摘要：光伏電池的輸出特性隨負載及外界環(huán)境的變化而變化，采用最大功率點跟蹤電路可充分發(fā)揮光伏器件的效能。根據(jù)常用光伏發(fā)電系統(tǒng)控制的優(yōu)缺點及最大功率點跟蹤的基本原理，本文提出了基于模糊控制具有在線參數(shù)調(diào)整的自適應占空比擾動法。當外界環(huán)境變化時，仿真結(jié)果顯示系統(tǒng)能夠很好的跟蹤此變化，使系統(tǒng)始終工作在最大功率點附近，具有很好的穩(wěn)定性。

      關鍵詞：光伏電池；模糊控制；最大功率點跟蹤； Matlab/Simulink

Maximum power point tracking by using fuzzy control for photovoltaic energy generation system

      Abstract：The output power of PV module varies with module temperature，solar insolation and Loads, so it is necessary to track the MPP of the PV array all the time．time．According to the mechanism and control methods of Maximum Power Point Tracking(MPPT)，a new modified adaptive MPP method based on fuzzy control which includes automatic parameter tuning and directly uses the DC/DC converter duty cycle as a control parameter is presented. When the external environment has changed,this method can track MPP changes rapidly．Experimental results show it can track MPP exactly and quickly．
      Key words：photovoltaic；fuzzy control；MPPT(maximum power point tracking)； Matlab/Simulink

      引言
      光伏電池的輸出特性受外界環(huán)境的影響大。電池表面溫度和日照強度的變化都會導致輸出特性發(fā)生較大的變化。運用最大功率點跟蹤控制光伏電池，極大的提高了光伏電池的轉(zhuǎn)換效率很低。最大功率跟蹤(Maximum Power Point Tracking，MPPT)通常是以功率作為變量進行反饋控制。它起到光伏電池內(nèi)阻與外部負載阻抗匹配的作用。最大功率跟蹤控制算法常采用擾動觀察法，恒定電壓法，最優(yōu)梯度法和增量電導法等。本文提出了運用模糊控制方法來實現(xiàn)光伏系統(tǒng)的最大功率點跟蹤，極好的解決了其他控制方法擾動量無法確定及控制過程過于復雜等問題。由仿真結(jié)果可看出此控制方法的性能良好。

      1光伏電池特性
      1.1光伏陣列的數(shù)學模型
      以下為一般多晶硅光伏電池的輸出電壓和電流數(shù)學模型：（1）
 
 
其中I_as 為光伏電池暗飽和電流；I_LG 為光電流；q為單位電荷（1.6*10^-23 ）；A，B為理想因子；k為波爾茲曼常數(shù)(1.38*10^-23 )；V為光伏電池輸出電壓； R為光伏電池的串聯(lián)等效電阻； TY為參考溫度；T為光伏電池的實際工作溫度；I_OR 為 T_Y下的暗飽和電流；T_LG 為標準測試條件下光伏電池的短路電流；K₁ 為短路電流的溫度系數(shù)； 為日照強度。
      光伏電池并聯(lián)提高系統(tǒng)的最高輸出電流，串聯(lián)可提高發(fā)電系統(tǒng)的最高輸出直流電壓。分析公式(1)可知，環(huán)境溫度和日照強度為影響太陽能電池輸出特性的主要因素。其中環(huán)境溫度主要影響太陽能電池的開路電壓，日照強度主要影響太陽能電池的短路電流。

 
圖1 光伏電池接負載時的等效電路圖

      1.2典型的光伏電池特性曲線
       圖2是在不同光強下的太陽能電池的P-U特性曲線。它表明太陽能電池即非恒壓源，也非恒流源，而是一種非線性直流電源。而在不同的日照強度和環(huán)境溫度下，太陽能電池板的最大功率點是不同的。如果太陽能電池采用MPPT控制，能跟蹤不同光強下的最大功率，就可以最大限度地提高光伏電池

 
               圖2 電壓功率工作特性

      1.3 模糊控制的MPPT原理及實現(xiàn)
      模糊控制器不需要知道太陽光伏陣列精確的數(shù)學模型，也不需要知道環(huán)境溫度和日照強度，而是在運行的過程中不斷改變可控參數(shù)的整定值，使得當前工作點逐漸向峰值功率點靠近，最后工作在最大功率點附近。因此，運用模糊自尋優(yōu)方法可以實現(xiàn)最大功率點的跟蹤。
      參考占空比擾動觀察法的原理，取目標函數(shù)為光伏電池的輸出功率，可控量為用來控制Boost變換器的PWM信號的占空比D。根據(jù)功率值的變化量和前一刻的占空比調(diào)整步長，來決定這一刻的調(diào)整步長大小。模糊控制器的第n時刻的輸入量為光伏系統(tǒng)第n時刻功率的變化量和第n-1時刻的占空比的步長。第n時刻的輸出量為第n時刻的占空比步長。遵循以下原則：
      (1)若輸出功率增加，則繼續(xù)原來的步長調(diào)整方向，否則向相反方向調(diào)整步長。
      (2)離最大功率點較遠時，采用較大步長，加快跟蹤速度，離最大功率點較近時，采用小步長減少功率損失。

      2 模糊控制的基本原理
      2．1 確定輸入輸出模糊子集及論域
      將語言變量分別定義為8個和6個模糊子集，即：
      E={NB,NM,NS,NO,PO,PS,PM,PB};A={NB,NM,NS,PS,PM,PB}.其中NB,NM,NS,NO,PO,PS,PM,PB分別表示負大，負小，負零，正零，正小，正大等模糊概念。并將他們的論域規(guī)定為14個和12個等級，即
E={-6,-5,-4,-3,-2,-1,-0,+0,+1,+2,+3,+4,+5,+6};A={-6,-5,-4,-3,-2,-1,-0,+0,+1,+2,+3,+4,+5,+6}.A=(-0.058,0.058),e=(-50,50),為實際值的變化范圍，通過量化因子把他們分別劃歸到模糊論域中。
      2．2 隸屬度函數(shù)
      根據(jù)光伏系統(tǒng)的特點，選擇三角形作為隸屬度函數(shù)的形狀，并且曲線距離原點越近，曲線越陡；距離原點越遠，曲線越緩。占空比步長和功率差的隸屬度函數(shù)如圖3和圖4所示。

      2.3模糊決策表
      由光伏系統(tǒng)占空比和輸出功率之間的特性曲線分析得到以下幾條原則。
      (1)如果輸出功率增加，則繼續(xù)向原來步長方向調(diào)整，否則取相反方向；
      (2)最大功率點附近，采用較小的步長，減少搜索損失；最大功率點較遠處，采用較大步長，以加快跟蹤速度。
      (3)溫度、日照強度等因素發(fā)生變化導致光伏系統(tǒng)功率發(fā)生較大變化時。系統(tǒng)能迅速地作出反應。
      依據(jù)是光伏電池的輸出功率是否能快速達到給定的要求范圍，應用IF A AND B THEN C模糊規(guī)則，建立模糊規(guī)則表如表1所示。

           
 
表1 模糊控制規(guī)則表

      3 仿真實驗
      3.1仿真模型
      根據(jù)光伏陣列的數(shù)學模型，通過Matlab/Simulink搭建MPPT模糊控制系統(tǒng)，太陽能電池模型如圖5所示。其中PV模塊為光伏電池模型。主要的MPPT功能由模糊控制器實現(xiàn)，S函數(shù)實現(xiàn)D(n)=D(n一1)+a(n)的功能。

 
 
          圖5 MPPT模糊控制仿真

      3.2仿真結(jié)果
      仿真條件為：光伏電池表面溫度T=25℃，模擬外界變化因素，日照強度A由600 w/m² 陡增到900w/m²  ，量化因子K_a 取0．01，k_e 取10。負載阻值R=1．568 Q，仿真時間6 s，延遲時間0．05 s，設仿真的最大步長0．025 s，功率輸出如圖6。

 
          圖6 輸出功率P的仿真跟蹤波形

      模糊控制器能根據(jù)日照強度實時調(diào)整占空比的步長。占空比的變化，直接調(diào)節(jié)負載電壓，從而使負載功率也隨之發(fā)生同方向的變化。將模糊邏輯控制用于光伏電池最大功率點的跟蹤，跟蹤迅速，且到達最大功率點后基本沒有波動，具有良好的動態(tài)穩(wěn)態(tài)特性及控制性能。 

      4 結(jié)論
      本文對光伏發(fā)電系統(tǒng)進行了建模分析，采用模糊控制，將占空比步長作為控制變量，根據(jù)光伏功率變化的幅度對占空比進行自適應調(diào)整。仿真實驗表明：依據(jù)光伏電池表面溫度及日照強度等外界環(huán)境因素的變化，所提出的模糊邏輯控制法跟蹤性能良好，容易實現(xiàn)，解決了最大功率點附近震蕩劇烈，步長難于確定且功率損失嚴重等問題。運用模糊邏輯控制智能調(diào)整步長，實現(xiàn)了實時跟蹤。Simulink仿真結(jié)果表明該算法解決了常規(guī)算法中存在的問題，并取得了良好的控制性能。

      參考文獻
      [1]王傳輝．羅耀華．模糊控制方法[J]．應用科學，2008。35(3)，42—45．
      [2] 惠晶. 新能源轉(zhuǎn)換與控制技術[M]. 北京: 機械工業(yè)出版社, 2008.
      [3]FUNABASHI T，KOYANAGI K，YOKOYAMA R．A Review of Islanding Detection Methods for Distributed Resources[J]．Power Tech Conference Proceedings，IEEE．Bologna。2003，30(2):1-6．
      [4]TAEYK，HOGA，KYUP，et a1．A Novel Maximum Power Point Tracking Control for Photovohaic Power System under Rapidly Changing Solar Radiation[J]．Proc IEEE Conf International Symposium on Industria Electronics，Pusan，2001，20(5)：1011—1014．
      [5]李國勇.智能控制及其MATLAB實現(xiàn)[M].北京:電子工業(yè)出版社,2005.
      [6]張超，何香凝．非對稱PID模糊控制在最大功率點跟蹤中的應用[J]．電工技術學報，2005，20(10)：73—75．

      作者簡介：
      李慧慧(1985-)，女，山西臨汾人，太原科技大學07級在讀研究生，研究方向為光伏發(fā)電系統(tǒng)的控制技術
      孫志毅(1959-),男，山西長治人，太原科技大學教授，博士生導師，研究方向為控制理論與工程
      通信地址：太原科技大學633# ；手機：13834143795郵箱：li