双模糊控制法在光伏并网发电系统MPPT中的应用

电 力 自 动 化 设 备Electric PowerAutomation EquipmentVol ．32 No． 8Aug. 2012第 32 卷第 8 期2012 年 8 月0 引言光伏阵列是光伏发电系统中一个不可缺少的组成部分 ， 其最大输出功率与温度成负系数关系 ， 而与光照强度成正系数关系 。 这就在理论和实践上提出了光伏阵列最大功率点跟踪 MPPT（ Maximum PowerPoint Tracking） 的问题 。目前国内外学者针对光伏发电中的 MPPT 问题提出了诸多方法 ， 如恒定电压 （ CVT） 法 ［ 1］ 、 扰动观察（ P&O） 法 ［ 2］ 、 导纳增量 （ INC） 法 ［ 3］ 以及这几种方法的优化结合 ［ 4 - 5 ］ 等 。 CVT 法控制的优点是控制简单 、易 实现 ， 但系统最大功率点 （ MPP） 的跟踪精度取决于电压初值选择的合理性 ， 控制精度和适应性差 ［ 6］ 。P&O 法控制输出功率达到 MPP 后 ， 其扰动并不停止 ，而是在 MPP 附近振荡 ， 造成能量损耗 。 当环境发生变化时 ， INC 法能够快速跟踪其变化 ， 但可能会导致系统稳定在一个局部的 MPP； 此外 ， 如同 P&O 法 ， INC法的参考电压变化步长 Δ Uref 也是固定的 ， 无法兼顾追踪速度和稳态精度 。针对光伏并网发电系统中的 MPPT 问题 ， 本文提出了一种非对称模糊 MPPT 和模糊 PID 相结合的双模糊控制方法 ， 通过在 MATLAB ／ Simulink 环境下的建模仿真 ， 对比现有的 MPPT 方法 ， 验证了该方法具有追踪速度快以及稳态功率波动小等优点 。1 光伏并网发电系统及 MPPT 简介光伏发电系统分为 2 种 ： 单级式和双级式 。 典型的双级式光伏并网发电系统由光伏阵列 、 DC -DC 变换器 、 DC- AC 逆变器以及电网组成 ， 有的系统还包含蓄 电 池 组 。 其 中 DC - DC 变 换 器 完 成 光 伏 阵 列 的MPPT 控制 ， 而 DC -AC 逆变器完成直流到交流的逆变过程 。 与单级式系统相比 ， 双级式光伏系统具有较大的优势 ［ 7］ ， 所以本文采用双级式系统 ， 其基本结构如图 1 所示 。1.1 前级 DC -DC 变换器控制策略在光伏并网发电系统中 ， 完成 MPPT 这一功能的是 DC -DC 变换器 ， 在 MPPT 中应用升压式变换器比降压式变换器更有优势 ［ 8］ ， 所以本文使用升压式变换器 。 利用 P&O 法或其他方法给出光伏阵列 MPP对应的电压参考值 Uref； 然后将该参考电压和实际电压的偏差送入 PID 控制环节 ， 其输出信号通过与三角波信号比较产生控制脉冲 ， 驱动 DC- DC 变换器的开关器件 ， 以控制光伏阵列的端电压达到设定的参考电压值 Uref， 也即实现了光伏阵列的最大功率输出 。1.2 后级 DC -AC 逆变器控制策略后级 DC- AC 逆变器作为并网逆变器 ， 将光伏阵列产生的直流电转换为交流电 ， 输入到交流电网中 。光伏阵列DC -DC变换器DC -AC逆变器MPPT 控制 并网控制 电网图 1 双级式光伏并网发电系统Fig.1 Dual-level grid-connected photovoltaicgeneration system摘要 ： 提出一种在光伏并网发电系统中进行最大功率点跟踪 （ MPPT） 的双模糊控制法 ， 将非对称模糊 MPPT与模糊 PID 相结合 ， 在设定参考电压环节使用模糊控制代替诸如扰动观察法等传统方法 ， 在消除实际电压与参考电压偏差这一环节用模糊 PID 替换普通的 PID 控制 。 此外 ， 还提出了 4 个反映 MPPT 性能的指标 ： 环境缓慢变化时的 MPPT 时间 、 光伏阵列发出的能量大小 、 稳态时的功率波动大小和环境剧烈变化时光伏阵列发出的能量大小 。 设计了 4 个算例 ， 在 MATLAB ／ Simulink 环境下对 5 种控制方法分别进行了仿真分析 。 通过对比各方法的性能指标和相应的输出功率波形图 ， 验证了所提出的双模糊控制法是一种比传统方法更优的 MPPT控制方法 。关键词 ： 光伏 ； 发电 ； 最大功率点追踪 ； 模糊控制 ； 非对称模糊 MPPT； 模糊 PID中图分类号 ： TM 464 文献标识码 ： A 文章编号 ： 1006－ 6047 - （ 2012） 08- 0113- 05双模糊控制法在光伏并网发电系统 MPPT 中的应用李兴鹏 ， 石庆均 ， 江全元（ 浙江大学 电气工程学院 ， 浙江 杭州 310027）收稿日期 ： 2011- 08-25 ； 修回日期 ： 2012- 06- 21基 金 项 目 ： 国 家 高 技 术 研 究 发 展 计 划 （ 863 计 划 ） 资 助 项 目（ 2009AA05Z221）； 浙 江 省 科 技 计 划 项 目 （ 2009C34013）； 浙 江省自然科学基金资助项目 （ R1080089）Project supported by the National High Technology Researchand Development Program of China （ 863 Program） （ 2009AA-05Z221） ， the Science and Technology Program of ZhejiangProvince（ 2009C34013） and the Natural Science Foundationof Zhejiang Province（ R1080089）第 32 卷电 力 自 动 化 设 备对并网逆变器的控制采用的是基于 d 轴电网电压定向矢量控制技术 ， 其控制任务有 2 个 ： 一是保证直流母线电压的稳定 ， 这是并网逆变器正常工作的前提 ，主要通过控制输出电流的有功分量来实现 ； 二是实现输出有功 、 无功的解耦控制 ， 使光伏阵列输出的有功平稳传输到电网 ， 并可在需要时对电网进行无功支持 。 整个并网逆变器的控制采用 d 轴电网电压定向的矢量控制 ， 具体为外环直流电压 、 内环电流的双闭环控制 。由于本文的 主 要 工 作 是 提 出 了 一 种 针 对 进 行MPPT 的 DC -DC 变换器的双模糊控制方法 ， 所以关于后级逆变器部分不再详述 。2 双模糊控制法原理传统方法诸如 P&O 法等无法兼顾追踪速度和稳态精度 ， 总要在两者之间做出取舍 。 为了克服这一缺点 ， 本文提出了一种非对称模糊 MPPT 和模糊 PID 相结合的双模糊控制法 。2.1 双模糊控制之一 ： 非对称模糊 MPPT在设定参考电压环节使用模糊控制代替原有的P&O 法等传统方法 ， 这样就可以实现变步长的 Δ Uref输出 ： 即当功率偏差较大时 ， 其输出的步长也较大 ；当工作点接近 MPP 时功率偏差会变小 ， 此时模糊控制器输出的步长也会随之变小 。 这样就可以根据外界环境的变化来动态地改变步长 ， 此即为模糊 MPPT。光伏阵列的 P-U 曲线如图 2 所示 ［ 9 - 10］ ， 该特性曲线关于 MPP 是不对称的 ［ 11］ 。 据此本文将工作点在 MPP左端即 P- U 曲线较平稳部分的步长 Δ Uref 适当加大以 更 好 地 提 高 追 踪 速 度 ， 将 工 作 点 在 MPP 右 端 即P - U 曲线较陡部分的步长 Δ Uref 适当减小以增加稳态精度 。非对称模糊 MPPT 模糊控制器的设置如下 ： 其输入变量为第 k 个采样点的 Δ P（ k） 和 Δ U（ k）， 而输出变量则为第 k 个采样点的 Δ Uref（ k）， 其中 Δ P（ k ）、Δ U（ k） 由式 （ 1）、（ 2） 求得 。Δ P（ k） = P（ k） - P（ k- 1） （ 1）Δ U（ k） = U（ k） - U（ k- 1） （ 2）MATLAB 模糊控制箱中模糊控制器成员函数的设置为 ： Δ P（ k） 的成员函数有 5 个模糊子集 ， 分别为PB （ Positive Big）， PS（ Positive Small）， ZE （ ZEro）， NS（ Negative Small）， NB（ Negative Big ）； 变量 Δ U（ k ） 的成员函数有 3 个模糊子集 ， 分别是 P、 Z、 N。输出变量 Δ Uref（ k） 的成员函数有 7 个模糊子集 ，分别为 PB、 PM、 PS、 ZE、 NS、 NM、 NB； 考虑到光伏阵列P-U 曲线的非对称性后 ， 具体设置如图 3 所示 。根据光伏阵列 P- U 曲线可以得到光伏阵列输出功率与输出电压之间的对应关系式 ［ 12］ ：dP ／ dU＞ 0 U＜ UMPP （ 3）dP ／ dU =0 U = UMPP （ 4）dP ／ dU＜ 0 U＞ UMPP （ 5）其中 ， UMPP 为光伏阵列 MPP 处对应的端电压 。根据光伏阵列的这一性质 ， 即可设定相关模糊控制规则 ［ 13］ ， 见表 1。这样新设定的参考电压可用式 （ 6） 求得 ：Uref（ k） = Uref（ k- 1） + Δ Uref（ k） （ 6）2.2 双模糊控制之二 ： 模糊 PID模糊 PID 环节是用来消除实际光伏阵列输出电压和上一环节输出的参考电压值的偏差 。常规 PID 控制器虽然简单易行 ， 但一组固定不变的 PID 参数无法适应环境变化 ， 难以获得满意的控制效果 。 常规 PID 是由比例 、 积分 、 微分三部分组成 ，其 中每一部分又有不同的作 用 。 在 模 糊 PID 控 制中 ， 通常有以下几点规则值得考虑 ［ 14］ 。a. 当偏差绝对值 e 较大时 ， 为了使系统具有较好的跟踪性能 ， 比例因子 Kp 应该很大 ， 而微分因子K d 应该小一些 ； 同时为避免积分饱和及可能出现较大的超调 ， 应对积分作用加以限制 。b. 当偏差绝对值 e 及偏差微分的绝对值 eC大小中等时 ， 为了使系统能够快速响应 ， Kp、 Kd、 Ki 的取值都要适当小一些 。c. 当偏差绝对值 e 较小时 ， 为了使系统具有较好的稳态性能 ， Kp 和 Ki 均应取得大些 。据此 ， 可以利用模糊控制在不同的阶段对 PID 的图 3 输出变量的成员函数Fig.3 Member function of output variable1.00.50-1.0 - 0.8- 0.6- 0.4 - 0.2 0.2 0.4 0.6 0.8 1.00NB NM NS ZE PS PM PBuΔ UrefUPOUocUMPP图 2 光伏电池 P- U 曲线Fig.2 P- U curve of photovoltaic cellPMPPΔ U （ k） Δ P（ k）NB NS ZE PS PBN PB PM NS NM NBZ NM NS ZZ PS PMP NB NM PS PM PB表 1 模糊控制规则 1Tab.1 Rules of fuzzy controller 13 个参数进行不同的调节 ， 便可更快 、 更平滑地追踪到光伏阵列的 MPP。 该模糊控制以功率的偏差及此偏差的微分为输入 ， 其输出量为 PID 3 个参数的调整量 Δ Kp、 Δ Ki、 Δ K d， 再与控制器基本控制参数相加得到新的参数 ， 如下 ：Kp =K p0 +Δ Kp （ 7）Ki = Ki0+ Δ Ki （ 8）Kd =K d0 + Δ Kd （ 9）基于此 ， 在消除实际电压与参考电压偏差这一环节用模糊 PID 来替换传统的 PID， 可以使输出功率波动更小 ， 响应时间更短 。模糊 PID 控制器的输入量有 2 个 ， 分别是 e（ k）和 eC（ k）， 可由式 （ 10）、（ 11） ［ 15］ 求得 ：e（ k） = dPdU （ k ） = P（ k） - P（ k -1 ）U（ k） -U （ k -1 ） （ 10）eC（ k） = Δ dPdU （ k! “） = e（ k） - e（ k -1 ） （ 11）该控制器有 3 个输出变量 ， 分别是 Δ Kp、 Δ Ki、 Δ K d。输入和输出共 5 个变量 ， 其成员函数有相同的 5 个模糊子集 ， 分别为 PB、 PS、 ZE、 NS、 NB。根 据 前 文 提 到 的 PID 3 个 参 数 所 起 的 不 同 作用 ， 设定出相关的模糊控制规则 ［ 16］ ， 见表 2。2.3 双模糊控制法对上文所述的两部分环节 （ 设定参考电压和消除电压偏差 ） 均使用模糊控制器 ， 此即为双模糊控 制法 ： 非对称模糊 MPPT- 模糊 PID。2 个模糊控制环节的具体配合使用如下 ： 先根据光伏阵列实际输出功率 、 电压的变化情况利用非对称模糊 MPPT 控制环节设定参考电压 ， 然后将光伏阵列实际输出电压与此参考电压的偏差输入到模糊 PID控制环节 ， 其输出信号与三角波信号比较产生控制脉冲来调节 DC -DC 变换器即 Boost 直流变换电路 （ 高压侧整定为恒定值 ） 的占空比 D， 以此来不断调节光伏 阵 列 的 输 出 电 压 ， 使 输 出 电 压 等 于 非 对 称 模 糊MPPT 环节设定的参考电压 ， 消除电压偏差 。 这样便可以快速准确地追踪到光伏阵列的 MPP。双模糊控制法的基本原理框图如图 4 所示 。3 仿真算例根据光伏并网发电系统的特点 ， 本文提出了 4 个反 映 MPPT 性 能 的 指 标 ： 环 境 缓 慢 变 化 时 的 MPPT时间 ； 光伏阵列发出的能量大小 ； 稳态时的功率波动大小 ； 环境剧烈变化时光伏阵列发出的能量大小 。本文设计了 4 个算例 ， 分别对 5 种 MPPT 控制方法进行仿真分析 。 在本算例测试中 ， 光伏阵列是由 25块光伏电池串联后 ， 再由这样的 2 串并联而得 。 5 种方法分别为 ： P&O - PID 控制法 （ P&O 步长 0.16 V），P&O - PID 控制法 （ P&O 步长 0.06 V）， fuzzyMPPT- PID控制法 ， P&O - fuzzyPID 控制法 （ P&O 步长 0.16 V） 和双模糊控制法 。4 个算例的初始条件都相同 ： 温度 22 ℃ ， 光照1 000 W ／ m2， 且光伏阵列以最大功率输出 。考虑到环境不会突变 ， 所以本文将温度和光照强度变化设计为线性改变 。 另外考虑到实际生活中不会出现仅温度剧烈变化的情况 ， 所以下面的算例并未针对仅温度改变 、 光照强度不变的情况进行仿真 。3.1 算例 1温度恒定不变 ， 光照强度在 1.4~ 1.5 s 时间段由1 000 W ／ m2 线性升到 1 200 W ／ m2， 外界环境经过该变化后控制器追踪到 MPP 所用时间为 t 1。 在 3.0~3.1 s间光照强度由 1200 W ／ m2 线性降到 1 100 W ／ m2， 在此环境变化后追踪到 MPP 所用时间为 t 2。 此外 ， 其他 2 个性能指标分别为 ： 稳态时光伏阵列发出功率的波动范围 Δ P和光伏阵列于 1.0~4.4 s 期间发出的能量 W。 算例 1 的结果见表 3。此处附上算例 1 在环境第 2 次改变后的输出功率仿真曲线图 （ 3.1 ~ 3.4 s） 以便更清晰地对比各方法性能 ， 见图 5， 其纵坐标为光伏并网发电系统中光伏阵列输出的功率 P。3.2 算例 2在 1.4 ~ 1.5 s 间温度由 22 ℃ 线性升到 30 ℃ ， 光照强度由 1 000 W ／ m2 线性升到 1 200 W ／ m2； 而在3.0~3.1 s 间温度由 30 ℃ 线性降到 25 ℃ ， 光照强度由1 200 W ／ m2 线性降到 1100 W ／ m2。 算例 2 的结果分控制方法各性能指标P&O - PID 控制 （ P&O 步长 0.16 V）P&O - PID 控制 （ P&O 步长 0.06 V）fuzzyMPPT - PID 控制P&O -fuzzyPID 控制 （ P&O 步长 0.16 V）双模糊控制0.300 0.0550.380 0.2000.250 0.1250.215 0.0600.055 0.0164.0 31 906.51.0 31 898.50.8 31 902.00.1 31 886.00.2 31 909.0t 1 ／ s t2 ／ s Δ P ／ W W ／ J表 3 算例 1 的结果分析Tab.3 Comparison of MPPT performance indexes for case 1李兴鹏 ， 等 ： 双模糊控制法在光伏并网发电系统 MPPT 中的应用第 8 期表 2 模糊控制规则 2Tab.2 Rules of fuzzy controller 2eC eNB NS ZE PS PBNB PB， NB， ZE PB， NB ， ZE PB， NB ， ZE PB， NB ， ZE ZE ， ZE， PSNS PB ， NB ， NB PS， NS， NB PS， NS， NS ZE ， ZE， ZE NB， ZE， PSZE PS， NS， NB PS， NS， NB ZE， ZE， NS NS ， PS， ZE NB ， PS， PSPS PS， NS， NB ZE ， ZE， NS NS， PS， NS NS ， PS， ZE NB， PB， PSPB ZE， ZE， PS NS， PS， ZE NS， PS， ZE NB ， PB， ZE NB， PB， PS注 ： 表中每组 3 个模糊控制规则 ， 从左到右分别是参数 K p、 Ki、Kd 的模糊控制规则 。U（ k）三角波Δ U（ k）Δ P（ k） Uref（ k ）控制脉冲-+图 4 双模糊控制法的基本原理框图Fig.4 Schematic diagram of double fuzzy controlDC -DC变换器比较环节模糊 PID非对称模糊 MPPT析见表 4， 表中 t1、 t2、 Δ P、 W 的含义与 3.1 节规定一致 。3.3 算例 3 和算例 4算例 3： 1~2 s 外界温度不变 ， 仅光照强度剧烈变化 ； 光照强度 S 变化如图 6 所示 。算例 4： 1 ~ 2 s 外界温度 、 光照强度均剧烈变化 ；光照强度 S、 温度 θ 变化分别如图 6、 图 7 所示 。算例 3 和算例 4 的结果如表 5 所示 。3.4 各算例结果分析综上 4 个算例 ， 经过对比分析可以得到如下结论 ：环境变化后 ， 双模糊控制法在追踪 MPP 的速度上有着很大的优势 ， 其追踪速度显然要比其他 4 种方法快 ；在稳态精度即稳态功率波动范围上 ， 双模糊控制和模糊 PID 控制要比其他 3 种控制方法好 ； 算例结果还表明 ， 在环境缓慢变化和剧烈变化 2 种情况下 ， 双模糊控制法发出的能量基本都是最多的 ， 这说明了本文所提出的双模糊控制法具有更高的 MPPT 效率 。总体而言 ， 相对于传统的 MPPT 控制方法 ， 无论是追踪速度 、 稳态精度 ， 还是从积累能量的角度来看 ，双模糊控制法都体现出了较大的优越性 。4 结语本文针对光伏并网发电系统 MPPT 问题提出了一种非对称模糊 MPPT 和模糊 PID 相结合的双模糊控制方法 。 该方法能够动态地改变参考电压步长以更好地适应外界环境变化 ， 同时也能动态地改变 PID的 3 个参数 ， 以适应系统不同阶段对参数的不同要求 ，可以更快 、 更平滑地追踪到 MPP。 本文设计了 4 个算例 ， 在 MATLAB ／ Simulink 环境下对 5 种 MPPT 方法分别进行了仿真分析 ； 通过对比各控制方法的性能指标值和仿真波形图 ， 验证了双模糊控制法是一种比传统方法更优的 MPPT 控制方法 。参考文献 ：［ 1］ RODRIGUE Z C， AMARATUNGA G A J. 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Four MPPT performance indexes are proposed：tracing time when environment changes slowly， power output of photovoltaic array， steady-state powerfluctuation ， and power output of photovoltaic array when environment changes greatly. Four cases aredesigned and five control methods are respectively simulated in the environment of MATLAB ／ Simulink.The comparison of the indexes of MPPT performance and the waveform of output power verifies that， theproposed double fuzzy control method is better than the traditional methods.Key words ： photovoltaic； electric power generation； maximum power point tracking ； fuzzy control；asymmetric fuzzy MPPT； fuzzy PID李兴鹏 ， 等 ： 双模糊控制法在光伏并网发电系统 MPPT 中的应用第 8 期perturb and observe maximum power point tracking method［ J］ .IEEE Transactions on Power Electronics ， 2005， 20 （ 4）： 963-973.［ 3］ 黄克亚 . 光伏发电系统最大功率点跟踪算法研究及实现 ［ D ］ . 苏州 ： 苏州大学 ， 2010.HUANG Keya. The algorithm research of photovoltaic systemmaximum power point tracking and its implemention ［ D］ . 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