随着全球能源紧张问题的日益严重,再生能源正得到越来越广泛的应用。近年来,光伏能源以其具有无污染,可长期使用等优点,得到了很大的发展。一般光伏系统都希望光伏电池阵列在同样日照、温度的条件下输出尽可能多的电能,即在理论上和实践上提出了光伏电池阵列的最大功率点跟踪(Maximum Power。Point Tracking,MPPT)问题。光伏并网发电系统中由于阵列的功率等级一般较大,因此MPPT问题显得尤为重要。故利用智能控制方法上的智能性、自适应性来对非线性的太阳能光伏发电系统进行控制,无疑是一个很好的选择。
光伏电池的最大功率点
从图1中可以看出,在一定的光照强度与温度下,光伏电池输出曲线上都可以找到一个最大的功率输出点Pm,如果可以使光伏电池时工作在最大功率点,就可以极大地提升光伏电池的效率,故应寻找其最大功率点,即寻优。
MPPT控制的原理与设计
MPPT控制的原理实质上是一个动态自寻优过程,通过对光伏电池当前输出电压与电流的检测,得到当前电池输出功率,将其与前一时刻功率相比较,然后根据功率与占空比的关系,改变占空比,使其向最大功率点不断靠近,如此反复,直至达到最大点附近的一个极小区域内。当外界光照强度与温度发生明显改变时,系统会进行再次寻优。
从图2可知,改变脉宽调制信号(Pulse Width Modulation,PWM)的占空比D,实质上是改变了光伏电池的负载。也即使光伏电池的输出功率点发生改变,从而达到寻找最大功率点的目的。
光伏电池的负载RL与负载R和占空比D的关系式为:
RL=R/D
MPPT控制器通过调整PWwM信号的占空比D,来改变光伏电池的负载,从而实现阻抗匹配的功能。因而,占空比D的大小决定了光伏电池输出功率P的大小,一般光伏逆变器的P-D关系如图3所示。
国内外的一些光伏发电系统对光伏电池的最大功率跟踪控制,一般提出过多种方法,如定电压跟踪法、扰动观察法、功率回授法和增量电导法等,这些算法的不足在于:未说清从一个最大功率点怎样跟踪到下一个最大功率点;计算量很大,实现较困难;控制精度差,受外在影响大。本文提出的设计方案进行最大功率点跟踪,可弥补以上不足之处。模糊控制器设计
在光伏并网发电系统中,使用模糊逻辑对系统的输入和输出进行设计,可以得出一系列控制规则,可以由微机十分简明地实现。
1 确定模糊控制器的结构
MPPT控制设计,其关键是模糊控制器的设计。选用双输入单输出模糊控制器,如图4所示。
模糊控制器的第n时刻输入量,为第n时刻的功率变化量△P(n)和功率变化率;第n时刻的输出量为第n+1时刻的占空比改变量△D(n+1),大小在[0,1]间变化。其中功率变化量△P(n)=P(n)-P(n-1),功率变化率用△P(n)/△D(n)代替计算。
2 确定输入、输出量模糊子集及论域
△P(n)的模糊集为E,△P(n)/△D(n)的模糊集为EC,△D(n)的模糊集为U。
将语言变量E和U,定义为7个模糊子集,EC定义为6个模糊子集,即:
其中:NB,NM,NS,NO,ZO,PO,PS,PM,PB分别表示负大,负中,负小,负零,零,正零正小,正中,正大等模糊概念。将E,U的论域规定为15个等级,将EC的论域规定为12个等级,即:
3 确定隶属函数
模糊子集的隶属函数形状较尖,反映模糊集合具有高分辨率特性较高的灵敏度。
故本文选择三角形作为隶属函数的形状,E和EC的隶属函数见图5和图6,U的隶属函数如图7所示。
4 确定模糊控制规则
根据功率值的变化量,来决定这一时刻的占空比改变量。通过对光伏电池输出功率P与占空比D之间的特性曲线分析,并且考虑到外界环境因素(温度、日照强度)对光伏电池输出功率的影响得到以下原则:
(1)若输出功率增加,则继续原来改变量调整方向,否则取相反方向;
(2)离最大功率点较远处,采用较大改变量以加快跟踪速度;离最大功率点附近,采用较小改变量进行搜索以减小搜索损失;
(3)当达到以最大功率点为中心的极小的ZO区域时,系统稳定下来,直至外界环境再次发生明显变化。
(4)当温度、日照强度等因素发生变化导致光伏电池输出功率发生明显变化时,系统能够作出快速的反应,进行再次寻优。
遵循上述原则,并对实际仿真结果进行调整得到最终控制规则表,如表1所示。
模糊逻辑控制器仿真选择Mamdani型控制器,解模糊方法为重心法,其计算式为:
式中:u(Ai)为第i个模糊输出量的隶属度;A为第i个模糊输出量。
经过试验仿真,结果如图8所示。经过MPPT模糊控制占空比时,它能够迅速地跟踪到最大功率点。由此可得,模糊控制能够有效地克服光伏电池的非线性和时滞性,能够快速地跟踪到最大功率点, 并保持在此状态。
结语
仿真发现,将模糊逻辑控制应用于光伏电池最大功率点的跟踪不仅跟踪迅速,而且反应灵敏,且通过模糊控制表可以实现离线设计,节省了微机的内部存储空间,提高了工作速度。
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