基于模糊控制的光伏電池最大功率點跟蹤算法仿真研究*

柏宗元，張繼勇，李敏艷

（揚州大學 電氣與能源動力工程學院，江蘇 揚州225000）

引言

光伏發電是一種以太陽能為基礎的新興發電方式，雖然能夠受到普遍重視，但是卻一直得不到很好的利用[1]。主要原因是其本身易受光照強度、環境溫度等多重因素制約，因此必須針對光伏發電系統進行最大功率點跟蹤（MPPT）[2]。現在還在普遍使用的方法有：恒定電壓法（Constant Voltage Tracking，CVT）、擾動觀測法（Perturbation and Observation Method，P&O）、電導增量法（Incremental Conductance Method，INC）[3]等。本文采用模糊控制法實現對光伏電池的最大功率點跟蹤，并選擇使用最廣泛的擾動觀察法做對比。用Matlab/Simulink 仿真進行驗證，結果表明了該方法無論是在光照強度還是環境溫度改變時均具有一定的優勢。

1 光伏電池簡介

光伏電池用于將太陽的光能轉化為電能，其等效電路模型如圖1 所示[4]。

根據基爾霍夫定律可知，光伏電池的特性方程為：

式中：q 為電荷電量（1.6×10-19C）；K 為玻爾茲曼常數（1.38×10-23J/K）；T 為光伏電池表面溫度；A 為二極管因子；Rs為等效串聯電阻；Rsh為等效并聯電阻；IP為光生電流；IL為電池輸出電流；UL為電池輸出電壓。

圖1 光伏電池數學模型

2 MPPT 模糊控制設計

模糊控制實際上是一種計算機控制技術，最重要的依據來源為自然語言控制規則和模糊邏輯推理。這種控制主要依賴于操作經驗、表述知識轉換成的“模糊規則”而非傳統意義上的控制系統的數學模型，所以實現了人的某些智能，屬于一種智能控制[5]。

在模糊控制中，模糊子集可用NB、NM、NS、ZO、PS、PM、PB 分別代表負大、負中、負小、零、正小、正中、正大，這樣取的目的是為了提高分辨率從而使精度變高，減少誤差，能夠更好地跟蹤系統[6-7]。

本文選擇Ⅱ型隸屬度函數設計輸入量控制誤差E 和誤差變化率Ec以及輸出量Ur，如圖2 所示。

由于本文采用的為二維模糊控制器，根據文獻[6]可得表1 所示的模糊控制規則表。

圖2 E、EC、Ur 的隸屬函數

圖3 光伏發電的模糊MPPT 控制仿真圖

表1 模糊控制規則表

3 仿真結果分析

基于Matlab/Simulink 建立運用模糊控制法的光伏電池仿真模型，如圖3 所示。

本文設置仿真時間為0.8s，步長取5e-6，運用ode23tb 算法。經過量化因子K1、K2使得輸入變量映射到模糊控制器，輸出Ur，經PWM 模塊再輸出占空比D。這里，K1取0.1，K2取0.01。

使溫度保持在25℃，0.2s 時，光照強度從1000W/m2階躍下降至800W/m2；0.4s 時，光照強度從800W/m2斜坡下降至700W/m2；0.6s 至0.8s 維持在700w/m2不變。仿真結果如圖4 所示。

使光照強度保持在1000 W/m2，0.2s 時，溫度從25℃階躍下降至15℃；0.4s 時，溫度從15℃斜坡方式下降至5℃；0.6s 至0.8s 維持在5℃不變。仿真結果如圖5 所示。

由圖4 可知，當光照強度為1000W/m2時，擾動觀察法跟蹤到最大功率點的響應時間為0.065s，振蕩范圍為120.0～144.0W，模糊控制法則為0.05s，振蕩范圍為130.8～133.2W；當光照強度為800W/m2，擾動觀察法的響應時間為0.275s，振蕩范圍為100.0～111.0W，模糊控制法的響應時間為0.23s，振蕩范圍為104.5～106.5W；在斜坡式變化時，可以看到前者的振蕩范圍也很大，后者則相對平滑穩定，當斜坡下降至700W/m2，擾動觀察法和模糊控制法的響應時間相仿，但前者的振蕩范圍為78.5～95.2W，后者為87.2～88.5W。當溫度改變時，由圖5 可知，溫度的改變對輸出功率影響較小，且仿真對比結果與光照強度改變時的對比結果類似，故不予贅述。由此可以體現出模糊控制法能更加快速有效地跟蹤到最大功率點，并控制功率損耗。

圖4 光照強度改變下的功率輸出對比曲線

圖5 溫度改變下的功率輸出對比曲線

4 結束語

本文分析了光伏電池系統模型，提出一種模糊控制法來跟蹤光伏電池的最大功率點。在Matlab/Simulink 環境下將模糊控制法與擾動觀察法進行仿真對比。仿真結果顯示，采用模糊控制法可以有效提高光伏發電系統的響應速度，減少能量損耗，具有較強的跟蹤性能，從而能夠提高光伏電池的工作效率。