基于模糊控制-擾動觀察法的光伏MPPT跟蹤技術

湯 洋，高仕紅，馬紫琬，陳 謙，黃 京，董岳昆

（湖北民族大學 信息工程學院，湖北恩施 445000）

引言

目前，國內外能源危機日益突出，光伏發電技術因其無污染、干凈等優點，成為國內外研究熱點之一[1]。而光伏電池是光伏發電技術不可缺少的模塊。如何保證光伏電池始終以最大功率點工作，對提高光伏發電效率、節約成本等具有重大意義。對此，國內外學者一直致力于研究光伏MPPT跟蹤技術。

常用的光伏MPPT跟蹤技術主要分為3種：恒定電壓法、導納增量法、擾動觀察法等[2-4]。其中，基于擾動觀察法的光伏MPPT跟蹤技術其輸出功率波動較大，工作效率低。導納增量法不受系統環境的影響，但其跟蹤效率低。恒定電壓法原理簡單，容易實現，但是其MPPT的跟蹤精度低。對此，很多學者致力于研究改進型算法和智能型算法[5-7]。有學者設計了可以在線擾動優化光伏MPPT的模糊控制器[8]。該控制方法利用模糊規則建立控制策略，具有一定的自適應性。此外，有學者將基于神經網絡算法應用到MPPT跟蹤技術中[9,10]。經網絡算法通過大量訓練樣本，使得P-V曲線的非線性特性問題得以解決，但是該方法需要大量數據，可靠性差。

本研究建立了光伏電池輸出功率的數學模型，并將擾動觀察法的簡潔性與模糊控制法的自適應性相結合，提出基于模糊控制-擾動觀察法的光伏MPPT跟蹤技術，來解決MPPT跟蹤精度低、自適應能力差的的問題。最后通過Matlab仿真軟件，驗證所提算法的可靠性。

1 光伏電池的數學模型

分析光伏電池的工作特建立數學模型，如圖1所示。獲取U-I間的關系，從而建立光伏電池輸出功率模型。

圖1 光伏電池等效電路模型

圖1中及式（1）中的符號說明見表1。

表1 光伏電池等效電路模型的符號說明

根據節點電流法，可以得到

根據式（1），求解可得光伏電池的輸出特性方程為：

實際上，參數Iph、Is、Rs、Rsh、A容易受外界因素的干擾，因此需要對光伏電池的輸出特性方程進行簡化。由于Rsh＞＞Rs，則有Iph≈Isc，UD≈U。對此，光伏電池的簡化數學模型可以表示為：

式中：Im為等效模型的最大輸出電流，A；Isc為等效模型的短路電流，A；Um為等效模型的最大輸出電壓，V；Uoc為等效模型的開路電壓，V。

C1、C2表示修正系數。根據簡化后的數學模型，求解光伏電池的輸出功率模型P，具體如下：

2 基于模糊控制-擾動觀察法的光伏MPPT跟蹤技術

2.1 建立模糊控制-擾動觀察法的仿真模型

利用仿真軟件，搭建模糊控制-擾動觀察法的模型，如圖2所示。

圖2 模糊控制-擾動觀察法的光伏MPPT模型

（1）確定光伏MPPT模型的輸入輸出。通過搭建的模型，確定輸入輸出。實際中，模糊邏輯控制器存在誤差，輸入量的誤差用e表示，誤差變化率用Δe表示，其對應的求解公式如公式（5）：

模糊控制器的控制變量是通過Boost電路的占空比D來決定的。設置輸入量的誤差e和誤差變化率Δe的模糊論域為[-5，5]，控制量均用7個模糊子集表示，具體如下：

（2）建立光伏MPPT模型的隸屬函數。根據光伏電池特點，選擇較為平緩的梯形三角函數的形狀作為MPPT模型的隸屬函數，具體如圖3所示。

圖3 隸屬度函數的形狀

（3）建立控制策略。

①當e＞0，且Δe＜0時，新步長增加不明顯。此時，應該利用小擾動跟蹤調節，通過降低電壓保證功率能夠向左移動；

②當e＞0，且Δe＜＜0時，新步長為負值。此時，應該繼續保持大擾動跟蹤，通過降低電壓，保證功率能夠向左移動；

③當e＞0，且Δe＞＞0時，新步長為正值，且增長明顯，應該繼續保持大擾動跟蹤，應該增加電壓，保證功率能夠向右移動；

④當e＞0，且Δe＞0時，新步長增加不明顯。此時，輸出值已接近最大功率點，通過采用小步長跟蹤調節，保證功率能夠向右移動；

⑤當e=0時，新步長不變化，輸出值即為最大功率時的電壓，不需要調節電壓。

3 PWM模塊及Boost變換器

3.1PWM模塊

PWM模塊的作用為：把MPPT控制模塊的輸出值轉換為輸入量。PWM模塊如圖4所示。

圖4 PWM模塊

3.2 Boost變換器

圖5為Boost變換器的仿真電路。其中，Vg表示輸入直流電源；U0表示輸出電壓。

圖5 Boost變換器的仿真模型

輸入電壓與輸出電壓間的關系為：

4 基于Matlab/Simulink的MPPT算法仿真比較

對所提出的跟蹤技術進行仿真，仿真模型如圖6所示。

圖6 仿真模型

為了驗證所提出的跟蹤技術的可靠性，對擾動法的光伏MPPT跟蹤技術進行了仿真。兩種跟蹤技術的實驗條件均相同。其中，光照強度：1 000 W/m2；環境溫度：25℃。設置兩種方法的仿真時間為0.4 s。圖7為兩種方法下的光伏MPPT模型的輸出電流對比圖；圖8為兩種方法下的光伏MPPT模型的輸出電壓對比圖。

圖7 光伏電池輸出電流對比圖

圖8 光伏電池輸出電壓對比圖

從仿真結果可知，采用傳統的擾動觀察法，輸出的電流、電壓的振蕩幅度較大，此方法受振蕩的影響；采用模糊控制-擾動觀察法的MPPT控制方法輸出的電壓、電流基本上不受振蕩的影響。

通過建立的數學模型，采用上述兩種方法進行仿真，將兩種方法進行對比，如圖9所示。

圖9 光伏電池輸出功率對比圖

采用傳統的擾動觀察法需要經過0.2 s，才使得光伏MPPT模型的輸出功率趨于穩定，穩定后的輸出功率波動范圍為[5.4×104，6.5×104]（單位為W），而且此方法的輸出功率振蕩特征明顯；而采用模糊控制-擾動觀察法的MPPT控制方法僅需0.592×10-3s，就能保證光伏MPPT模型的輸出功率趨于穩定，穩定后的輸出功率波動范圍為[5.983×104，5.997×104]（單位為W）而且此方法的輸出功率基本上不受振蕩的影響，極大地縮小了搜索到最大功率點附近的跟蹤時間，具有更好的自適應性。

5 結論

研究所提出的算法跟蹤精度高，能準確跟蹤點MPPT，受振蕩的影響較小，且自適應能力強，提升系統的運行效率。