基于模糊PID算法的光伏最大功率点跟踪控制系统设计_柳莺

收稿日期 ： 2016 － 03 － 02基于模糊 PID 算法的光伏最大功率点跟踪控制系统设计柳 莺 ， 席小卫 ， 胡亚维（ 兰州理工大学技术工程学院 甘肃兰州 ， 730050）摘 要 ： 采用最大功率点跟踪 （ Maximum Power Point Tracking， MPPT） 技术 ， 实时调整光伏电池工作点 ， 使得其工作在最大功率点 ， 提高了光伏发电系统的转换效率 。 通过光伏电池的数学模型在 Matlab /Simulink 环境建立了光伏最大功率系统的仿真模型 。 设计了最大功率跟踪系统 ， 分析了升压斩波电路 ， 及其在光伏发电系统中的作用 。 构建了 Boost 变换器仿真模型 ， 基于模糊PID 算法的最大功率跟踪技术得到了良好实验结果 。关键词 ： 光伏电池 ； 最大功率点跟踪 ； 模糊 PID 算法 ； Matlab /Simulink 仿真中图分类号 ： TP273 文献标识码 ： B DOI 编码 ： 10. 14016 /j ．cnki. 1001 － 9227. 2016. 07. 017Abstract ： In order to improve the conversion efficiency of photovoltaic cells， the operating point of photovoltaic cells was real － timeadjusted for operating at maximum power point using the MPPT（ maximum power point tracking ） techniques in this paper ．The simulationmodel of maximum power system for photovoltaic cell was established in Matlab /Simulink environment by using mathematical model ofphotovoltaic cell ．The maximum power tracking system was designed on the basis of the analysis on Boost chopper circuit and its role in thephotovoltaic system ．The simulation model of Boost converter was constructed ．An excellent experimental result of MPPT was achieved u-sing the fuzzy PID algorithm ．Key words ： photovoltaic cells； maximum power point tracking， fuzzy PID algorithm ； matlab /Simulink simulation0 引言太阳能光伏发电由于其可再生性 、 清洁性 、 取之不尽及用之不竭等特点 ， 正在发展成为全世界绿色能源组织中的重要部分 。 但是 ， 目前光伏电池生产成本较高且转换效率低 。 而且 ， 光伏电池由于其构成材料的本身特性 ， 使得输出特性会受一些因素的影响 ， 比如环境温度 、 光照强度 、 光线入射角和负载情况的影响 ， 输出曲线具有明显的非线性特征 。 故当外界条件发生变化时 ， 其最大点电压和输出功率 、 电流会发生变化 ［ 1 － 3］ 。 为了能够更有效地利用太阳能 ， 提高光伏电池的转换效率 ， 最大功率跟踪显得尤为重要 。 采用最大功率点跟踪（ Maximum Power Point Tracking ， MPPT） 技术 ， 实时调整光伏电池工作点 ， 使得其工作在最大功率点 ， 从而提高光伏发电系统的转换效率 。 本文对光伏发电系统最大功率跟踪控制进行了理论分析和研究 ， 并利用 Matlab /Simulink ［ 4］ 对 PID 控制算法和模糊 PID 控制算法进行了仿真研究 ， 基于模糊 PID 控制的最大功率跟踪方法得到了良好的跟踪效果 。1 光伏发电系统1. 1 电路结构光伏发电系统 （ PV System） 是将太阳能转换成电能的发电系统 。 电如图 1 所示 ， 其主要部件包括太阳能电池板 、 蓄电池 、 控制器和逆变器等 。 太阳能电池的等 效 电 路 ［ 3］ 如 图 2所示 。图 1 光伏发电系统结构框图图 2 太阳能电池的等效电路1. 2 光伏组件仿真及输出特性先对各部分进行仿真求解 ， 搭建 Simulink 仿真图 。 再对其封装得到总的光伏电池组件的模块 。 计算出的流经负载的电流和输出端电压的关系 ， 求出各电流参数 。 根据数学关系建立的 Simulink ［ 5］ 的仿真模型如图 3 所示 。 设 T = 30°C ， G =1000W /m 2 。 得到光伏电池的功率曲线和电流曲线分别如图4 和图 5 所示 。图 3 光伏组件仿真模型图 4 P － U 特性曲线仿真截图·71·《 自动化与仪器仪表 》 2016 年第 7 期 （ 总第 201 期 ）图 5 I － U 特性曲线仿真截图可以看出 ， 当电压功率曲线中在没达到最大功率点时 ， 电压与功率的关系接近线性关系 ， 当通过最大点后便出现了较大的非线性关系 。 电流电压曲线中未达到最大点时 ， 电流的值基本保持不变 ， 当通过最大点后电流成明显的非线性关系 。2 最大功率点控制系统的实现光伏发电最大功率跟踪系统 （ MPPT） 由光伏组件 、 直流斩波电路 （ DC /DC 变换器 ） 、 电压电流测量器件和控制回路组成 。 当负载与电源内阻相等时 ， 负载可以获取最大功率 。 但是光伏电池内阻受到日照强度 ， 环境温度的影响 ， 会随外界环境变化而变化 ， 所以不能确定最佳负载大小 。 通过在光伏电池和负载之间增加一个直流斩波电路 （ DC /DC 变换器 ） ， 调节斩波电路的占空比 ， 就可以调整等效负载大小 ， 控制光伏电池工作在最大功率点 ， 实现最大功率跟踪的控制 。2. 1 直流斩波电路直流斩波电路在光伏发电系统中主要是调节输出电压大小以满足系统要求 ， 主要包括逆变要求电压 ， 蓄电池充电电压等 ； 其次调节光伏电池的输工作电压 ， 实现最大功率跟踪 。 利用调节光伏电池的输工作电压 ， 从而实现最大点的跟踪 ［ 5］ 。DC /DC 电路能够通过调节开关管 ， 将直流电压电流变换成不同幅值的电压电流 。 因为 Boost 变换器能够保持工作在电感电流连续状态下 ， 并且它的开关管一端接地 ， 电路设计更加简单 。 由于 Boost 变换器的转换效率比 Buck 变换器转换效率更高 ， 且 Boost 电路的转换效率受占空比影响较小 ， 采用Boost 变换器作为最大功率跟踪系统的主电路 ［ 6］ 。2. 3 升压变换器的仿真斩波电路是最大功率跟踪系统中的重要部分 ， 其参数设置直接影响跟踪结果 ． 设电源为直流电源 ， 幅值为 25V， 开关器件 IGBT （ 或 Mosfet） 和二极管 （ Diode） 使用默认参数 ， 负载Ｒ L = 67. 5（ 储能电感 L = 10mh， 滤波电容 C = 50μ F， 设置 PWM发生器的周期 （ Period ） 为 0. 05ms， 占 空 比 （ Pulse Width ） 为50% 。 参数计算可知输出电压为 ： U0 = Us / （ 1 － D） = 50V。Boost 主电路如图 6 所示 ， 仿真结果如图 7 所示 ［ 7］ 。图 6 Boost 主电路图 7 Boost 电路仿真结果当电源为 25V 的直流电压时 ， 由 U O = Us /（ 1 － D） = 50V，故仿真结果是电压在 50V 时达到了稳定状态 ， 满足仿真的要求 。3 模糊 PID 的最大功率跟踪在任意光照强度和环境温度下 ， 光伏电池都存在一个特定的最大功率输出点 。 在光照强度和环境温度稳定的情况下 ， 光伏器件的输出功率也会随着外接负载的变化而变化 。因此 ， 要提高光伏发电系统的整体效率 ， 一个重要的途径就是实时变更系统负载特性 ， 即调整光伏电池的工作点 ， 使之能在不同的日照和温度下始终让光伏电池工作在最大功率点附近 ， 从而可提高整个光伏发电系统转换效率 ［ 8］ 。3. 1 模糊 PID 控制模糊控制的主要部件有模糊化 、 规则库 、 推理机和解模糊 ， 模糊 PID 控制器框图如图 8 所示 。图 8 模糊 PID 控制器框图3. 2 基于 MATLAB 的 MPPT 模糊控制器的设计按照设计模糊 PID 的设计要求 ， 设计 de MPPT 模糊控制器为双输入三输出的控制器 。 Fuzzy 中对整个模糊控制器设计如图 9 所示 。图 9 fuzzy 中的设置4 模糊 PID 算法的 MPPT 仿真模糊 PID 仿真主电路如图 10 所示 。·81·基于模糊 PID 算法的光伏最大功率点跟踪控制系统设计 柳 莺 ， 等图 10 模糊 PID 控制仿真主电路图 11 Fuzzypid 子系统Fuzzypid 封装子系统如图 11 所示 。 在搭建好主电路以后 ， 温 度 设 置 在 T = 30° C， 在 0. 026s 时 光 照 强 度 由 G =1000W /m 2 变为 G = 950W /m 2 时的仿真结果如图 12 所示 。图 12 模糊 PID 仿真结果采用模糊 PID 控制 ， 在外界环境相对稳定的情况下具有良好的稳定性 ， 能使系统工作在最大功率点 ； 当外部环境突变时 ， 它能快速 、 准确的跟踪最大功率点的变化 ， 具有良好的快速性 ， 可以很好地消除传统 PID 在最大功率点的震荡现象 。结果表明模糊 PID 控制具有良好的动态性能和稳定性 。5 结论针对光伏电池的输出特性易受外界环境的影响问题 ， 本文对其最大功率跟踪 ， 建立了模糊 PID 控制模型 。 仿真结果验证了该控制器响应速度快 、 精度高 、 稳态性能好 ， 当外界条件变化时 ， 能快速响应 。 通过分析光伏电池的工作原理 ， 基于光伏电池的 P － V 数学函数关系式 ， 在 Matlab /Smulink 的仿真环境下 ， 建立了光伏电池阵列的仿真模型 。 分析了光照强度和温度对光伏电池阵列输出特性的影响 ， 仿真结果验证了光伏电池的输出特性具有强烈的非线性特征 ， 且其输出随外界环境的变化而变化 。 采用 Boost变换器 ， 对其参数进行优化设计 ， 并仿真验证其正确性 。 设计了模糊 PID 控制的最大功率点跟踪方法 ， 并得出模糊 PID 具有良好的可行性 。参 考 文 献［ 1］ 赵峥鸣 ， 刘建政 ． 太阳能光伏发电及其应用 ［ M］ ． 北京 ： 科学出版社 ， 2005： 1 － 6．［ 2］ 江小涛 ， 吴麟章 ， 周明杰 ． 太阳电池最大功率点跟踪研究 ［ J］ ． 武汉科技学院学报 ， 2005， 18（ 4） ： 43 － 46．［ 3］ 周德佳 ， 赵争鸣 ． 基于仿真模型的太阳能光伏电池阵列特性的分析［ J］ ． 清华大学学报 ， 2007， 47（ 7） ： 1109 － 1112 ．［ 4］ 汤强 ， 薛太林 ． 基于 Matlab /Simulink 的光伏组件仿真建模 ． 通信电源技术 ［ J］ . 2011， 28（ 1） ： 38 － 39．［ 5］ 林飞 ， 杜欣 ． 电力电子应用技术的 MATLAB 仿真 ［ M］ ． 北京 ： 中国电力出版社 ， 2011： 59 － 124．［ 6］ 王兆安 ， 黄俊 ． 电力电子技术 ［ M］ ． 北京 ： 机械工业出版社 ， 2011：119 － 129．［ 7］ 杨帆 ， 彭宏伟 ， 胡为兵 ． 伏发电 DC /DC 转换电路在光 MPPT 中的应用 ［ J］ ． 武汉工程大学学报 ， 2008， 30（ 3） ： 104 － 105．［ 8］ 赵争鸣 ， 陈剑 ， 孙晓瑛 ． 太阳能光伏发电最大功率点跟踪技术 ［ M］ ．北京 ： 电子工业出版社 ， 2012： 27 － 35．［ 9］ 王述彦 ， 师宇 ， 冯忠绪 ． 基于模糊 PID 控制器的控制方法研究 ［ J］ ．机械科学与技术 ， 2011， 01： 166 － 172．·91·《 自动化与仪器仪表 》 2016 年第 7 期 （ 总第 201 期 ）