钜大LARGE | 点击量:715次 | 2019年11月08日
基于模糊控制的光伏电池MPPT的设计
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(Maximumpower。pointTracking,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
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。
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。
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。
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。
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:
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。
(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。
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。
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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