基于模糊控制的光伏发电系统MPPT设计

国外电子测量技术中国科技核心期刊基于模糊控制的光伏发电系统ＭＰＰＴ设计＊荆红莉赵鹏（榆林学院榆林７１９０００）摘要：为了提高光伏发电的效率，分析了光伏发电系统最大功率点跟踪控制的原理，选出了实现最大功率跟踪的硬件电路。针对光伏电池输出的非线性特点，提出了将模糊控制应用于光伏发电的ＭＰＰＴ控制中，设计了模糊控制器，并在正常光照及光照强度变化的条件下对模糊算法控制系统和扰动观察算法控制系统进行了仿真实验，得出两种算法控制下系统输出的电压波形。通过对波形的对比分析，进一步证明了模糊ＭＰＰＴ控制系统响应快，抗干扰能力强，系统稳定性好。关键词：光伏发电；ＭＰＰＴ；模糊控制；ＭＡＴＬＡＢ仿真中图分类号：ＴＭ６１５ＴＮ７１０文献标识码：Ａ国家标准学科分类代码：４７０．４０３４ＤｅｓｉｇｎｏｆＭＰＰＴｉｎｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｆｕｚｚｙｃｏｎｔｒｏｌＪｉｎｇＨｏｎｇｌｉＺｈａｏＰｅｎｇ（ＹｕｌｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｙｕｌｉｎ７１９０００，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｔｈｅｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｐｏｗｅｒｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒａｎａｌｙｚｅｄｔｈｅｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｍａｘｉｍｕｍｐｏｗｅｒｐｏｉｎｔｔｒａｃｋｉｎｇｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｐｒｉｎｃｉｐｌｅ，ｃｈｏｏｓｅｄｔｈｅｈａｒｄｗａｒｅｃｉｒｃｕｉｔｔｏａｃｈｉｅｖｅｍａｘｉｍｕｍｐｏｗｅｒｔｒａｃｋ－ｉｎｇ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｎｏｎｌｉｎｅａｒｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｃｅｌｌｓｏｕｔｐｕｔ，ｆｕｚｚｙｃｏｎｔｒｏｌｉｓｐｕｔｆｏｒｗａｒｄｔｏｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｐｏｗｅｒｇｅｎｅｒａｔｉｏｎＭＰＰＴ（ｍａｘｉｍｕｍｐｏｗｅｒｐｏｉｎｔｔｒａｃｋｉｎｇ）ｃｏｎｔｒｏｌ，ｔｈｅｆｕｚｚｙｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄ；ａｎｄｕｎｄｅｒｔｈｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｏｆｔｈｅｎｏｒｍａｌｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅｏｆｌｉｇｈｔｉｎｔｅｎｓｉｔｙｏｂｓｅｒｖｅｄｏｕｔｐｕｔｖｏｌｔａｇｅｗａｖｅｆｏｒｍｓｏｆｆｕｚｚｙｓｙｓｔｅｍａｎｄＰ＆Ｏｓｙｓｔｅｍｂｙｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ．ＴｈｒｏｕｇｈｃｏｍｐａｒｉｓｏｎａｎｄａｎａｌｙｓｉｓｏｆｗａｖｅｆｏｒｍｓｐｒｏｖｅｄｔｈａｔｔｈｅｆｕｚｚｙＭＰＰＴｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｈａｓｆａｓｔｅｒｒｅｓｐｏｎｓｅｓｐｅｅｄ，ｂｅｔｔｅｒｓｔａｂｉｌｉｔｙａｎｄｓｔｒｏｎｇｅｒａｎｔｉ－ｊａｍｍｉｎｇａｂｉｌｉｔｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＰＶｓｙｓｔｅｍ；ＭＰＰＴ（ｍａｘｉｍｕｍｐｏｗｅｒｐｏｉｎｔｔｒａｃｋｉｎｇ）；ｆｕｚｚｙｃｏｎｔｒｏｌ；ＭＡＴＬＡＢｓｉｍｕｌｉｎｋ收稿日期：２０１５－０７＊基金项目：榆林学院高层人才科研启动基金（１４ＫＧ３３）项目１引言能源和环保是目前人类关注的热点问题。为了缓解能源危机、保护生存环境，人类开始开发利用清洁、环保的可再生能源［１］。光伏发电是太阳能利用的一种主要形式，其特点是安全、环保、不枯竭。但由于光伏发电效率低、成本高，因此到目前为止没能广泛应用。为了提高光伏发电效率，国内外电光伏专家分别从对光伏阵列最大功率点的跟踪方法及采用高频链逆变器等方面进行深入研究。光伏阵列输出具有非线性特征，使光伏电池输出功率在一定的工况下存在最优点，并且随着光照和温度参数的改变，最优工作点也会随着改变。为了能一直获得最大输出功率，光伏发电系统必须进行最大功率点的跟踪（ｍａｘｉｍｕｍｐｏｗｅｒｐｏｉｎｔｔｒａｃｋｉｎｇ，ＭＰＰＴ）控制。ＭＰＰＴ控制的设计包括硬件电路设计和ＭＰＰＴ算法设计两大部分［２］。２光伏系统ＭＰＰＴ原理及实现电路为了实现最大功率点跟踪控制，光伏发电系统常借助于ＤＣ／ＤＣ变换电路，通过对开光器件占空比Ｄ的调节进行阻抗匹配，从而使光伏阵列输出最大功率，提高光伏系统的发电效率。常用的ＤＣ／ＤＣ变换电路有升压Ｂｏｏｓｔ电路、降压Ｂｕｃｋ电路、升降压Ｂｕｃｋ－Ｂｏｏｓｔ电路等［２］。由于Ｂｏｏｓｔ电路具有输入端电流连续，不需外加储能电容，功率开关一端接地使驱动电路设计简单等优点，所以本设计采用Ｂｏｏｓｔ电路拓扑结构实现光伏发电系统中的ＭＰＰＴ功能。Ｂｏｏｓｔ电路ＭＰＰＴ电路如图１所示。—０８—中国科技核心期刊国外电子测量技术图１光伏系统ＭＰＰＴ控制电路根据功率平衡可得：ＵＩＩＩ＝ＵＯ２ＲＬ（１）ＵＩ为Ｂｏｏｓｔ电路输入电压，ＩＩ为输入电流；ＵＯ为输出电压，ＩＯ为负载电流；ＲＬ为负载电阻。由图１知：ＲＩ＝ＵＩＩＩ（２）根据Ｂｏｏｓｔ电路的输入输出关系：ＵＯ＝ＵＩ１－Ｄ（３）Ｄ为开关占空比。由式（１）～（３）可得Ｂｏｏｓｔ电路的等效输入电阻ＲＩ：ＲＩ＝（１－Ｄ）２ＲＬ（４）由此可见通过调节占空比Ｄ，即可改变Ｂｏｏｓｔ电路的等效输入电阻ＲＩ，如果使其刚好等于光伏电池的等效内阻，则光伏电池输出最大功率。３光伏系统ＭＰＰＴ算法实现最大功率点跟踪的常用典型控制方法为基于检测的扰动观察法、电导增量法和基于参数选择的恒定电压法，以及神经网络控制算法等［３］。如表１所示为这几种常用方法的对比。通过比较可以看出，就控制性能来看，电导增量和神经网络算法的控制结果振荡小、精度高。但电导增量法对硬件电路要求较高、且存在步长的选择问题；神经网络算法又需长时间的训练。提出将非线性系统常用的模糊控制应用到光伏发电系统中，实现ＭＰＰＴ功能。模糊控制是基于经验知识的专家控制方式，适用于模型复杂、模型未知的非线性系统。光伏发电系统中光伏电池的输出具有非线性点，并且受到温度、光照强度、工艺等因素表１常用ＭＰＰＴ算法比较方法优点缺点恒压法简单、稳定精度、适应性差扰动法算法简单、易实现有振荡、易误判电导增量效果好、稳定性高算法复杂神经网络不需模型、容错性强算法复杂、需长时间训练模糊控制速度快、精度高、适应性强需历史经验的影响，难以用传统的控制方法实现精确控制。因此利用模糊控制不需建立被控对象精确数学模型，通过模糊语言和专家经验制定模糊控制规则，实现模拟人工智能控制的优点，将其应用于光伏发电系统来实现跟踪光伏电池输出的最大功率点［４］。４ＭＰＰＴ模糊控制器的设计４．１输入、输出量的确定本设计的模糊控制器采用两输入单输出的二维结构模式［５］。其输入分别为光伏电池输出特性曲线Ｐ－Ｕ上相邻两点之间的功率差Ｅ，以及两相邻点连线的斜率ｄＥ。Ｅ＝Ｐ（ｎ）－ｐ（ｎ－１）（５）ｄＥ＝Ｐ（ｎ）－ｐ（ｎ－１）Ｕ（ｎ）－Ｕ（ｎ－１）（６）式中：Ｐ（ｎ）和Ｕ（ｎ）分别表示光伏阵列第ｎ次采样的输出功率和电压值。输出量为ｎ点的占空比增量ｄＤ。４．２输入输出量模糊子集与论域确定设计将输入功率偏差Ｅ和偏差斜率ＣＥ以及输出量ｄＤ分别分成５个模糊子集，即：Ｅ＝ＣＥ＝ｄＤ｛ＮＢ，ＮＳ，ＺＥ，ＰＳ，ＰＢ｝（７）式中：（ＮＢ）表示负大、（ＮＳ）负小、（ＺＥ）零、（ＰＳ）正小、（ＰＢ）正大。将输入、输出论域规定为－６～６。实际值的变化不在规定范围内，可通过量化因子把它们分别划归到模糊论域中［６］。图２模糊控制下的隶属度函数—１８—国外电子测量技术中国科技核心期刊４．３隶属度函数的确定根据光伏电池的输出特性，考虑到控制的实时性，为提高系统的分辨率，设计选择三角函数作为输入、输出量的隶属度函数。实际的输入、输出值乘以量化因子后根据三角函数的关系将划分到不同的论域内。隶属度函数如图２所示。４．４模糊规则本设计根据功率偏差Ｅ，偏差斜率ＣＥ来决定当前输出占空比的增量，通过分析光伏电池输出Ｐ－Ｕ曲线，考虑其他外界因素影响，可以得到ＭＰＰＴ控制的规则如下［７］。１）当Ｅ＞０时，按原改变方向调整输出量，否则按反方向调整。２）当ＣＥ较小时，为减小损耗，选用较小的变化量；ＣＥ较大时，为提高跟踪速度，选较大变化量。根据以上规则得到模糊规则推理如表２所示。表２模糊规则推理ＣＥＥＮＢＮＳＺＥＰＳＰＢＮＢＮＢＮＢＺＥＮＢＮＢＮＳＮＢＮＳＺＥＮＳＮＢＺＥＺＥＺＥＺＥＺＥＺＥＰＳＰＢＰＳＺＥＰＳＰＢＰＢＰＢＰＢＺＥＰＢＰＢ由模糊规则推理表可知本系统共２５条规则，通过模糊推理得到模糊语言下ｄＤ的权值。４．５解模糊法根据模糊规则推理得到的输出量仍为模糊量，采用重心法进行反模糊化，将其转化为占空比的实际变化量，对Ｂｏｏｓｔ电路的开关进行控制［８］。５模糊控制ＭＰＰＴ仿真、分析在ＭＡＴＬＡＢ环境下建立模糊控制器的仿真模型如图３所示。将其封装后应用在光伏发电系统的前级仿真模型中实现ＭＰＰＴ控制，如图４所示。系统的仿真参数如下：光伏电池工作电压Ｕｍ＝２１．７Ｖ，开路电压Ｕｏｃ＝２４．２Ｖ，工作电流Ｉｍ＝４．５Ａ，开路电流ＩＳＣ＝４．８Ａ。电感Ｌ＝３ｍＨ，电容Ｃ＝３００ μ Ｆ。在温度为２５ ℃ ，光照强度为１０００Ｗ／ｍ２，分别采用扰动观察法和模糊控制两种方法得到Ｂｏｏｓｔ电路的输出电压如图５所示。由于光伏电池输出电压受温度影响较小，所以在温度不变的情况下改变光照强度，在０．１ｓ光照强度从１０００Ｗ／ｍ２变为４００Ｗ／ｍ２，０．２ｓ变为６００Ｗ／ｍ２，０．３ｓ变为１０００Ｗ／ｍ２。图６为在扰动观察和模糊控制算法下得到的Ｂｏｏｓｔ的输出电压波形。通过图５和图６的比较可以看出，模糊控制下系统在０．０１５ｓ达到稳定，而扰动观察控制下系统达到稳定需要０．０２ｓ；在光照强度变化时，模糊控制系统稳定仅需０．０２，扰动观察系统要达到稳定最大需０．１ｓ。通过仿真波形可以看出模糊控制下系统的稳定性更好、抗干扰能力更强。图３模糊控制器仿真模型图４光伏系统ＭＰＰＴ仿真模型—２８—中国科技核心期刊国外电子测量技术图５Ｓ＝１０００Ｗ／ｍ２，两种ＭＰＰＴ方法Ｂｏｏｓｔ电路输出电压对比曲线图６光照强度变化时，两种ＭＰＰＴ方法Ｂｏｏｓｔ电路输出电压对比曲线６结论针对光伏发电系统的最大功率跟踪问题，提出了将模糊控制策略应用于光伏发电系统，设计了ＭＰＰＴ模糊控制器［９］。在ＭＡＴＬＡＢ环境下建立了系统仿真模型，并在光照强度稳定和突变两种情况下对系统进行了仿真实验。通过比较模糊控制和常用的扰动观察控制下系统的输出电压波形，证明了用模糊控制实现光伏发电系统的ＭＰＰＴ功能，系统的响应速度更快，动态、稳态性能更好［１０］。参考文献［１］李慧慧．基于模糊控制的光伏系统最大功率点跟踪研究［Ｄ］．太原：太原科技大学，２０１０．［２］李绍武，张昌华．光伏发电系统的一种模糊ＭＰＰＴ控制方法［Ｊ］．湖北民族学院学报，２０１４，３２（３）：３１８－３２１．［３］徐锋．一种基于模糊控制的光伏发电系统的ＭＰＰＴ控制［Ｊ］．电源技术，２０１４，１３８（１）：９２－９６．［４］王云飞，尹忠东，申燕飞．基于模糊控制的ＭＰＰＴ在光伏并网发电系统中的应用［Ｊ］．现代电力，２０１１，２８（４）：５４－５８．［５］徐鹏威，刘飞，刘邦银，等．几种光伏系统ＭＰＰＴ方法的分析比较及改进［Ｊ］．电力电子技术，２００７，４１（５）：３－５．［６］马小平．光伏发电系统控制优化及实验研究［Ｄ］．北京：北京交通大学，２０１４．［７］姚绪梁，佟为明，尹国慧，等．无位置传感器直流无刷电动机自整定模糊控制系统研究［Ｊ］．仪器仪表学报，２００９，３０（１）：１８７－１９２．［８］杜新杰，祝连庆，娄小平，等．基于模糊ＰＩＤ的酶免分析仪加样臂运动控制［Ｊ］．电子测量与仪器仪表学报，２０１４，２８（３）：３２７－３３２．［９］邱爱中，邱大为，郝华辉．ＬＣＬ滤波光伏并网逆变器控制策略［Ｊ］．国外电子测量技术，２０１３，３２（１１）：３８－４０．［１０］李安定．太阳能光伏发电系统工程［Ｍ］．北京：北京工业大学出版社，２００１．作者简介荆红莉，１９７６年出生，硕士。主要研究方向为电力电子与拖动。Ｅ－ｍａｉｌ：２４５９８７８７９２＠ｑｑ．ｃｏｍ—３８—

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