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基于模糊控制的光伏電池MPPT的設計
摘要: 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、自適應性來對非線性的太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng)進行控制,無疑是一個很好的選擇。
Abstract:
Key words :

0 引 言

隨著全球能源緊張問題的日益嚴重,再生能源正得到越來越廣泛的應用。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、自適應性來對非線性的太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng)進行控制,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,故應尋找其最大功率點,即尋優(yōu)。
 


2 MPPT控制的原理與設計

MPPT控制的原理實質上是一個動態(tài)自尋優(yōu)過程,通過對光伏電池當前輸出電壓與電流的檢測,得到當前電池輸出功率,將其與前一時刻功率相比較,然后根據功率與占空比的關系,改變占空比,使其向最大功率點不斷靠近,如此反復,直至達到最大點附近的一個極小區(qū)域內。當外界光照強度與溫度發(fā)生明顯改變時,系統(tǒng)會進行再次尋優(yōu)。

從圖2可知,改變脈寬調制信號(Pulse Width Modulation,PWM)的占空比D,實質上是改變了光伏電池的負載。也即使光伏電池的輸出功率點發(fā)生改變,從而達到尋找最大功率點的目的。
 


光伏電池的負載RL與負載R和占空比D的關系式為:

RL=R/D

MPPT控制器通過調整PWwM信號的占空比D,來改變光伏電池的負載,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關系如圖3所示。
 


國內外的一些光伏發(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。本文提出的設計方案進行最大功率點跟蹤,可彌補以上不足之處。

3 模糊控制器設計

在光伏并網發(fā)電系統(tǒng)中,使用模糊邏輯對系統(tǒng)的輸入和輸出進行設計,可以得出一系列控制規(guī)則,可以由微機十分簡明地實現(xiàn)。

3.1 確定模糊控制器的結構

MPPT控制設計,其關鍵是模糊控制器的設計。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分別表示負大,負中,負小,負零,零,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

模糊子集的隸屬函數形狀較尖,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的形狀,E和EC的隸屬函數見圖5和圖6,U的隸屬函數如圖7所示。
 


 

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