模糊控制在光伏發電系統輸出功率峰值點跟蹤上的應用

唐耀武 高純斌

摘 要：光伏發電的輸出功率受環境條件和負載改變的影響，為了充分發揮光伏發電的效能，需對其輸出功率峰值點進行跟蹤控制。采用模糊控制算法通過對比前后兩個時刻輸出功率的變化趨勢和控制器輸出的調整值，判斷當前狀態與輸出功率峰值點的位置，智能的改變電壓變換電路的控制輸出，在保證響應快速性的前提下，提高了穩態跟蹤精度。仿真結果表明采用模糊控制能夠獲得更快的響應速度，更高的跟蹤精度和更大的功率輸出，更適合光伏發電系統的輸出功率峰值點跟蹤控制。

關鍵詞：模糊控制；光伏發電；輸出功率峰值點跟蹤

光伏發電系統輸出功率的最大值受到溫度、光照等因素的影響，因此根據實時的溫度和光照對光伏發電系統輸出功率的峰值點進行跟蹤控制，可更加有效地利用光伏能源。本文提出采用模糊算法跟蹤光伏發電系統的最大輸出功率點，充分利用模糊控制規則的智能性，通過不斷改變控制器輸出電壓的調整值，找到輸出功率的峰值點。本方法結構簡單且易于實現，只需不斷的測量系統的輸出功率，不管外界環境如何變化，都能使系統快速的跟蹤到輸出功率的峰值點，而且還可以根據系統參數改進模糊規則，在搜索到輸出功率的峰值點后沒有震蕩現象，從而提高了跟蹤效率。

1 控制原理

為了實現輸出功率峰值點的跟蹤，要測量光伏發電系統輸出功率的變化，通過對比前后兩個時刻控制器輸出的調整值和輸出功率的變化趨勢，判斷當前輸出功率峰值點的位置，再通過調整控制器的輸出，使輸出功率向增大的方向變化，直到追蹤到輸出功率的峰值點。當輸出功率的峰值點隨環境的變化而漂移時，模糊控制器就會檢測到這種變化，并通過調整控制器的輸出值，使系統重新回到輸出功率的峰值點。輸出功率峰值點跟蹤控制系統的構成如圖1所示。

圖中，e（n）表示實際輸出功率的變化量，a（n）表示模糊控制器輸出的調整值；E（n）和 A（n）分別表示與e（n）、a（n）相對應的模糊論域中的值，D（n）是第n次輸出的控制值，D（n-1）是第n-1 次輸出的控制值，Ke，Ka 分別為量化因子。其工作過程是把第n次與第n-1次采樣的功率值的變化量e（n）和第 n-1 次采樣的模糊控制器輸出調整值 a（n-1），分別乘以各自的量化因子后輸入到模糊控制器。經模糊控制器的模糊計算后，把輸出量A（n）乘以量化因子之后作為模糊控制器輸出的調整值。若發電系統的輸出功率增加，則控制器輸出正的調整值，否則輸出負的調整值；當光伏發電系統當前工作狀態離輸出功率峰值點較遠處時，模糊控制器輸出的調整值較大，使系統的跟蹤速度加快；當工作狀態離輸出功率峰值點較近時，輸出的調整值較小，可避免系統在峰值點附近產生振蕩。

2 模糊控制器設計

2.1 輸入輸出變量的模糊化

2.2 確定隸屬度函數

選擇常用的三角形隸屬度函數，其中功率差值E和調整值A的隸屬度函數如圖2和圖3所示。

2.3 設計模糊規則

根據控制原理，首先考慮功率偏差為負的情況，當功率偏差為負大時，若上次輸出的調整值也是負大，系統遠離峰值點，本次輸出的調整值取正大；當功率偏差為負而上次的調整輸出為正時，系統已接近峰值點，本次輸出的調整至應取正小；當功率偏差為正時，控制規則相反。因此制定的模糊控制規則表如下表所示：

3 系統仿真

在Matlab 的SIMULINK環境下，對控制算法進行仿真，通過對系統進行反復的試驗，確定量化因子Ka 取 0.03，Ke 取0.4。

將所搭建系統的仿真最大步長設定為 0.05秒，運行時間設定為 12秒，把環境溫度設置為25℃，在6s處將日照強度從600W/m2突然增大到800W/m2，得到系統輸出功率的波形變化如圖 4 所示，響應的延遲時間為0.025 秒；相同條件將日照強度由 600W/m2突然減小到400W/m2，得到系統輸出功率的波形變化如圖 5所示，響應的延遲時間為0.03 秒。

4 仿真結果分析

根據仿真得出的波形圖4、5可以看出，采用模糊控制算法能夠迅速的捕捉到光伏發電系統的輸出功率峰值點，并且在輸出功率峰值點處沒有波動。當光照條件發生變化時，系統都能夠快速穩定的再次捕捉到輸出功率峰值點，從而可以得出，應用于光伏發電系統輸出功率峰值點跟蹤的模糊控制器能夠達到預期的設計要求。

參考文獻：

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[3]景會成，徐來立，李靜，玄兆燕，趙欣.基于SIMULINK 的光伏電池模型及模糊算法 MPPT 系統仿真[J].華北理工大學學報，2016.

基金項目：吉林省教育廳“十二五”科學技術研究項目：“微電網發電系統居民小區電動汽車充電策略研究” ；吉教科合字[2014]第422號

作者簡介：唐耀武（1959-），男，滿族，吉林長春人，副教授，長期從事計算機控制技術及新能源方面的研究工作。