ｉ盼赫ｎ Ｅｎｅｒｇｙ 第２７卷第６期 电网与清洁能源 Ｖｏ１．２７ Ｎｏ．６ ２０１１年６月 Ｐｏｗｅｒ Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｃｌｅａｎ Ｅｎｅｒｇｙ Ｊｕｎ．２０ｌ１ 文章编号：１６７４—３８１４（２０１１）０６—００６１—０４ 中图分类号：ＴＭ６１５ 文献标志码：Ａ 基于模糊自适应ＰＩ控制的光伏发电ＭＰＰＴ 王玮茹 （华北电力大学电力系统保护与动态安全监控教育部重点实验室，河北保定０７１００３） Ｍａｘｉｍｕｍ Ｐｏｗｅｒ Ｐｏｉｎｔ Ｔｒａｃｋｉｎｇ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｆｕｚｚｙ－Ｐｌ Ｃｏｎｔｒｏｌ ｆｏｒ Ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃ Ｅｎｅｒｇｙ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ ＷＡＮＧ Ｗｅｉ一Ⅲ （Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆ Ｐｏｗｅｒ Ｓｙｓｔｅｍ Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｓｅｃｕｒｉｔｙ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｄｅｒ Ｍｉｎｉｓｔｒｙ ｏｆ Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ，ＮｏＡｈ Ｃｈｉｎａ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｐｏｗｅｒ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂａｏｄｉｎｇ ０７１００３ Ｈｅｂｅｉ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ，Ｃｈｉｎａ） ＡＢＳＴＲＡＣＴ：Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｄｅｓｃｒｉｂｅｓ ｔｈｅ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ｏｆ Ｍａｘｉｍｕｍ 性，受电池结温、日照强度及负载等因素的影响。因 Ｐｏｗｅｒ Ｐｏｉｎｔ Ｔｒａｃｋｉｎｇ（ＭＰＰＴ）ｉｎ ｔｈｅ ＰＶ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ，ａｎｄ 此，为了充分提高光伏电池的效率，我们需根据外 ｂｒｉｅｆｌｙ ａｎａｌｙｚｅｓ ｔｈｅ ａｄｖａｎｔａｇｅｓ ａｎｄ ｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓ ｏｆ ｔｈｅ 部环境和负载情况对最大功率点ｆＭａｘｉｍｕｍ Ｐｏｗｅｒ ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌ ｃｏｎｔｒｏｌ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ ＭＰＶＦ．Ａ ｎｏｖｅｌ ａｄａｐｔｉｖｅ Ｐｏｉｎｔ，ＭＰＰ）进行追踪。 ｆｕｚｚｙ－ＰＩ ｃｏｎｔｒｏｌ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｓ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ ｆｏｒ ＭＰＰＴ ｏｆ ＰＶ ｓｙｓｔｅｍ．Ｂｙ ｕｓｉｎｇ ｔｈｉｓ ｃｏｎｔｒｏｌ ｍｅｔｈｏｄ，ｔｈｅ ＰＶ ｓｙｓｔｅｍ ｃａｎ ｔｒａｃｋ ｔｈｅ ｍａｘｉｍｕｍ ｐｏｗｅｒ ｐｏｉｎｔ ｒａｐｉｄｌｙ，ａｎｄ ｃａｎ ｅｌｉｍｉｎａｔｅ ｔｈｅ ｐｏｗｅｒ １ ＭＰＰＴ原理及控制方法 ｏｓｃｉｌｌａｔｉｏｎ ａｒｏｕｎｄ ｍａｘｉｍｕｍ ｐｏｗｅｒ ｐｏｉｎｔ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｓｔａｂｉｌｉｔｙ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｍｅｔｈｏｄ １ １光伏电池模型 ｃａｎ ｍａｋｅ ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ ｒｕｎ ａｔ ｔｈｅ ｍａｘｉｍｕｍ ｐｏｗｅｒ ｐｏｉｎｔ ｓｔｅａｄｉｌｙ， 光伏电池的，＿ 特性关系方程如式（１）所示 ｈａｖｅ ｔｈｅ ｈｉｇｈ ｒｅｇｕｌａｔｉｎｇ ａｃｃｕｒａｃｙ，ａｎｄ ｈａｖｅ ｔｈｅ ａｂｉｌｉｔｙ ｔｏ ｒｅｓｐｏｎｄ ｔｏ ａｆｆｅｃｔｉｖｅ ｃｈａｎｇｅｓ ｉｎ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ｒａｐｉｄｌｙ． ｛ｅｘｐ［ Ｈ｝＿ （１） ＫＥＹ ＷＯＲＤＳ：ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｅ ｓｙｓｔｅｍ；ｍａｘｉｍｕｍ ｐｏｗｅｒ ｐｏｉｎｔ 在目前使用的光伏电池中，串联电阻Ｒ 近似为 ｔｒａｃｋｉｎｇ（ＭＰＰＴ）；ａｄａｐｔｉｖｅ Ｆｕｚｚｙ—ＰＩ ｃｏｎｔｒｏｌ 零，并联电 穷大，故式（１）可简化为： 摘要：介绍了光伏发电过程中最大功率点跟踪（ＭＰＰＴ）原理， 并简要分析了常规控制算法在最大功率跟踪控制中的优缺 Ｌ－，（】｛ｅｘｐ（ ｌ卜１ ｊ （２） 点，提出将模糊自适应ＰＩ控制算法应用到光伏系统最大功率 式中，，为光伏电池的输出电流；＾为光电流（与日照 点跟踪的控制中，该控制方法能快速响应外界环境的变化， 强度有关）；／ｏ为反向饱和电流；口为电荷常数；ｎ为光 获得系统最大功率点，且可以有效消除系统在最大功率点附 伏电池中ＰＮ结指数； 为Ｂｏｌｔｚｍａｎ常数；Ｔ为绝对温 近的振荡现象，提高系统的稳定性。仿真结果表明，该方法能 度；Ｖ为光伏电池输出电压。 使系统稳定地工作在最大功率点，并且控制精度高，能灵敏 由式（２）可得光伏电池输出功率表达式为： 反应外界环境的变化。 ‘ 关键词：光伏系统；最大功率点跟踪ｆＭＰＰ ；模糊自适应ＰＩ｛空制 ＿，０‘ ｛ｅｘｐ（ 卜１｝ （３） 由上式可知，光伏电池输出功率是光照强度和 近年来，在常规能源短缺和环境污染日益严重 电池结温的非线性函数。 的压力下，大力发展新型清洁的的可替代能源已成 １．２ ＭＰＰＴ基本原理及常用方法 为当务之急。太阳能发电作为一种新的电能生产方 ＭＰＶｒ控制的原理实质上是一个动态自寻优的 式，以其无污染、无噪音、不受地域限制、维护简单、 过程，当外界环境发生明显改变时，系统会进行再次 建设周期短等特点显示出无比广阔的发展空间和 寻优。假定电池的结温不变，光伏器件的特性曲线如 应用前景Ｄ－６１。 图１所示。 光伏电池是光伏发电系统电能的来源，能否充 图１中曲线Ｉ、Ⅱ分别对应不同日照情况下光伏 分发挥光伏电池的效率对整个光伏发电系统具有 器件的，－ 特性曲线，Ａ、Ｂ分别为不同Ｈ照情况下光 重要的作用。光伏电池的输出特性具有强烈的非线 伏器件的最大输出功率点，负载１、负载２为两条负载 ■ 澄 Ｃ￣ｅａｎ Ｅｎｅｒｇｙ ６２ 王玮茹：基于模糊自适应ＰＩ控制的光伏发电ＭＰＩ￣ｒ 大功率点的跟踪速度和跟踪精度，而系统调节的步 曲线。当光伏器件工作在Ａ点时，日照突然加强，由于 负载没有改变，光伏器件的工作点转移到Ａ’点。从图１ 可以看出，为了使光伏器件在特性曲线Ｉ仍能输出最 大功率，就要使光伏器件工作在特性曲线Ｉ上的Ｂ点， 也就是说必须对光伏器件的外部电路进行控制使其 长与其有直接关系。当系统的工作点远离最大功率 点（ＭＰＰ）时，必须加快跟踪速度，即加大步长Ａ“；当 系统的工作点在ＭＰＰ附近时，为了提高系统的跟踪 精度和稳定性，应该适当减小步长△ ，避免系统在 负载特性变为负载曲线２实现与光伏器件的功率匹 配，从而使光伏器件输出最大功率 。 Ｕ｜Ｖ 图１ ＭＰＰＴ２Ｅ作原理示意 目前常用的最大功率点跟踪控制方法有恒定电 压法、扰动观察法及增量电导法等。恒定电压法虽然 控制简单，但成本较高，且该方法控制精度差，光电 转化效率低；扰动观察法结构简单，容易实现，改进 和优化的方法较多，但系统在最大功率点附近会产 生振荡，步长的选择会影响跟踪的速度，环境变化较 快时功率损失大且可能发生误判；增量电导法是通 过修改逻辑判断式减小了振荡，但步长和阀值的选 择Ｅ存在 定的困难。文 ９ＬＩ１ 萼狮啦制用￣：ＭＰＰＴ 的控制中，实验结果表明，此方法能对外界环境的变 化做出快速响应，但太阳能发电系统是时变、非线性 的复杂系统，其控制规则无法进行实时修正，不能对 系统参数进行自整定而使系统稳定在最大功率点。 针对最大功率点跟踪控制中常用方法的不足和 光伏电池的特点，本文提出了一种模糊自适应ＰＩ控 制算法，首先构造一个初始的模糊系统，再实时来调 整系统的参数。该方法能随着外界信息的变化对控 制系统的参数进行修正，从而使光伏系统能快速而 精确地实现最大功 跟踪。 ２模糊自适应Ｐｉ控制 ２ 原理 在光伏系统中，控制系统最关键的是要提高最 ＭＰＰ附近来回振荡。本文采用的模糊自适应ＰＩ控制 器的结构框图如图２所示。根据模糊数学原理，将操 作人员的现场经验和技术知识总结为ＩＦ（条件１ ＴＨＥＮ（￣果）形式的模糊规则，并把这些模糊规则及 初始的ＰＩ参数存入计算机中。模糊控制器的两个输 入分别是功率误差△ ）和误差变化△ ），见公式（４）， 输出为ＭＰＰＴ电路中开关器件占空比的变化量ＡＤ。 ｆ ＡＰ（ｋ）＝Ｐ（ｋＭ 一１） ｛． （４） 【ＡＰ（ｋ）＝ＡＰ（ｋ）／ＡＤ（ｋ） 运用模糊推理进行模糊运算，便可得到该时刻 的△ 和ＡＫ。，实现ＰＩ参数的最佳调整。即 ＋ （５） 【Ｋｊ＝Ｋ￣ 十△ 一 式中， ， ，为当前控制器整定值。 闺２模糊囱适应ＰＩ控制器的结构框图 ２２控制嚣设计 ２．２．１模糊化 确定输入△Ｐ（ｋ）、ＡＰ（ｋ）和输出相应的论域空间 均为卜６，一５，一４，一３，一２，一１，０，１，２，３，４，５，６１，在论域 内分别定义输入和输出的参考模糊集Ｅ、ＡＥ￣ＡＤ。 将输入变量分为６个语言值，即｛ＮＢ，ＮＭ，ＮＳ，ＰＳ， ＰＭ，ＰＢ｝，输出变量分为８个语言值，即ｆＮＢ，ＮＭ，ＮＳ， ＮＯ，ＰＯ，ＰＳ，ＰＭ，ＰＢｌ ｏ 根据光伏系统的特点，选择三角形作为隶属度 函数的形状【ｌＩｌ，且曲线离原点越近误差就越小，曲线 越陡分辨率就越高；反之亦然。功率误差△ 和占 空比步长ＡＤ的隶属度函数如图３、图４所示。 Ｎ Ｂ ＮＭ ＮＳ Ｐ￥ ＰＭ ＰＢ 薯髑 圈 ｌ ａ Ｅｎｅｒｇｙ 第２７卷第６期 电网与清洁能源 ６３ ＮＢ Ｎｉｖｌ ＮＳ ｂ １）ｏ ＰＳ ＰＭ ＰＢ 越１ ０ 噬０５ 描 ０ ４ 圈４ 占空比步长隶属度 数 ２．２．２模糊推理 模糊推理的核心就是控制器参数的整定规则， 主要由现场调试和专家经验所得。产生偏差时，控 制器将阻止偏差的增大。具体过程如下： １）当功率误差较大，即△ ∈｛ＮＢ，ＰＢ｝Ｉ３￣，，为使系 统能实现陕速跟踪，保证Ｋ蔽大，同时为避免系统响应 的超调量过大，应对Ｋ加以限制，通常￣Ｋ１－Ｏ。 ２）当误差处于中等大小，ｉ！ｐＡｐ ）∈｛ＮＭ，ＰＭ１ 时，为避免系统响应超调量过大， 应该取得小些， Ｋ．的取值则可适当增大。 ３）当误差取较小，￣１］ａＰ（ｋ１∈｛ＮＳ，Ｐｓｉ时，为使系 统能快速稳定，Ｋｐ￣进一步减小，Ｋ。取适当值，并随 ａＰ（ｋ）减小而增大，以消除系统的稳态误差，提高控 制精度。 根据输Ａ￣ａＰ（ｋ１和 ）取得相应的语言值，然 后由整定规则表并经公式法模糊决策，分别得出两 个修正参数△Ｋｏ、ＡＫ 的模糊量。 根据对象的实际特征和现场经验，总结出ＡＫ。、 ＡＫ 的控制规则如表１所示。 表１ △ ．．、△ ；的控制规则表 ＮＳ Ｎ０ Ｐ０ ＰＳ ＰＭ ＰＢ ＮＢ ＰＢ ＰＭ ＰＳ ＰＳ ＮＳ ＮＳ ＮＳ ＮＳ ＮＭ ＰＢ ＰＢ ＰＭ ＰＳ ＮＳ ＮＳ ＮＳ ＮＳ ＮＳ ＰＢ ＰＢ ＰＭ ＰＳ ＮＳ ＮＳ ＰＢ ＮＳ ＰＳ ＮＳ ＮＳ ＮＳ ＮＳ ＰＳ ＰＭ ＰＢ ＰＢ ＰＭ ＮＳ ＮＳ ＮＳ ＰＭ Ｐ ＰＭ ＰＢ ＰＢ ＰＢ ＮＳ ＮＳ ＮＳ ＰＭ ＰＭ ＰＳ ＰＭ ＰＢ ２．２．３去模糊化 经上述模糊推理后，要对整定的两个修正参数要 进行去模糊化，取得精确量，以计算输出控制量。去模 糊化有最大隶属度法及重心法等多种方法，本文采用 重心法求取输出量的精确值，其计算公式为［１２１： ＡＫｐ－∑滕，△ ）△ ∑ ，△ｅ） 。 （６） ＡＫＦ∑ ，△ ）△ ∑ ，△ｅ） 最后根据 ＋△ ，Ｋ ＝Ｋ ＋ＡＫ 可得Ｋ 、ＫＩ。 ３仿真分析 为了验证上述控制方法的可行性，根据光伏阵 列的数学模型，通过ＭＡＴＬＡＢ搭建太阳能电池模型 及光伏发电系统的控制图。图５是仿真电路原理图， 它主要由光伏模块、Ｂｏｏｓｔ电路、模糊自适应ＰＩ控制 器构成。 ５仿真电路原理图 太阳能电池阵列的输出电压和电流经检测后 送到最大功率点跟踪控制器，控制器通过对Ｂｏｏｓｔ 电路中开关管的占空比进行调节，使光伏系统的阻 抗相匹配，从而实现最大功率点跟踪。采用ｏｄｅ２３ｔｂ 算法，仿真条件为：光伏电池的表面温度２５℃；仿真 时间０．７ ｓ；占空比初始值为ｌ。仿真波形如图６所示。 从图中可以看出，该控制算法优于传统模糊控制， 系统可较好的追踪最大输出功率点。 图６仿真波形对比 本文翅 以日照强度从３００ Ｗ／ｍ２陡增￣Ｊ６００ ｗ，ｍ２ 时，分别对采用传统控制和采用模糊控制进行仿 真，功率输出如图７所示。可见，该仿真系统采用模 糊自适应ＰＩ控制比常规控制的输出功率有所提高。 匮翻 Ｃｌｅａｎ Ｅｎｅｒｇｙ 王玮茹：基于模糊自适应ＰＩ控制的光伏发电ＭＰＦｒ￣ Ｖｏ１．２７ Ｎｏ．６ 仿真结果表明：采用模糊控制的光伏发电系统能够 高效地跟踪光伏阵列的最大功率点；同时，在光照 强度等参数发生突变的情况下，也能快速地找到新 的最大功率点。该算法能解决常规算法无法解决的 问题，并取得了良好的控制性能。 控制【Ｊ１．现代电子技术，２０１０（２２）：１８１—１８３． ｆ３１陈俊，惠晶．基于模糊策略的光伏发电ＭＰＰＴ控制技术【Ｊ］． 现代电子技术，２００９（６）：１８２—１８５． 【４］杨飞，惠晶．基于Ｆｉｂｏｎａｃｃｉ搜索的光伏发电ＭＰＰＴ控制策 略『ＪＩ．现代电子技术，２００９（８）：１８２—１８５． ｆ５］苏小玲，韩民晓，刘海军．并网光伏发电系统励磁涌流抑 制方法研究ＩＪＪ．电网与清洁能源，２０１ １，（５）：７３—７６． 『６１赵波，薛美东，葛晓慧，徐玮．光伏发电系统输出功率计算 方法研究［Ｊ１．电网与清洁能源，２０１０，２６（７）：１９—２４． 『７］吴理博，赵争鸣，刘建政．单级式光伏并网逆变系统中的 最大功率点跟踪算法稳定性研究【川．中国电机工程学报， ２００６，２６（６）：７３－７７． 『８ 李碧君，８】方勇杰，杨卫东，等．光伏发电并网大电网面临的 问题与对策【Ｊ１．电网与清洁能源，２０１０，２６（４）：５２－５９． 【９］ ＳＩＭ０ＥＳ Ｍ Ｃ，ＦＲＡＮＣＥＳＣＨＥＴＴＩ Ｎ Ｎ，ＦＲＩＥＤＨＯＲＥＲ Ｍ． Ｆｕｚｚｙ Ｌｏｇｉｃ Ｂａｓｅｄ Ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃ Ｐｅａｋ Ｐｏｗｅｒ Ｔｒａｃｋｉｎｇ 图７功率输出对比 Ｃｏｎｔｒｏｌ ｆＣ］．Ｐｒｏｃ ＩＥＥＥ Ｃｏｎｆ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ ｏｎ Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，Ｐｒｅｔｏｒｉａ，１９９８：３００—３０５． ４ 结论 本文针对光伏电池的时变、非线性特点，将模 糊自适应ＰＩ控制应用到光伏系统最大功率点的追踪 控制中。通过仿真结果可以看出，该控制方法与传 统模糊控制相比，具有较强的自适应能力和鲁棒 性，能更加快速精确地追踪到最大功率点，且减小 了常规控制方法在最大功率点附近的振荡现象。 参考文献 【１］汤叶华，谢建．光伏技术的发展现状［Ｊｌ１．可再生能源，２００５ 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