ok---1-40205-6一种单级光伏并网系统MPPT算法的分析

郑必伟 等 一种单级光伏并网系统 MPPT 算法的分析 1 一种单级光伏并网系统 MPPT 算法的分析郑必伟 1 蔡逢煌 1,2,4 王 武 1,3,41. 福州大学电气工程与自动化学院 福州 350108 2. 南京航空航天大学博士后流动站 南京 210016 3. 华中科技大学博士后流动站 武汉 430074 4. 漳州科华技术有限责任公司博士后工作站 漳州 363000 摘要 讨论了光伏电池的非线性输出特性，分析了单相单级式光伏并网系统的硬件拓扑结构及常见的 MPPT 控制方法，针对传统一阶式最大功率跟踪（ MPPT ）控制算法在单级式光伏并网逆变系统应用中的不足之处，将模糊 PID 控制引入到单级式并网发电系统的 MPPT 控制当中。给出了系统的 MPPT 控制框图及模糊 PID 控制器的详细设计过程，基于 PSIM 软件搭建仿真平台，对文中提出的控制算法进行软件仿真，并最终将算法在实验样机上实现，仿真及样机实验结果均验证了算法的可行性和有效性。关键词 光伏系统 最大功率跟踪 模糊控制 单级式系统中图分类号 TM464 Analysis and Research of MPPT Algorithm for a Single-Stage PV Grid-Connected Power Generation System Zheng Biwei 1 Cai Fenghuang 1,2,4 Wang Wu1,3,41. Fuzhou University Fuzhou 350108 China 2. Postdoc of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics Nanjing 210016 China 3. Postdoc of Huazhong University of Science Technology Wuhan 430074 China 4. Postdoc of Zhangzhou Kehua Technology Co. Ltd Zhangzhou 363000 China Abstract The nonlinear output characteristics of photovoltaic cells, single-phase single-stage PV grid system ’ s hardware topology and common MPPT control method are discussed. The fuzzy PID control method is introduced to the MPPT control for the shortcoming of traditional first -order-type maximum power tracking MPPT control in the single-stage grid-connected power system. MPPT control block diagram of the system and fuzzy PID controller design process is given in detail. PSIM software-based simulation platform is built, and then the proposed control method is simulated and implemented on the experimental prototype finally. Simulation and experimental results show the feasibility and effectiveness of the scheme. Keywords photovoltaic system, MPPT, fuzzy control, single-stage system 1 引言环境污染日益严重和能源危机的日益加剧使得开发和利用清洁可再生能源显得势在必行。太阳能以其诸多其它能源所不可比拟的优势成为新能源之首选，尤其是太阳能应用中的光伏发电系统，越来越受到全球各国的重视，光伏发电系统可分为独立供电型和并网发电型，本文讨论的 MPPT 是针对一类并网型光伏发电系统，该系统采用单级式结构，省去储能环节，拓扑简单，效率高。光 伏 电 池 板 作 为 光 伏 系 统 里 很 重 要 的 组 成 部分，是整个系统能量的来源，但光伏电池易受外界2010 年度国家火炬计划立项项目（ 2010GH051112 ）。2 第四届电工技术前沿问题学术论坛论文集温度、日照强度等环境因素的影响，使得其输出功率始终在发生变化，为了充分利用太阳能电池板并使系统能尽可能地稳定工作，光伏并网系统中最大功率跟踪技术的加入便显得十分必要 [1] 。本文主要针对单相单级式光伏并网发电系统的系统结构、控制策略及运行特点等给出了一种适合此系统的最大功率跟踪控制策略，并通过仿真和样机实验验证该策略满足此类系统的 MPPT 实现及稳定并网发电要求。2 光伏电池输出特性分析光伏电池受外界因素（如环境温度、日照强度等）影响，输出具有强烈的非线性，其数学模型可表示为式（ 1） [exp 1] Sph SshU IRqI I A U IRBkT R（ 1）式（ 1）也即光伏电池的 I-U 特性关系，其中I 、 U 分别为光伏电池输出电流和端电压； A、 B 与PN 结材料特性相关的系数； k 为波兹曼常数； T 为绝对温度； q1.602*10-19C 为电荷电量； Rs、 Rsh分别为等效串联电阻和等效并联电阻；将式（ 1）转化为工程化数学模型，并加入适当补偿因子，可建立光伏电池的软件仿真模型 [2][3] ，对于该模型本文采用 PSIM 仿真软件来建立，并结合 MATLAB 软件对该模型的可用性和正确性进行验证，仿真结果如图 1 所示。由图 1 中的四张图我们可以得出如下两条关于光伏电池特性的结论（ 1） 在光伏电池结温不变的情况下， 光伏电池的输出最大功率随日照强度的增强而增大，且最大功率点对应的电压几乎相同；在日照不变的情况下，太阳能电池的输出最大功率随组件结温的升高的变化趋势与恒温日照变大情况下功率变化趋势相反，结温越大，太阳能电池能输出的最大功率反而越小，且 最 大 功 率 点 对 应 的 电 压也 随 着 结 温 的 升 高 而 下降。0 5 10 15 20 25 30 35 40 45020406080100120140160180200X 34.31Y 121.6Upv/VX 33.32Y 78.42X 32.05Y 36.33X 35.13Y 165.2Ppv/W1000W/m2750W/m2500W/m2250W/m2tc25℃0 10 20 30 40 50020406080100120140160180200Upv/VPpv/W0 C25 C50 C75 CR1.0KW/m2（ a） P-U 曲线（恒温度） （ b） P-U 曲线（恒日照）0 5 10 15 20 25 30 35 40 450123456Upv/VIpv/A250W/m2500W/m2750W/m21000W/m2tc25℃0 10 20 30 40 50012345678Upv/VIpv/A0 C25 C50 C75 CR1.0KW/m2（ c） I-U 曲线（恒温度） （ d） I-U 曲线（恒日照）图 1 太阳能电池仿真模块光伏特性曲线Fig.1 Characteristic curve of PV by simulation （ 2） 在光伏电池结温不变的情况下， 日照强度越大，光伏电池的短路电流也越大，恒流区对应的端电压区间也越小；在日照不变的情况下，光伏电池的结温几乎不对短路电流产生影响，随着温度的上升极板的输出短路电流只是略有增加，而光伏电池的开路电压则随着电池结温的升高而下降，且下降幅度较大。3 单级式光伏并网发电系统3.1 单级式光伏并网发电系统拓扑单 级 式 的 光 伏 并 网 发 电 系 统 由 光 伏 阵 列 、DC-AC 环节及滤波环节等构成。 控制部分则主要有最大功率点跟踪控制及逆变控制，前者控制系统工作于光伏阵列的最大功率点，后者控制直流到交流的逆变过程 [4] 。其主拓扑结构框图如图 2 所示。CurrentControlDriver MonitorCoiPWM1PWM2PWM3PWM4DCPV ArrayLMPPT PLLpvipvVoutiControl StructureUOsin gridV图 2 单级式光伏并网系统结构框图Fig.2 Block diagram of single-stage PV grid system 3.2 最大功率点跟踪控制策略早期的最大功率跟踪采用固定电压法（ CVT ）实现，虽然能保证系统稳定工作，但却无法使系统真正工作于最大功率点，造成了大量的能量损耗，近年来，随着数字控制技术的发展， MPPT 逐渐引入到光伏并网系统中，目前，国内外研究的 MPPT控制算法很多，如扰动观察法（ PO ） 、电导增量法郑必伟 等 一种单级光伏并网系统 MPPT 算法的分析 3 （ INC ） 、滞环比较法等，另外，为了提高系统的鲁棒性，许多学者把一些智能控制算法引入到 MPPT中，如人工神经网络法、模糊控制法等，这些算法都有着各自的一些优缺点和适用场合。普通的 MPPT 控制算法多为一阶的控制策略，通过改变相关的控制量，使得光伏阵列的输出功率或一些相关变量发生变化，通过判断变化前后这些变量在曲线上的位置确定下一步的控制方式，从而使得系统工作点逐步向最大功率点靠近。这种控制方式在双级或离线式的光伏逆变器中是可行的，但是在单级式的光伏并网系统中一阶的 MPPT 控制策略稳定性差，将会导致母线电压崩溃或输出功率振荡，系统无法正常工作 [5] 。早期的 CVT 法虽然无法真正寻优到最大功率点，但其稳定性高，而常规的 MPPT 控制算法虽能寻优到最大功率点，但稳定性差，因此，为了兼顾系统稳定性和功率点寻优的准确性，本文将 CVT法与一类改进型扰动观察法相结合，提出了一种新的适合单级式光伏系统的 MPPT 控制策略，考虑光伏 阵 列 工 作 点 易 随 环 境 变化 而 变 化 ， 因 此 本 文 的CVT 采用模糊 PI 来实现，为了方便下文说明，这里将此法简称为 FPO-MPPT ，其控制框图如图 3 所示。GMPPTv ref Gfuzzy_PID Ginverter Gc2iref1Gc1i1 iref2iov1v oio vo -- -图 3 FPO-MPPT 控制框图Fig.3 Control diagram of FPO-MPPT FPO-MPPT 算法的核心思想是稳压为主，控流为辅。即系统正常工作过程中首先要确保母线电压的稳定，在母线电压稳定的前提下再去调节输出电流以控制回馈到电网的功率。这样便可保证在光照变化相当剧烈的情况下，系统也能稳定地向电网回馈电能， 不致因母线电压的崩溃而使系统停止供电。4 模糊 PI 控制器设计4.1 模糊化模糊控制中的被观测量通常是一个在一定精度范围内的精确数值量，而模糊控制的操作是基于模糊集合理论的，因此，要进行模糊操作首先要对被观测量进行模糊化，模糊化必须按照一定的隶属度函数来进行，定义输入量的隶属度函数通常有三角形、梯形和吊钟形，理论上来讲吊钟形最为理想，但在工程上实现时计算复杂，可操作性不强，实践证明，用三角形或梯形函数的实现性能与吊钟形的并没有十分明显的差别，真正对控制器性能影响较大的是隶属度函数对论域的覆盖面大小，考虑到隶属度函数曲线的简单化和芯片处理的方便化，工程上常用三角形或梯形的隶属度函数来对输入量进行模糊化 [6] 。对于本文的系统，要求输入偏差绝对值 |e|小于20 ，取量化的基本论域为 [-6 ， 6] ，总共 13 个量化等级，量化因子 ke6/2030 ，并对量化结果进行四舍五入运算，取偏差 e 在论域上的语言集合为{NL ， NM ， NS ， Z ， PS， PM ， PL} 。对于偏差变化率的绝对值 |△ e|，要求其不能大于 6，取量化的基本论域为 [-6 ， 6] ，总共 7 个量化等级，量化因子 k de6/61 ，同样，要对量化结果进行四舍五入运算，取偏差变化率△ e 在论域上的语言集合为 {NL ， NM ， NS， Z， PS， PM ， PL} 。对输入输出的隶属度函数曲线都选为梯形，如图 4 所示。图 4 隶属度函数曲线Fig.4 Membership function curve 4.2 确定模糊规则模糊规则用来修正 PID 控制器的参数，因此，模糊规则表的选取十分重要。模糊规则推理的输入输出都是模糊量，不同的模糊推理得出来的结果是不一样的，而采用不同的模糊推理方法，语言变量的分档也是不一样的，模糊推理方法有 Zadeh 法、Mamdani 法和 Baldwin 法等， 本文采用 Mamdani 法，也即 MAX-MIN 法来进行模糊推理，其方法为分别在不同规则中利用各自推理的前件的总隶属度去切割本推理规则中后件的隶属度函数以得到输出结果，最后对所有的结论进行模糊逻辑并运算，得到总的推理结果，简单说来就是前件取极小值，后件取极大值。根据 PID 调节规律，结合实际光伏阵列的端电4 第四届电工技术前沿问题学术论坛论文集压与输出电流的关系情况，得到表 1 所示的调节规则表，其中表 1（ a）为△ K p 的模糊规则，表 1（ b）为△ K i 的模糊规则，这些规则都是用模糊语言量来表示的。表 1 模糊 PI 控制规则表Tab.1 Fuzzy PI control rule table （ a） △ K p 规则表△ Kp△ E NL NM NS ZO PS PM PL E NL PL PL PL PL PS PS ZO NM PL PL PM PM PS ZO NS NS PL PM PS ZO ZO NM NM ZO ZO ZO ZO ZO ZO ZO ZO PS NL NM NS PS PM PM PL PM NM NS ZO PM PM PL PL PL NS ZO PL PL PL PL PL （ b） △ Ki 规则表△ K i△ E NL NM NS ZO PS PM PL E NL PL PL PL PM NS NM NL NM PL PL PM PS NM NL NL NS PL PM PS ZO NL NL NL ZO ZO ZO ZO ZO ZO ZO ZO PS NL NL NL ZO PM PM PL PM NL NL NM PS PM PL PL PL NL NM NS PM PM PL PL 运用 MATLAB 的模糊工具箱，画出本文的模糊控制器的非线性关系曲面图如图 5 所示，其中图5（ a）是△ K p 与 e、△ e 的关系，图 5（ b）是△ K i与 e、 △ e 的关系， 普通 PID 调节器在 xyz 三维空间里是一张通过坐标原点的平面，其具有线性调节规律，而模糊控制器在三维空间中是一张通过原点的分片二次曲面，整张曲面逼近一个阶数可以很高的（ a） Kp 与 e、△ e 的关系 （ b） Ki 与 e、△图 5 模糊控制器非线性关系曲面图Fig.5 Nonlinear surface chart of fuzzy controller 非线性调节规律，故其整体控制效果要优于普通的PID 调节器，模糊控制器在控制过程中的前期阶段具有模糊控制器的全部优点，而在控制过程的后期阶段又具有 PID 调节器的所有优势，因此是一种性能良好的控制器 [7] 。4.3 反模糊化经过模糊推理后的结果是一些语言量的模糊结果，这种结果是无法对精确的模拟或数字系统进行控制的，我们必须进行反模糊化，通过精确化计算得出此模糊集中最有代表意义的确定值作为系统的控制输出。反模糊化有很多种不同的方法，如重心法、最大隶属度法、中位数法等，重心法不仅有公式可循，而且理论上比较合理，它涵盖利用了模糊理 论 的 所 有 信 息 ， 并 根 据隶 属 度 的 不 同 而 有 所 侧重 [8][9] ，因此本文选用重心法作为反模糊化的方法。5 改进型 PO 法该改进型 PO 算法主体也是扰动观察法， 先缓启动使得太阳能电池端电压在 79 的开路电压附近，在后面的跟踪过程中根据太阳能电池端电压变化率进行变步长 [10] ，该算法的实现软件流程及仿真结果如图 6 所示。6 FPO-MPPT 控制算法的软件仿真为了验证 FPO 算法的有效性，本文基于 PSIM仿真软件平台搭建仿真电路，仿真电路图如图 7 所示 ， 仿 真 参 数 设 置 如 下 光 伏 阵 列 开 路 电 压V o600V ，短路电流 I s16A ，参考太阳辐射 Rref 开始采样当前阵列开路电压 Uoc计算 0.79U oc 作为缓启动跟踪电压并网电流 I ref 缓启动I ref kI ref k-1 I ref kI ref k-1I ref I ref B*step对 I ref 进行限幅I ref I ref -A*stepUpv0.79U oc采样当前阵列电压 Upv k 、I pvk ，并计算当前功率 Ppv kUpvP pvk-1YN YNYNYNNPpv k-1P pvkI pv k-1I pvkUpv k-1U pvk返回YY N（ a）改进 PO 法程序流程图郑必伟 等 一种单级光伏并网系统 MPPT 算法的分析 5 （ b）改进 PO 法仿真波形图 6 改进型（ PO ）的仿真Fig.6 Simulation of improved PO method 图 7 FPO-MPPT 算法仿真电路图Fig.7 Simulation circuit of FPO-MPPT method 1000W/m 2，参考温度 T ref25 ℃，最大功率点电压V max 460V ，最大功率点对应电流 I max 13.6A ， 实际温 度 T in 25 ℃ ， 05s 间 实 际 太 阳 辐 射 Rin 1000 W/m 2， 5s10s 间 R in500W/m 2， 10s15s 间 Rin 1000 W/m 2，通过控制图中 MUX 模块的输入选择端来选择当前实际太阳辐射量，分别在 5S 和 10S 时刻改变选择端口信号值来进行日照阶跃响应测试，由图中的 DLL 模块来完成整个 FPO 算法的实现。FPO-MPPT 算法的仿真结果如下图 8 所示，图8 为整个仿真过程的光伏阵列输出功率、端电压及输出电流的响应特性曲线图，图中的功率值为实际功率值， PV 电压为实际值的 10 倍， PV 电流值为实际值的 150 倍。为了方便说明，将整个仿真工作过程分为 9 段，编号如图中 I、 II IX 。 I 阶段，系统检测光伏阵列的开路电压，并缓启动并网电流，直到 PV 电压为 79 的 PV 开路电压； II 阶段， 系统控制光伏阵列端电压稳定，同时进行扰动寻优，找到最大功率点； III 阶段， 系统稳定工作在最大功率点；IV 阶段，太阳辐射量阶跃下跌，导致 PV 电压瞬时急剧减小， 在模糊 PI 控制器的控制下，系统降低并网功率使得 PV 电压恢复到日照变化前电压值； V阶段，系统继续寻优最大功率点； VI 阶段，系统稳定工作在新的最大功率点； VII 阶段，太阳辐射量阶跃增大，导致 PV 电压瞬时急剧上升，在模糊 PI控制器的作用下，系统增大并网功率使得 PV 电压下降到日照变化前水平； VIII 阶段，系统继续寻优最大功率点； IX 阶段，系统稳定工作在新的最大功率点；图 8（ b）和图 8（ c）分别为在日照阶跃发生变化时刻 5S 和 10S 附近 PV 电压的响应特性曲线和输出并网电流的响应特性曲线图，图中 PV 电压值为实际的电压值， 输出电流值为实际值的 10 倍。 由8 的三张仿真结果图可以看出，相比图 6 中的仿真波形，在 FPO-MPPT 算法的控制下，系统能快速稳定地跟踪最大功率点并能有效的克服母线电压崩溃现象，同时，在响应功率阶跃突变时，能缓慢地控制输出电流做相应的变化，不致因输出并网电流突变太厉害导致系统工作不稳定。（ a）功率阶跃变化系统响应曲线图（ b）功率阶跃减变化系统响应曲线图（ c）功率阶跃增变化系统响应曲线图图 8 FPO-MPPT 算法仿真波形图Fig.8 Simulation curve of FPO-MPPT method 7 FPO-MPPT 控制算法的实验测试为了验证该算法是否能在实际工况下能保证系统 稳 定 地 工 作 及 寻 优 到 最大 功 率 点 ， 本 文 在 基 于6 第四届电工技术前沿问题学术论坛论文集TMS320F2808 搭建的样机平台上进行实验， 对于稳定性实验，采取在不同天气情况下让机器不间断运行，并定时记录其运行数据的方式进行实验，本文记录一个工作点数据的时间间隔为 15 分钟， 从上午8 30 记录到下午 17 00。太阳能电池放于屋顶，能充分接受日照， 由于太阳能电池的结温不好测量，因此本文采用测量日照下太阳能电池旁边的环境温度来作为结温数据，虽然测出来数据与实际结温数据有所不同，但总体上能反映出结温的变化（结温等于环境温度与太阳能电池引起的温升之和） 。 实验波形如图 9 所示。0830 0930 1045 1200 1330 1445 1600 170000.20.40.60.811.2Time（ 时 分 ）并 网 功 率环 境 温 度光 照PV 电 压（ a）日运行记录（天气晴，午后多云）0830 0930 1045 1200 1330 1445 1600 170000.10.20.30.40.50.60.70.80.91Time （ 时 分 ）并 网 功 率环 境 温 度光 照PV 电 压（ b）日运行记录（天气阴）图 9 不同天气下样机日运行曲线Fig.9 Run curve of prototype in different weather 对于图 9（ a） ，测试天气为晴，午后多云，在上午 11 点之前， 从总体趋势来看， 环境温度慢慢增高， 日照强度渐渐增强， 系统并网功率也逐渐加大，太阳能电池板端电压在小范围内波动，不断跟踪最大功率点； 11 点到 13 点 45 分这一段，是该天日照最强的时间段，此时太阳能电池板能发出很大的功率，但由于系统对输出并网功率的限制，这一时间段内，并网功率不随光照而变，始终保持为额定功率，因此，此时的太阳能电池板端电压比较高，并且随日照的强弱而高低变化。 到下午 12 点之后， 天气转为多云，功率随日照强度的变化而变化，极板端电压也开始波动去跟踪最大功率点， 到 17 点， 日照强度太弱，系统几乎供不出电。对于图 9（ b） ，测试时的天气为阴，全天温度比较恒定，并网功率的峰值差不多为一半的额定功率， 并随日照而变化。为了验证该算法是否能保证系统在光照阶跃或某些极板故障情况下能继续稳定工作而不发生母线电压崩溃现象，采取对四组太阳能电池板接四组空开，控制空开的突然切断与闭合来模拟输入功率的阶跃变化。实验波形如图 10 所示。（ a） 50的功率减阶跃（ 5.726kW-2.870kW ）（ b） 50的功率增阶跃（ 2.911kW-5.854kW ）图 10 输入功率阶跃变化测试曲线Fig.10 Test curve of step change in input power 将图 10 的实验波形与图 8 相比较， 实验结果还是比较符合仿真结果，系统在输入功率阶跃变化的情况下均能稳定工作， 有效避免了母线电压 “崩溃”现象。8 结论本文讨论了光伏电池的强非线性输出特性，针对传统一阶式最大功率跟踪控制策略在单相单级式光伏并网逆变系统中的不足，结合一类改进型扰动观察法，引入了模糊 PID 控制算法。该方法稳压为足，控流为辅，在保证快速跟踪单级光伏逆变系统最大功率点的同时，又能保证系统稳定工作于变化剧烈的外界环境下，不再出现母线电压“崩溃”现象，使得单级式光伏并网系统的 MPPT 控制具有较高的控制精度和较强的稳定性。参考文献[1] Zhang H, Hong J, Jing R, et al. 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