野外新能源光伏電池的仿真研究

張小娥 馮赟 于洋

摘 要：該文針對(duì)野外環(huán)境沒有市電或發(fā)電機(jī)供電的問題，提出利用太陽能光伏電池為野外應(yīng)急機(jī)動(dòng)通信方艙供電，并通過在Matlab/Simulink中建立太陽能光伏電池的仿真模型，提出利用模糊控制算法對(duì)太陽能光伏電池最大功率點(diǎn)（MPP）進(jìn)行跟蹤，通過對(duì)仿真結(jié)果的分析，該算法能夠穩(wěn)定在最大功率點(diǎn)，在環(huán)境去參數(shù)突變的情況下，能夠快速尋找到新的最大功率點(diǎn)，具有良好的跟蹤效果，確保機(jī)動(dòng)車野外通信保障能力，為復(fù)雜環(huán)境下野外應(yīng)急機(jī)動(dòng)通信快速組網(wǎng)提供基礎(chǔ)保障。

關(guān)鍵詞：野外 應(yīng)急通信 太陽能 光伏電池 模糊控制

中圖分類號(hào)：TM615 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2019）01（b）-000-05

信息化的發(fā)展，要求我們要在各種環(huán)境下實(shí)現(xiàn)通信暢通。而設(shè)備對(duì)電力的需求及依賴程度越來越高，特別是重關(guān)鍵部位的電力負(fù)荷。當(dāng)機(jī)動(dòng)車通信保障地點(diǎn)遠(yuǎn)離市電，柴油機(jī)原油不足時(shí)，通信設(shè)備無法工作，人員無法得到訓(xùn)練，通信能力受到威脅，無法開展野外任務(wù)。該文針對(duì)野外沒有市電和柴油發(fā)電機(jī)原料不足導(dǎo)致不能供電的問題，通過研究太陽能光伏電池特性，來提供野外環(huán)境下的通信電源保障。

在光伏發(fā)電系統(tǒng)中，決定光伏發(fā)電系統(tǒng)效率的關(guān)鍵技術(shù)是太陽能光伏電池的最大功率跟蹤技術(shù)（MPPT， Maximum Power Point Tracking），固定電壓法（CVT）[1]、擾動(dòng)觀察法（P&O）[2]和導(dǎo)納增量法（INC）[3]等為常用方法，但隨著環(huán)境條件的變化這幾種方法所達(dá)到的效果不理想。因非線性導(dǎo)致不能用嚴(yán)密的數(shù)學(xué)模型表示，無法掌握日照強(qiáng)度和環(huán)境溫度、電池表面溫度的變化規(guī)律。該文提出運(yùn)用模糊控制算法來實(shí)現(xiàn)最大功率點(diǎn)的跟蹤。該文在Matlab/Simulink中設(shè)計(jì)了MPPT模糊控制器。通過對(duì)其仿真結(jié)果分析表明基于模糊控制算法的MPPT具有良好的控制效果，從而提高太陽能光伏電池應(yīng)急通信電源的保障能力。

1 光伏電池的數(shù)學(xué)模型及其仿真

1.1 光伏電池的特性

描述電流、電壓因太陽光照強(qiáng)度變化而變化規(guī)律的為伏安特性。描述功率、電壓因太陽光照強(qiáng)度變化規(guī)律的為伏瓦特性。太陽能光伏電池的特性與光強(qiáng)度、環(huán)境溫度呈非線性關(guān)系，無論在隨意溫度和日照強(qiáng)度下，太陽能光伏電池陣列總存在一個(gè)功率最大點(diǎn)，溫度（光照強(qiáng)度）不同，功率最大點(diǎn)位置也不同。

1.2 光伏電池的數(shù)學(xué)模型

因太陽能光伏電池表達(dá)式中，未知參數(shù)很多，并與溫度和日照強(qiáng)度有關(guān)，導(dǎo)致確定參數(shù)的困難很大，不利于工程應(yīng)用，參考大量文獻(xiàn)[4-7]決定在該文中采用以下模型。

1.3 光伏電池的仿真

在Matlab/Simulink中依照公式（4）和表1完成相應(yīng)電池模型搭建，具體如圖1所示。

運(yùn)行即得太陽能光伏電池輸出特性曲線，如圖2所示。

假定條件下（S=1000W/m2，T=25℃）的輸出特性如圖2所示。由P-U、I-U曲線可知，當(dāng)U較小時(shí)，I相應(yīng)幾乎保持穩(wěn)定不變，即此時(shí)光伏電池為直流恒流電源。當(dāng)太陽能光伏電池的U、I最大時(shí)，P都很小。即此時(shí)太陽能光伏電池近似為一個(gè)由S、T、R三者不斷變化導(dǎo)致電壓變化的電壓源。當(dāng)S和T不變時(shí)，短路電流Isc隨太陽能光伏電池的負(fù)載增大而增大，但太陽能光伏電池的I為恒值，故P和U相應(yīng)增大。當(dāng)U上升到一定范圍時(shí)，I開始減小，在I變小時(shí)P即達(dá)到最大值Pmpp，此時(shí)電池的工作點(diǎn)即為功率最大點(diǎn)MPP，Umpp、Impp分別為對(duì)應(yīng)工作電壓、電流。隨后U的再增大，P、I反而減小，直到最后I為0，此時(shí)電池兩端電壓為Uoc最大。

1.3.1 不同太陽輻射條件下光伏電池輸出特性

圖3中I-U（T）和P-U（T）相應(yīng)曲線為固定溫度T=25℃，S分別為400W/m2、600W/m2、800W/m2和1000W/m2。圖3特性曲線可以得出，當(dāng)S不斷改變時(shí)，Uoc幾乎沒發(fā)生改變，Isc卻有明顯較大的變化，所以其P與功率最大點(diǎn)Pmpp會(huì)隨之改變，短路電流Isc和輸出功率P均與太陽輻射強(qiáng)度成正比關(guān)系。

1.3.2 不同環(huán)境溫度下光伏電池的輸出特性

圖4中I-U（T）和P-U（T）相應(yīng)曲線為固定S=1000W/m2，溫度T分別為25℃、35℃、45℃、60℃。由圖4特性曲線可知，當(dāng)S不變時(shí)，Uoc隨T不斷增高時(shí)不斷減小，而Isc的變化很小，即太陽能光伏電池的效率受T影響，T升高時(shí)，太陽能光伏電池P減少。

2 基于模糊理論的MPPT控制的基本原理

模糊控制是一種智能控制，尤其是在時(shí)變的、數(shù)學(xué)模型未知的、非線性等存在定性的不精確和不確定信息的復(fù)雜系統(tǒng)中，具有優(yōu)于常規(guī)控制[8]的效果。該文采用模糊控制器實(shí)現(xiàn)MPPT，模糊控制器的設(shè)計(jì)為關(guān)鍵步驟。模糊控制器的工作原理是將輸入的數(shù)字信號(hào)模糊化，經(jīng)過模糊推理模塊得出模糊集合，再經(jīng)反模糊模塊轉(zhuǎn)換成清晰數(shù)字量，從而達(dá)到控制被控制對(duì)象的目的。

2.1 輸入、輸出量的確定

通過研究分析，該文最終確定二維模糊控制器中兩輸入單輸出控制器。提出以圖2中（a）P-U特性曲線的斜率有很大的代表意義，因當(dāng)系統(tǒng)輸出P為最大時(shí)，dP/dU=0，故可以將曲線上每個(gè)工作點(diǎn)的斜率dP/dU作為模糊控制器的一個(gè)輸入量，系統(tǒng)輸出功率P距功率最大點(diǎn)的遠(yuǎn)近和系統(tǒng)功率的變化速率都可以用不同斜率dP/dU來表示，另外一個(gè)輸入量選擇dP。控制器的輸出量選擇另一個(gè)有代表意義的量占空比值D，通過改變步長值達(dá)到對(duì)系統(tǒng)電路的占空比進(jìn)行調(diào)整，促使系統(tǒng)一直能處于最優(yōu)狀態(tài)[9]，即功率最大點(diǎn)。

2.2 模糊集合的確定

為了方便，選擇模糊集合{NB，NM，NS，ZZ，PS，PM，PB}，包含7個(gè)模糊子集來表示輸入、輸出量dP/dU、dP以及D變量取值，按照規(guī)定選擇{-7，-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6，7}為模糊論域，即包含15個(gè)等級(jí)。

2.3 隸屬度函數(shù)的確定

隸屬度函數(shù)曲線的確定很重要，因?yàn)椴煌€直觀性不同，針對(duì)光伏系統(tǒng)的特點(diǎn)分析，選擇三角形作為隸屬度函數(shù)的形狀更便于理解，三角形曲線與原點(diǎn)（0）的距離大小代表系統(tǒng)誤差大小，即距離越小誤差越小，距離越大誤差越大；三角形曲線斜率反映系統(tǒng)分辨率，即越陡分辨率越高，越緩分辨率越低[10]。dP/dU、dP和D的隸屬函數(shù)形狀見圖5。

2.4 模糊控制規(guī)則的確定

通過分析得知規(guī)律如下：dP的值表示系統(tǒng)輸出值P與最大功率點(diǎn)的距離關(guān)系，即

（1）當(dāng)系統(tǒng)輸出值P靠近最大功率點(diǎn)時(shí)，dP>0。

（2）當(dāng)系統(tǒng)輸出值P遠(yuǎn)離最大功率點(diǎn)時(shí)，dP<0。

斜率dP/dU的值表示系統(tǒng)功率的變化速率和方向關(guān)系，即

（1）當(dāng)系統(tǒng)輸出值P工作在最大功率點(diǎn)左側(cè)時(shí)，dP/dU>0。

（2）當(dāng)系統(tǒng)輸出值P工作在最大功率點(diǎn)右側(cè)時(shí)，dP/dU<0。

2.5 模糊集合的反模糊化

模糊集合的反模糊化是通過某一個(gè)特定的數(shù)值反映其模糊集合的規(guī)律。該數(shù)值通常是通過模糊集合映射得出，通常情況下該數(shù)值為模糊集合中具有代表性的點(diǎn)。反模糊化法通常采用重心法（centroid）、中位值法（bisector）、最大隸屬度法（maximum）的方法實(shí)現(xiàn)。該文選擇重心法求出模糊集合隸屬函數(shù)曲線和橫坐標(biāo)包圍區(qū)域面積的重心。

3 仿真結(jié)果及分析

該文使用MATLAB 7.1.0搭建仿真模型，具體仿真模型見圖6。

通過在不同假定條件下，即不斷更改參數(shù)，得出基于模糊控制器的MPPT仿真曲線（見圖7）。

圖7是隨意改變S或T時(shí)所得到的仿真結(jié)果，圖7（a）為t=0.3s時(shí)，T由25℃變?yōu)?5℃時(shí)的仿真曲線；圖7（b）為t=2s時(shí)，T由25℃變?yōu)?5℃的仿真曲線；圖7（c）為t=3s時(shí)，S由800W/m2變?yōu)?000W/m2，的仿真曲線；圖7（d）中當(dāng)t=0.5s時(shí)，T由25℃升為35℃和t=3s時(shí)，S由1000W/m2變?yōu)?00W/m2時(shí)的仿真曲線。通過圖7可看出，在任意時(shí)刻，不論是S還是T改變，基于模糊控制的MPPT控制器都能很快跟蹤至最大功率點(diǎn)并無波動(dòng)，系統(tǒng)動(dòng)、穩(wěn)態(tài)性能及控制性能得以驗(yàn)證。

尤其是在外界條件突發(fā)變化時(shí)，太陽能光伏電池能迅速跟蹤至最大功率點(diǎn)，并在最大功率點(diǎn)穩(wěn)定的工作，提高可靠的供電效率，足以達(dá)到訓(xùn)練要求，在野外環(huán)境下提升應(yīng)急通信電源保障能力。

4 結(jié)語

該文提出利用Matlab/Simulink建立了模糊控制的太陽能電池仿真模型，進(jìn)一步分析了I-U和P-U特性。將光伏電池與Boost電路相結(jié)合，設(shè)計(jì)了MPPT的模糊控制器來解決系統(tǒng)的非線性以及環(huán)境溫度和光照強(qiáng)度對(duì)其的影響。仿真結(jié)果表明，該方法在外界環(huán)境變化劇烈的時(shí)，能快速地跟蹤至最大功率點(diǎn)，具有較高的控制精度和穩(wěn)定性。使野外沒有市電或發(fā)電機(jī)供電阻斷的問題得以解決，提高太陽能光伏電池為野外應(yīng)急機(jī)動(dòng)通信方艙供電保障能力，從而不斷提升野外通信保障能力。

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