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[導(dǎo)讀]分析了太陽能光伏發(fā)電過程中最大功率點的原理,以及當(dāng)前獲得最大功率點的幾種主要方法,提出了利用模糊控制來獲取最大功率點的方法,模糊控制能夠有效地克服光伏電池的非線性和時滯性,跟蹤迅速,而且反應(yīng)靈敏,計算量小,控制精度高,受外界影響小。并給出模糊控制器的詳細(xì)設(shè)計過程,進(jìn)行了Matlab仿真,獲得了理想的結(jié)果,對比得出模糊控制方法的優(yōu)越性。

0 引 言
   
隨著全球能源緊張問題的日益嚴(yán)重,再生能源正得到越來越廣泛的應(yīng)用。近年來,光伏能源以其具有無污染,可長期使用等優(yōu)點,得到了很大的發(fā)展。一般光伏系統(tǒng)都希望光伏電池陣列在同樣日照、溫度的條件下輸出盡可能多的電能,即在理論上和實踐上提出了光伏電池陣列的最大功率點跟蹤(Maximum Power。Point Tracking,MPPT)問題。光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)中由于陣列的功率等級一般較大,因此MPPT問題顯得尤為重要。故利用智能控制方法上的智能性、自適應(yīng)性來對非線性的太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng)進(jìn)行控制,無疑是一個很好的選擇。

1 光伏電池的最大功率點
    從圖l中可以看出,在一定的光照強(qiáng)度與溫度下,光伏電池輸出曲線上都可以找到一個最大的功率輸出點Pm,如果可以使光伏電池時工作在最大功率點,就可以極大地提升光伏電池的效率,故應(yīng)尋找其最大功率點,即尋優(yōu)。

2 MPPT控制的原理與設(shè)計
    MPPT控制的原理實質(zhì)上是一個動態(tài)自尋優(yōu)過程,通過對光伏電池當(dāng)前輸出電壓與電流的檢測,得到當(dāng)前電池輸出功率,將其與前一時刻功率相比較,然后根據(jù)功率與占空比的關(guān)系,改變占空比,使其向最大功率點不斷靠近,如此反復(fù),直至達(dá)到最大點附近的一個極小區(qū)域內(nèi)。當(dāng)外界光照強(qiáng)度與溫度發(fā)生明顯改變時,系統(tǒng)會進(jìn)行再次尋優(yōu)。
    從圖2可知,改變脈寬調(diào)制信號(Pulse Width Modulation,PWM)的占空比D,實質(zhì)上是改變了光伏電池的負(fù)載。也即使光伏電池的輸出功率點發(fā)生改變,從而達(dá)到尋找最大功率點的目的。

    光伏電池的負(fù)載RL與負(fù)載R和占空比D的關(guān)系式為:
    RL=R/D
    MPPT控制器通過調(diào)整PWwM信號的占空比D,來改變光伏電池的負(fù)載,從而實現(xiàn)阻抗匹配的功能。因而,占空比D的大小決定了光伏電池輸出功率P的大小,一般光伏逆變器的P-D關(guān)系如圖3所示。

    國內(nèi)外的一些光伏發(fā)電系統(tǒng)對光伏電池的最大功率跟蹤控制,一般提出過多種方法,如定電壓跟蹤法、擾動觀察法、功率回授法和增量電導(dǎo)法等,這些算法的不足在于:未說清從一個最大功率點怎樣跟蹤到下一個最大功率點;計算量很大,實現(xiàn)較困難;控制精度差,受外在影響大。本文提出的設(shè)計方案進(jìn)行最大功率點跟蹤,可彌補以上不足之處。

3 模糊控制器設(shè)計
   
在光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)中,使用模糊邏輯對系統(tǒng)的輸入和輸出進(jìn)行設(shè)計,可以得出一系列控制規(guī)則,可以由微機(jī)十分簡明地實現(xiàn)。
3.1 確定模糊控制器的結(jié)構(gòu)
   
MPPT控制設(shè)計,其關(guān)鍵是模糊控制器的設(shè)計。選用雙輸入單輸出模糊控制器,如圖4所示。

    模糊控制器的第n時刻輸入量,為第n時刻的功率變化量△P(n)和功率變化率;第n時刻的輸出量為第n+1時刻的占空比改變量△D(n+1),大小在[0,1]間變化。其中功率變化量△P(n)=P(n)-P(n-1),功率變化率用△P(n)/△D(n)代替計算。
3.2 確定輸入、輸出量模糊子集及論域
    △P(n)的模糊集為E,△P(n)/△D(n)的模糊集為EC,△D(n)的模糊集為U。
    將語言變量E和U,定義為7個模糊子集,EC定義為6個模糊子集,即:

   
    其中:NB,NM,NS,NO,ZO,PO,PS,PM,PB分別表示負(fù)大,負(fù)中,負(fù)小,負(fù)零,零,正零正小,正中,正大等模糊概念。將E,U的論域規(guī)定為15個等級,將EC的論域規(guī)定為12個等級,即:


3.3 確定隸屬函數(shù)
    模糊子集的隸屬函數(shù)形狀較尖,反映模糊集合具有高分辨率特性較高的靈敏度。
    故本文選擇三角形作為隸屬函數(shù)的形狀,E和EC的隸屬函數(shù)見圖5和圖6,U的隸屬函數(shù)如圖7所示。

3.4 確定模糊控制規(guī)則
   
根據(jù)功率值的變化量,來決定這一時刻的占空比改變量。通過對光伏電池輸出功率P與占空比D之間的特性曲線分析,并且考慮到外界環(huán)境因素(溫度、日照強(qiáng)度)對光伏電池輸出功率的影響得到以下原則:
    (1)若輸出功率增加,則繼續(xù)原來改變量調(diào)整方向,否則取相反方向;
    (2)離最大功率點較遠(yuǎn)處,采用較大改變量以加快跟蹤速度;離最大功率點附近,采用較小改變量進(jìn)行搜索以減小搜索損失;
    (3)當(dāng)達(dá)到以最大功率點為中心的極小的ZO區(qū)域時,系統(tǒng)穩(wěn)定下來,直至外界環(huán)境再次發(fā)生明顯變化。
    (4)當(dāng)溫度、日照強(qiáng)度等因素發(fā)生變化導(dǎo)致光伏電池輸出功率發(fā)生明顯變化時,系統(tǒng)能夠作出快速的反應(yīng),進(jìn)行再次尋優(yōu)。
    遵循上述原則,并對實際仿真結(jié)果進(jìn)行調(diào)整得到最終控制規(guī)則表,如表1所示。

3.5 解模糊方法與仿真
    模糊邏輯控制器仿真選擇Mamdani型控制器,解模糊方法為重心法,其計算式為:

   
式中:u(Ai)為第i個模糊輸出量的隸屬度;A為第i個模糊輸出量。
    經(jīng)過試驗仿真,結(jié)果如圖8所示。經(jīng)過MPPT模糊控制占空比時,它能夠迅速地跟蹤到最大功率點。由此可得,模糊控制能夠有效地克服光伏電池的非線性和時滯性,能夠快速地跟蹤到最大功率點,并保持在此狀態(tài)。

4 結(jié) 語
    仿真發(fā)現(xiàn),將模糊邏輯控制應(yīng)用于光伏電池最大功率點的跟蹤不僅跟蹤迅速,而且反應(yīng)靈敏,且通過模糊控制表可以實現(xiàn)離線設(shè)計,節(jié)省了微機(jī)的內(nèi)部存儲空間,提高了工作速度。

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