基于占空比模糊控制的光伏发电系统MPPT技术

太阳能作为一种巨量的可再生能源，是近期急需的能源补充，又是未来能源结构的基础，开发利用太阳能具有重大的战略意义。所有光伏发电系统都希望太阳能光伏阵列在同样日照、温度的条件下尽可能大的输出电能，因此在理论和实践上提出了太阳能光伏阵列的最大功率点跟踪(MPPT)问题。 目前实现MPPT的方法有恒定电压(CVT)法，扰动观察(PO)法及增量电导(INC)法等。文中研究光伏发电系统中的MPPT问题，基于模糊控制理论，即利用模糊集合的基本概念和连续隶属度函数的理论，提出了占空比模糊控制干扰观察法。通过MATLAB／Simulink建模仿真，实现在任意外界环境下最大功率点的跟踪，并与非模糊控制的占空比干扰观察法相比较，结果表明该方法在快速性和稳定性方面取得了更好的效果。1 光伏电池的数学建模 光伏电池模型通常要求仅采用厂家提供标准条件(光照强度Sref=1000W／m2，电池温度Tref=25℃)下的光伏电池板测试参数Isc、Uoc、Im、Um，并且要在满足工程精度的情况下尽可能地简化模型。 式中，Isc为标准条件下光伏电池的短路电流；Uoc为标准条件下光伏电池的开路电压；Im为标准条件下光伏电池的最大功率点电流；Um为标准条件下光伏电池的最大功率点电压。因此，只要知道这4个参数，就可以得到在标准条件下的光伏电池I—V特性曲线。 假定光伏电池特性曲线基本形状不变，根据标准条件下的Isc、Uoc、Im、Um和任意的光照强度、环境温度等参数，可以计算出任意外部环境下的Isc’、Uoc’、Im’和Um’，得到光伏电池模型： 2 占空比模糊控制实现MPPT2．1 算法原理 基于占空比扰动观察法原理，目标量为：光伏阵列的输出功率P；控制量为：Boost电路的占空比D。 根据功率值变化量△P(n)=P(n)-P(n-1)和n-1时刻的占空比调整步长△D(n-1)，决定当前时刻的调整步长大小△D(n)。光伏发电系统的模糊控制原理图如图1所示。

图1中，输入△P(n)表示第n时刻与前一时刻输出功率差的实际值，△p(n)表示△P(n)对应于模糊集论域中的值；输入△D(n-1)表示第n-1时刻占空比D调整步长的实际值，△d(n-1)表示△D(n-1)对应于模糊集论域中的值。输出△D(n)表示第n时刻占空比D调整步长的实际值，△d(n)表示△D(n)对应于模糊集论域中的值；D(n-1)表示第n-1时刻占空比的实际值，D(n)表示第n时刻占空比的实际值．e-Ts为一个单位延迟环节，Ke、Ka分别表示功率差和调整步长的量化因子。 在每一次寻优周期开始时，采样当前时刻的输出功率值P(n)和前一时刻调整步长△D(n-1)，计算当前时刻P(n)和前一时刻P(n-1)的差值△P(n)，并对△P(n)和△D(n-1)进行量化，得到模糊集论域中的变量△p(n)和△d(n-1)，将其作为模糊控制器的输入，通过模糊推理得到当前时刻的调整步长△d(n)，经重心法反模糊化后，得到控制量占空比调整步长△D(n)的实际值，再与当前时刻的占空比D(n-1)相加得到下一时刻的占空比D(n)，调整光伏阵列的输出电压和功率，然后就进入下一次的寻优周期。不断重复上述过程，直到输出功率差△P(n)达到精度要求，即，到达了光伏系统的最大功率点。 pid控制相关文章:pid控制原理

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