李春玲,石季英,武艷輝,王成山
(天津大學(xué) 電氣工程及自動化學(xué)院,天津300072)
在能源危機日益突出的環(huán)境下,太陽能光伏并網(wǎng)發(fā)電技術(shù)在近30年得到了越來越多的關(guān)注[1]。
由于光伏電池的輸出電壓和輸出電流隨著光照和溫度的變化具有強烈的非線性,因此在特定環(huán)境下存在著一個唯一的最大功率輸出點(MPP)。在實際的應(yīng)用系統(tǒng)中,為了在同樣的日照強度和溫度下提高光伏發(fā)電系統(tǒng)的轉(zhuǎn)換效率,就存在著一個最大功率輸出點跟蹤 (MPPT)的問題。 常用的MPPT 算法已有很多種[2-3],如恒電壓跟蹤法(CVT)、擾動觀察法(P&O)、電導(dǎo)增量法(INC)等。這些算法有各自的缺點,CVT 控制精度不高。P&O 法和INC 的缺陷在于由于采用定步長方式,難以兼顧跟蹤的響應(yīng)快速性以及系統(tǒng)的穩(wěn)定性兩方面的要求[4]。
針對上述傳統(tǒng)方法的缺點,近年來又將智能控制引進MPPT 算法中[5-7]。 為了實現(xiàn)提高跟蹤速度、減少MPP 附近功率振蕩的目標,本文提出了一個智能控制技術(shù)——模糊控制的擾動觀察法(P&O)的光伏MPPT 控制方案。 文章詳細地介紹了光伏發(fā)電系統(tǒng),并在Matlab/Simulink 中建立了光伏電池,模糊控制的P&O 的MPPT、產(chǎn)生占空比的PWM 模塊以及Boost 變換器的仿真模型。文中在光照1 000 W/m2和溫度25 °C 環(huán)境下,將模糊控制的P&O 與傳統(tǒng)的P&O 進行了對比,通過仿真驗證了模糊控制的P&O 的正確性與優(yōu)勢性。
光伏發(fā)電系統(tǒng)包括光伏電池、MPPT 控制器、PWM 模塊、Boost 變換器以及負載。 如圖1所示。光伏電池的功率經(jīng)Boost 變換器傳輸至負載。 光伏電池的輸出電壓U 和輸出電流I 采樣至MPPT控制器來控制跟蹤光伏電池的最大功率。 MPPT控制器通過光伏電池的輸出電壓和輸出電流調(diào)節(jié)產(chǎn)生擾動電壓Uref從而不斷控制光伏電池電壓使其達到MPP 的最優(yōu)電壓。 擾動電壓Uref作為PWM 模塊的輸入量產(chǎn)生輸出信號為0-1 變化的占空比D。PWM 模塊的輸出占空比D 是Boost 變換器的輸入信號。
圖1 光伏系統(tǒng)Fig.1 PV system
光伏電池的等效電路如圖2所示。
圖2 光伏電池等效電路Fig.2 Equivalent circuit for PV cell
按照圖1中的電流、電壓參考方向,可以得到光伏電池的I-U 特性方程:
式中:Iph為光生電流,A;I0為二極管反向飽和電流,A;q 為電子電荷;T 為絕對溫度,K;K 為玻爾茲曼常數(shù);A 為二極管因子常數(shù);Rs為串聯(lián)等效電阻,Ω;Rsh為并聯(lián)等效電阻,Ω;I 為電池輸出電流,A;U 為電池輸出電壓,V。
式(1)中的5 個主 要參數(shù),即Iph,I0,Rs,Rsh和A,與電池溫度和日照強度相關(guān),既難以確定也不是廠商提供的標準參數(shù),因此不便于工程應(yīng)用。若在式(1)基礎(chǔ)上,做兩點近似[8],便可以得到光伏電池的實用I-U 方程:
基于上述工程實用模型,Matlab/Simulink 中搭建模塊仿真,得到的光伏電池的特性如圖3所示。 由圖3可以看出光伏電池是一個既非恒壓源又非恒流源的非線性直流電源。 光伏電池的最大功率是唯一的,為了使光伏電池能量轉(zhuǎn)換效率最大化,必須進行最大功率跟蹤(MPPT)。
圖3 光伏電池的特性Fig.3 The characteristic of PV Cell
模糊控制的P&O 核心是模糊邏輯控制器(fuzzy logic controller),模糊控制的P&O 實際是對定步長的傳統(tǒng)的P&O 的改進,控制方法是根據(jù)光伏電池的實時輸出功率調(diào)整擾動步長,使光伏電池工作在最大功率點附近。
模糊控制的P&O 的仿真模型如圖4所示,控制器的輸入為控制誤差e 和誤差變化率ce 為
輸出為第k 時刻的新的步長值。
圖4 模糊控制的P&O 的MPPT 模型Fig.4 Fuzzy control based P&O MPPT model
控制策略如下。
1)當e>0,ce>0 時,新步長應(yīng)為正值。
2)當e>0,ce<0 時,新步長可不變。
3)當e<0,ce>0 時,新步長可不變。
4)當e<0,ce<0 時,新步長應(yīng)為負值。
5)當最大功率與當前功率相差較大時,采用較大步長以加快系統(tǒng)的響應(yīng)速度,當最大功率與當前功率相差較小時,采用較小的步長以降低擾動的幅度,減少功率損耗。
根據(jù)以上控制策略,e 和ce 的模糊論域為[-5,5],分別有7 個和5 個模糊子集;Uref論域為[-15,15],有5 個模糊論域。 e=[NB,NM,NS,ZE,PS,PM,PB],ce=[NB,NS,ZE,PS,PB],Uref=[NB,NS,ZE,PS,PB]。
根據(jù)光伏電池特點,選三角形隸屬度函數(shù)的形狀。e,ce 和Uref的隸屬度函數(shù)如圖5所示,然后根據(jù)控制策略得出模糊控制規(guī)則。 解模糊采用的是Centroid 面積中心法。
圖5 隸屬度函數(shù)的形狀Fig.5 The shape of the membership functions
PWM 模塊(見圖6)是將MPPT 模塊的輸出步長值作為輸入量,輸出是Boost 變換器的占空比。
圖6 PWM 模塊Fig.6 PWM model
Boost 變換器的仿真電路如圖7所示,負載電壓U0、輸入電壓Uin和占空比D 之間的關(guān)系為
圖7 Boost 變換器仿真模型Fig.7 Simulation model of boost converter
在Matlab/Simulink 環(huán)境中對模糊控制的P&O 的MPPT 進行仿真驗證。 在相同光照1 000 W/m2和溫度25 °C 環(huán)境下與傳統(tǒng)的P&O 仿真對比,仿真時間均為0.4 s,采用ode23tb 算法,仿真結(jié)果光伏電池輸出功率P 見圖8,輸出電壓U 見圖9,輸出電流I 見圖10。
圖8 光伏電池輸出功率對比圖Fig.8 Comparison diagram of PV cell output power
圖9 光伏電池輸出電壓對比圖Fig.9 Comparison diagram of PV cell output voltage
圖10 光伏電池輸出電流對比圖Fig.10 Comparison diagram of PV cell output current
由圖8~圖10可見,采用模糊控制的P&O 的MPPT 經(jīng)過0.065 s 跟蹤逐漸達到穩(wěn)定,輸出功率達到最大值175.66 W 近似等于額定輸出功率176 W,輸出電壓、電流幾乎沒有振蕩。 而傳統(tǒng)的P&O 法經(jīng)0.1 s 跟蹤才逐漸達到穩(wěn)定,與模糊控制的P&O 對比其輸出功率電壓、 電流振蕩比較大。通過圖11光伏電池輸出功率的對比放大圖可以更加明確看到穩(wěn)態(tài)時,P&O 的振蕩范圍為162 ~175.66 W,而模糊控制的P&O 幾乎沒有振蕩。 但是由于模糊控制的P&O 也屬于動態(tài)自尋優(yōu)法,達到最大功率點也會有略微的振蕩,但是其振蕩是很小的,振蕩范圍只有175.55~175.66 W。 模糊控制的P&O 放大圖12可以說明這一點。 由以上分析可知模糊控制的P&O 具有更好的性能。
圖11 光伏電池輸出功率對比放大圖Fig.11 Comparison enlarged diagram of PV cell output power
圖12 模糊控制的P&O 輸出功率放大圖Fig.12 Enlarged diagram of output power with fuzzy control based P&O
由于功率振蕩的幅度與擾動步長的大小有關(guān),由圖13可知模糊控制的P&O 的擾動步長在光照穩(wěn)定后幾乎不變,而P&O 的步長則是在最優(yōu)值的附近波動,因而會造成較大的功率振蕩,導(dǎo)致功率損失。 故模糊控制的P&O 的功率振蕩遠遠小于傳統(tǒng)的P&O 功率振蕩幅值。
圖13 擾動步長Uref對比圖Fig.13 Comparison diagram of the perturbed voltage Uref
本文在Matlab/Simulink 中對光伏系統(tǒng)的模糊控制的P&O 的MPPT 進行了建模分析,模擬了在光照為1 000 W/m2和溫度25 °C 環(huán)境下,將模糊控制的P&O 的MPPT 與傳統(tǒng)的P&O 進行了較為全面的仿真對比分析。仿真結(jié)果表明,模糊控制的P&O 的MPPT 具有響應(yīng)速度快、穩(wěn)態(tài)振蕩小的特點,較好地解決了傳統(tǒng)的P&O 方法的不足,能夠最大程度地提升系統(tǒng)效率、降低功率損失。
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