基于模糊控制法的光伏發電MPPT研究綜述

梁釗健 李彥璋 敖翔 黃恒敬 張克歌

摘 要：在光伏系統最大功率點跟蹤技術中，模糊算法的應用很多。文章就模糊控制法在光伏發電MPPT領域上的應用進行了分類和總結，介紹了常規的模糊控制法，模糊算法與擾動觀察法、電導增量法、神經網絡法、粒子群算法等方法的配合應用，以及模糊算法在更復雜的光伏電池非對稱模型下和局部遮擋情況下的應用。最后總結部分對模糊控制法的進一步應用進行了展望。

關鍵詞：光伏發電；最大功率點跟蹤；模糊控制；非對稱；局部遮擋

中圖分類號：TM615 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2018）18-0179-02

根據光伏電池的特性，光照強度和電池結溫的變化與光伏陣列的輸出功率有非線性關系，在特定條件下存在著唯一最大功率輸出點（MPP）。在實際環境中，光照強度總是不斷變化，光伏電池應根據不同光照強度獲得最大功率以實現發電量的最大化。

1 MPPT原理

不同光照強度和不同電池結溫下某光伏陣列的輸出特性曲線。作為一種非線性的直流電源，光伏電池會根據不同的光照輻射強度和電池結溫度呈現不同的輸出電壓和輸出電流。顯然，在一定輻照和溫度下，我們總能找到一組電流電壓的組合使光伏陣列的輸出功率最大，即找到最大功率點（MPP）。最大功率點跟蹤技術就是通過利用調節變換電路占空比等方法調節電壓，從而使光伏陣列在動態的光照強度和電池結溫條件下實現輸出功率最大化或近似最大化的技術。

2 模糊控制法

2.1 基于擾動觀察法或占空比擾動法的常規模糊控制法

由于基于P&O;法或占空比擾動法的模糊控制法[1]應用較廣、提出時間較早且原理較簡單，本文把這種方法稱為常規模糊控制法。這種方法根據模糊算法確定擾動步長，當功率差值較大時，采用較大步長追蹤；當功率差值較小時，采用小步長進行搜索。常規模糊控制法可兼顧追蹤速度和精度，呈現良好的穩態性；環境突然改變造成最大功率點偏移的情況下，模糊控制器也能實現追蹤，動態性良好。常規模糊控制法存在著性能上的缺陷：工作點在MPP附近會發生“功率振蕩”。這個問題相比于P&O;法和占空比擾動法已經得到大大改善，但仍值得進一步優化，具體將在第3部分繼續討論。

2.2 模糊算法與電導增量法的結合

電導增量法同樣存在著因為步長固定而引起的控制精度與速度不能兼顧的矛盾。對此，人們提出用模糊控制法與電導增量法相結合的模式實現MPPT[2]，以解決精度與速度的矛盾。

在初步尋優時用單輸入單輸出的模糊控制法進行MPP粗略追蹤，保證追蹤速度；當工作點到達MPP附近時切換至小步長或變步長的電導增量法進行追蹤，保證追蹤精度。或者，先用大步長的電導增量法進行初步尋優，確保跟蹤速度；當工作點進入最大功率點右側時，用模糊控制法進行追蹤，減少最大功率點附近的功率振蕩。

上述方法都是對模糊控制法和電導增量法取長補短進行耦合，結構不算太復雜，相比于單一模糊控制算法和單一的電導增量法，有更好的跟蹤速度、穩定性和魯棒性，是實現MPPT的較好方法。

2.3 模糊算法和神經算法結合

基于模糊控制的MPPT算法反應迅速，魯棒性強，但其模糊控制規則和隸屬函數的確定更多依靠人們的經驗。神經網絡法學習能力強，可彌補模糊控制的不足。不少研究把兩者結合實現MPPT，目前結合的方法主要有兩種[3，4]：一是，通過神經網絡的訓練實現模糊控制規則的生成和隸屬函數的修改，在線自適應調整，大大提高算法的適用性。二是，先用神經網絡預測最大功率點處電壓Vmpp，并以此作為模糊控制的依據，最終實現MPPT。

除了以上兩種主要的方法外，文獻[5]針對模糊神經網絡MPPT在實際應用中會因數據過多出現“規則爆炸”、收斂速度慢的問題，設計了一種新方法。先對實測數據模糊聚類后，提取模糊控制規則，確定隸屬函數，通過神經網絡訓練生成模糊推理系統，最后根據生成的模糊推理系統對變步長電導增量法的步長進行優化，從而實現MPPT。該方法更完善，但結構很復雜，很難實現。

3 考慮非對稱情況的模糊控制法

光伏電池的輸出特性曲線在MPP兩側完全不對稱。大多模糊控制器設計時并沒有考慮這個問題，采用了對稱的三角形隸屬度函數對步長進行控制。顯然，關于MPP對稱的擾動步長難以對非對稱的輸出特性實現精確控制，這使得系統在最大功率點附近存在功率波動以及精度、穩定性下降。

對此，文獻[6]對模糊控制器的輸入量改用非對稱隸屬度函數以適應光伏電池P-U輸出特性曲線在MPP兩側不對稱的特性。但僅僅改進隸屬度函數帶來的效果不足以令人滿意。于是，當工作點穩定在MPP附近時，往往加入積分控制環節，即改用PID或PI控制器進行控制。這樣雖稍微降低控制速度，卻大大提高了控制精度和削弱“功率振蕩”現象。

關于非對稱情況還有一種較有效方法[7]。原理如圖1，利用模糊控制對PID參數Kp、Kd、Ki實時調整。模糊規則為：（A）當偏差絕對值|e|較大時，比例因子Kp大一些，微分因子Kd小一些，以保證較好跟蹤性能；（B）偏差絕對值|e|及偏差微分的絕對值|ec|大小中等時，Kp、Kd、Ki取值小一些，以保證響應速度；（C）偏差絕對值|e|較小時，Kp和K取大些，以保證穩態性能。通過PID調節器對BOOST電路的占空比進行調節。這種方法有良好的動態和穩態性能，很好地消除了“功率振蕩”現象。

4 多峰值情況下的模糊控制法

實際情況中，光伏系統（尤其是大型的光伏系統）會出現局部遮擋情況，使光伏電池特性曲線由單峰值（曲線m）變為多峰值（曲線n）。一般MPPT方法都是按單峰情況設計的，所以容易陷入局部最大值而非全局最大值的跟蹤。若系統內部僅有10%的陣列面積受到陰影遮擋而無法同時達到最大功率點時，其功率就會下降50%。為此，研究適用于多峰情況的MPPT策略很有必要。以下為目前的相關策略。

文獻[8]采用模糊控制器優化粒子群算法的慣性權重，能根據光照強度實時調整參數值實現MPPT，避免陷入局部最優值；文獻[9]利用粒子群算法找到真正的MPP獲得初始占空比擾動量，再利用模糊控制法對初始占空比擾動量進行精確的尋優。利用模糊算法對粒子群優化算法進行優化，可以在保證全局尋優能力的同時，改善追蹤精度和速度。

此外，還有其它改進過的模糊控制法適用于局部遮擋情況，一般都用二次追蹤的方法避免陷入局部峰值。文獻[10]通過電流電7壓的變化檢測到局部遮擋發生時，對工作點進行移動以跳出局部最優值，再用模糊控制法重新追蹤MPP。這種方法簡單有效，但在動態性、穩定性和精度方面仍需改進。

多峰問題復雜的非線性使得人們很難使MPPT方法變得結構簡單且性能優異，這方面的研究仍不夠成熟。

5 結語

本文詳細介紹了模糊算法在MPPT上的應用。基于P&O;或占空比擾動法的模糊控制法是最常規的應用，各方面都比較令人滿意，比較實用；與電導增量法相結合的模糊控制法在追蹤效果方面更加精確，是不錯的MPPT方法；模糊算法與神經網絡法相結合雖然可以取得十分高的控制精度，控制效果比較令人滿意，但結構復雜，需耗大量時間進行訓練。

隨著研究的深入，一些實際情況不容忽視，包括光伏電池非對稱特性和多峰值情況。這方面已有不少算法被提出，實現了良好的控制性能，但很多算法因其自身設計太繁雜，難以投入實際應用。算法簡化和實用性依是重要研究方向。針對多峰值問題，全局搜索能力顯著的粒子群算法與局部搜索能力突出的模糊算法相結合效果較佳，是一個值得深入的課題。

模糊控制把優良的跟蹤速度、跟蹤精度、動態性和穩定性，以及對外界參數不敏感等等優點集于一身，但有一個不可避免的問題：建立模糊規則和分配權重需依靠專家經驗。在光伏系統實際應用中，不同機組參數和不同地方氣候環境存在差異，專家經驗相對稀缺。這導致了一些性能優異的模糊控制器只適用于某些特定的機組和環境而走不上生產線，所以在設計和研究基于模糊控制的MPPT方法時要重點考慮其實用性和普適性。研究適用性更廣的模糊規則和權重，既保留模糊控制的優良性能，又適應不同機組的參數和地區氣候；或者，尋求一種智能的方法代替專家經驗對權重進行合理分配，都是比較值得研究的方向。可以預見，將來一定會有更多基于模糊算法的優秀MPPT方法出現在我們的視野中。

參考文獻

[1]徐曉淳，劉春生，李鋒.光伏系統MPPT的改進模糊控制[J].電力系統及其自動化學報，2014，26（09）：81-84.

[2]張翔，王時勝，余運俊.模糊控制法與電導增量法結合的MPPT算法研究[J].電源技術，2014，38（12）：2396-2398+2420.

[3]楊旭，曾成碧，陳賓.基于廣義動態模糊神經網絡的光伏電池MPPT控制[J].電力系統保護與控制，2010，38（13）：22-25.

[4]鄭曉斌.神經網絡模糊PID技術在光伏系統MPPT控制器中的應用[J].長春理工大學學報（自然科學版），2015，38（01）：102-106+111.

[5]郭鵬，孫建起，劉振永，等.基于模糊聚類和自適應神經模糊推理的MPPT研究[J].現代電子技術，2016，39（14）：154-157.

[6]楊旭，曾成碧，陳賓.基于廣義動態模糊神經網絡的光伏電池MPPT控制[J].電力系統保護與控制，2010，38（13）：22-25.

[7]Lu C， Zhang J. Design and simulation of a fuzzy-PID composite parameters' controller with MATLAB[C]//International Conference on Computer Design and Applications.IEEE，2010：V4-308-V4-311.

[8]李繼生，李金羽，游國棟，等.光伏系統模糊PSO的MPPT控制[J].天津科技大學學報，2015，30（01）：73-77.

[9]趙興勇，張學軍，任亮.局部陰影下多峰值光伏陣列MPPT優化控制策略[C]// 中國電機工程學會年會，2014.

[10]Farhat M， Barambones O， Sbita L. Efficiency optimization of a DSP-based standalone PV system using a stable single input fuzzy logic controller[J]. Renewable & Sustainable Energy Reviews，2015，49：907-920.