摘要：光伏電池的輸出特性隨負載及外界環境的變化而變化，采用最大功率點跟蹤電路可充分發揮光伏器件的效能。根據常用光伏發電系統控制的優缺點及最大功率點跟蹤的基本原理，本文提出了基于模糊控制具有在線參數調整的自適應占空比擾動法。當外界環境變化時，仿真結果顯示系統能夠很好的跟蹤此變化，使系統始終工作在最大功率點附近，具有很好的穩定性。

      關鍵詞：光伏電池；模糊控制；最大功率點跟蹤； Matlab/Simulink

Maximum power point tracking by using fuzzy control for photovoltaic energy generation system

      Abstract：The output power of PV module varies with module temperature，solar insolation and Loads, so it is necessary to track the MPP of the PV array all the time．time．According to the mechanism and control methods of Maximum Power Point Tracking(MPPT)，a new modified adaptive MPP method based on fuzzy control which includes automatic parameter tuning and directly uses the DC/DC converter duty cycle as a control parameter is presented. When the external environment has changed,this method can track MPP changes rapidly．Experimental results show it can track MPP exactly and quickly．
      Key words：photovoltaic；fuzzy control；MPPT(maximum power point tracking)； Matlab/Simulink

      引言
      光伏電池的輸出特性受外界環境的影響大。電池表面溫度和日照強度的變化都會導致輸出特性發生較大的變化。運用最大功率點跟蹤控制光伏電池，極大的提高了光伏電池的轉換效率很低。最大功率跟蹤(Maximum Power Point Tracking，MPPT)通常是以功率作為變量進行反饋控制。它起到光伏電池內阻與外部負載阻抗匹配的作用。最大功率跟蹤控制算法常采用擾動觀察法，恒定電壓法，最優梯度法和增量電導法等。本文提出了運用模糊控制方法來實現光伏系統的最大功率點跟蹤，極好的解決了其他控制方法擾動量無法確定及控制過程過于復雜等問題。由仿真結果可看出此控制方法的性能良好。

      1光伏電池特性
      1.1光伏陣列的數學模型
      以下為一般多晶硅光伏電池的輸出電壓和電流數學模型：（1）
 
 
其中I_as 為光伏電池暗飽和電流；I_LG 為光電流；q為單位電荷（1.6*10^-23 ）；A，B為理想因子；k為波爾茲曼常數(1.38*10^-23 )；V為光伏電池輸出電壓； R為光伏電池的串聯等效電阻； TY為參考溫度；T為光伏電池的實際工作溫度；I_OR 為 T_Y下的暗飽和電流；T_LG 為標準測試條件下光伏電池的短路電流；K₁ 為短路電流的溫度系數； 為日照強度。
      光伏電池并聯提高系統的最高輸出電流，串聯可提高發電系統的最高輸出直流電壓。分析公式(1)可知，環境溫度和日照強度為影響太陽能電池輸出特性的主要因素。其中環境溫度主要影響太陽能電池的開路電壓，日照強度主要影響太陽能電池的短路電流。

 
圖1 光伏電池接負載時的等效電路圖

      1.2典型的光伏電池特性曲線
       圖2是在不同光強下的太陽能電池的P-U特性曲線。它表明太陽能電池即非恒壓源，也非恒流源，而是一種非線性直流電源。而在不同的日照強度和環境溫度下，太陽能電池板的最大功率點是不同的。如果太陽能電池采用MPPT控制，能跟蹤不同光強下的最大功率，就可以最大限度地提高光伏電池

 
               圖2 電壓功率工作特性

      1.3 模糊控制的MPPT原理及實現
      模糊控制器不需要知道太陽光伏陣列精確的數學模型，也不需要知道環境溫度和日照強度，而是在運行的過程中不斷改變可控參數的整定值，使得當前工作點逐漸向峰值功率點靠近，最后工作在最大功率點附近。因此，運用模糊自尋優方法可以實現最大功率點的跟蹤。
      參考占空比擾動觀察法的原理，取目標函數為光伏電池的輸出功率，可控量為用來控制Boost變換器的PWM信號的占空比D。根據功率值的變化量和前一刻的占空比調整步長，來決定這一刻的調整步長大小。模糊控制器的第n時刻的輸入量為光伏系統第n時刻功率的變化量和第n-1時刻的占空比的步長。第n時刻的輸出量為第n時刻的占空比步長。遵循以下原則：
      (1)若輸出功率增加，則繼續原來的步長調整方向，否則向相反方向調整步長。
      (2)離最大功率點較遠時，采用較大步長，加快跟蹤速度，離最大功率點較近時，采用小步長減少功率損失。

      2 模糊控制的基本原理
      2．1 確定輸入輸出模糊子集及論域
      將語言變量分別定義為8個和6個模糊子集，即：
      E={NB,NM,NS,NO,PO,PS,PM,PB};A={NB,NM,NS,PS,PM,PB}.其中NB,NM,NS,NO,PO,PS,PM,PB分別表示負大，負小，負零，正零，正小，正大等模糊概念。并將他們的論域規定為14個和12個等級，即
E={-6,-5,-4,-3,-2,-1,-0,+0,+1,+2,+3,+4,+5,+6};A={-6,-5,-4,-3,-2,-1,-0,+0,+1,+2,+3,+4,+5,+6}.A=(-0.058,0.058),e=(-50,50),為實際值的變化范圍，通過量化因子把他們分別劃歸到模糊論域中。
      2．2 隸屬度函數
      根據光伏系統的特點，選擇三角形作為隸屬度函數的形狀，并且曲線距離原點越近，曲線越陡；距離原點越遠，曲線越緩。占空比步長和功率差的隸屬度函數如圖3和圖4所示。

      2.3模糊決策表
      由光伏系統占空比和輸出功率之間的特性曲線分析得到以下幾條原則。
      (1)如果輸出功率增加，則繼續向原來步長方向調整，否則取相反方向；
      (2)最大功率點附近，采用較小的步長，減少搜索損失；最大功率點較遠處，采用較大步長，以加快跟蹤速度。
      (3)溫度、日照強度等因素發生變化導致光伏系統功率發生較大變化時。系統能迅速地作出反應。
      依據是光伏電池的輸出功率是否能快速達到給定的要求范圍，應用IF A AND B THEN C模糊規則，建立模糊規則表如表1所示。

           
 
表1 模糊控制規則表

      3 仿真實驗
      3.1仿真模型
      根據光伏陣列的數學模型，通過Matlab/Simulink搭建MPPT模糊控制系統，太陽能電池模型如圖5所示。其中PV模塊為光伏電池模型。主要的MPPT功能由模糊控制器實現，S函數實現D(n)=D(n一1)+a(n)的功能。

 
 
          圖5 MPPT模糊控制仿真

      3.2仿真結果
      仿真條件為：光伏電池表面溫度T=25℃，模擬外界變化因素，日照強度A由600 w/m² 陡增到900w/m²  ，量化因子K_a 取0．01，k_e 取10。負載阻值R=1．568 Q，仿真時間6 s，延遲時間0．05 s，設仿真的最大步長0．025 s，功率輸出如圖6。

 
          圖6 輸出功率P的仿真跟蹤波形

      模糊控制器能根據日照強度實時調整占空比的步長。占空比的變化，直接調節負載電壓，從而使負載功率也隨之發生同方向的變化。將模糊邏輯控制用于光伏電池最大功率點的跟蹤，跟蹤迅速，且到達最大功率點后基本沒有波動，具有良好的動態穩態特性及控制性能。 

      4 結論
      本文對光伏發電系統進行了建模分析，采用模糊控制，將占空比步長作為控制變量，根據光伏功率變化的幅度對占空比進行自適應調整。仿真實驗表明：依據光伏電池表面溫度及日照強度等外界環境因素的變化，所提出的模糊邏輯控制法跟蹤性能良好，容易實現，解決了最大功率點附近震蕩劇烈，步長難于確定且功率損失嚴重等問題。運用模糊邏輯控制智能調整步長，實現了實時跟蹤。Simulink仿真結果表明該算法解決了常規算法中存在的問題，并取得了良好的控制性能。

      參考文獻
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      作者簡介：
      李慧慧(1985-)，女，山西臨汾人，太原科技大學07級在讀研究生，研究方向為光伏發電系統的控制技術
      孫志毅(1959-),男，山西長治人，太原科技大學教授，博士生導師，研究方向為控制理論與工程
      通信地址：太原科技大學633# ；手機：13834143795郵箱：li