一種單級光伏并網(wǎng)系統(tǒng)的MPPT算法的分析(上)

隨著環(huán)境污染日益嚴(yán)重以及能源危機(jī)的加劇，清潔的可再生能源在電力系統(tǒng)中占的比重也越來越大，太陽能憑借其獨有的優(yōu)勢成為新能源首選。因此，了解光伏發(fā)電系統(tǒng)的發(fā)電原理以及提高發(fā)電效率的方法是非常重要的。這里介紹了一個針對并網(wǎng)型光伏發(fā)電系統(tǒng)的MPPT算法。該系統(tǒng)采用單級式結(jié)構(gòu)，省去了儲能環(huán)節(jié)，拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)簡單，且效率高。 　　眾所周知，光伏電池板作為光伏系統(tǒng)里很重要的組成部分，是整個系統(tǒng)能量的來源，不可或缺。但光伏電池容易受到外界溫度、日照強(qiáng)度等環(huán)境因素的印象，使得其輸出功率始終在發(fā)生變化。為了充分利用太陽能電池板并使系統(tǒng)能盡可能地穩(wěn)定工作，光伏并網(wǎng)系統(tǒng)中最大功率跟蹤技術(shù)的加入便顯得十分必要。從電子系統(tǒng)方面考慮，對光伏組件進(jìn)行最大功率點跟蹤是降低發(fā)電成本、提高發(fā)電效率的最直接、最有效的方法。 　　1、光伏電池輸出特性分析 　　光伏電池受外界因素（如環(huán)境溫度、日照強(qiáng)度等）影響，輸出具有強(qiáng)烈的非線性，其數(shù)學(xué)模型可表示為： 　　式（1）也即光伏電池的I-U特性關(guān)系，其中：I、U分別為光伏電池輸出電流和端電壓；A、B與PN結(jié)材料特性相關(guān)的系數(shù)；k為波茲曼常數(shù)；T為絕對溫度；q=1.602*10-19C為電荷電量；Rs、Rsh為別為等效串聯(lián)電阻和等效并聯(lián)電阻。 　　將式（1）轉(zhuǎn)化為工程化數(shù)學(xué)模型，并加入適當(dāng)補(bǔ)償銀子，可建立光伏電池的軟件仿真模型，對于該模型本文采用PSIM仿真軟件來建立，并結(jié)合MATLAB軟件對該模型的可用性和正確性進(jìn)行驗證，仿真結(jié)果如圖1所示。 圖1 太陽能電池仿真模塊光伏特性曲線 　　由圖1中的四張圖我們可以得出如下兩條關(guān)于光伏特性的結(jié)論： 　?。?）在光伏電池結(jié)溫不變的情況下，光伏電池的輸出最大功率隨日照強(qiáng)度的增強(qiáng)而增大，且最大功率點對應(yīng)的電壓幾乎相同；在日照不變的情況下，太陽能電池的輸出最大功率隨組件結(jié)溫的升高的變化趨勢與恒溫日照變大情況下功率變化趨勢相反，結(jié)溫越大，太陽能電池能輸出的最大功率反而越小，且最大功率點對應(yīng)的電壓也隨著結(jié)溫的升高而下降。 　?。?）在光伏電池結(jié)溫不變的情況下，日照強(qiáng)度越大，光伏電池的短路電流也越大，恒流區(qū)對應(yīng)的端電壓區(qū)間也越??；在日照不變的情況下，光伏電池的結(jié)溫幾乎不對短路電流產(chǎn)生影響，隨著溫度的上升極板的輸出短路電流只是略有增加，而光伏電池的開路電壓則隨著電池結(jié)溫的升高而下降，且下降幅度較大。 　　2、單級式光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng) 　　2.1、單級式光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)拓?fù)? 　　單級式的光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)由光伏陣列、DC-AC環(huán)節(jié)及濾波環(huán)節(jié)等構(gòu)成?？刂撇糠謩t主要有最大功率點跟蹤控制及你變控制，前者控制系統(tǒng)工作于光伏陣列的最大功率點，后者控制直流到交流的逆變過程。其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)框圖如圖2所示。 圖2 單級式光伏并網(wǎng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖 　　2.2、最大功率點跟蹤控制策略 　　早期的最大功率跟蹤采用固定電壓法（CVT）實現(xiàn)，雖然能保證系統(tǒng)穩(wěn)定工作，但卻無法使系統(tǒng)真正工作于最大功率點，造成了大量的能量損耗。近年來，隨著數(shù)字控制技術(shù)的發(fā)展，MPPT逐漸引入到光伏并網(wǎng)系統(tǒng)中，目前，國內(nèi)外研究的MPPT控制算法很多，如擾動觀察法（P&O）、電導(dǎo)增量法（INC）、滯環(huán)比較法等，另外，為了提高系統(tǒng)的魯棒性，許多學(xué)者把一些智能控制算法引入到MPPT中，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、模糊控制法等，這些算法都有著各自的一些優(yōu)缺點和適用場合。 　　普通的MPPT控制算法多為一階的控制策略，通過改變相關(guān)的控制量，使得光伏陣列的輸出功率或一些相關(guān)變量發(fā)生變化，通過判斷變化前后這些變量在曲線上的位置確定下一步的控制方式，從而使得系統(tǒng)工作點逐步向最大功率點靠近。這種控制方式在雙級或離線式的光伏逆變器中是可行的，但是在單級式的光伏并網(wǎng)系統(tǒng)中一階的MPPT控制策略穩(wěn)定性差，將會導(dǎo)致母線電壓崩潰或輸出功率振蕩，系統(tǒng)無法正常工作。 　　早期的CVT法雖然無法真正尋優(yōu)到最大功率點，但其穩(wěn)定性高，而常規(guī)的MPPT控制算法雖能尋優(yōu)到最大功率點，但穩(wěn)定性差，因此，為了兼顧系統(tǒng)穩(wěn)定性和功率點尋優(yōu)的準(zhǔn)確性，本文將CVT法與一類改進(jìn)擾動觀察法結(jié)合，提出了一種新的適合單級式光伏系統(tǒng)的MPPT控制策略，考慮光伏陣列工作點易隨環(huán)境幻化而變化，因此本文的CVT采用模糊PI來實現(xiàn)，為了便于下文說明，這里將此法簡稱為FPO-MPPT，其控制框圖如圖3所示。 圖3 FPO-MPPT控制框圖 　　FPO-MPPT算法的核心思想是穩(wěn)壓為主，控流為輔。即系統(tǒng)正常工作過程中首先要確保母線電壓的穩(wěn)定，在母線電壓穩(wěn)定的前提下再去調(diào)節(jié)輸出電流以控制回饋到電網(wǎng)的功率。這樣便可保證在光照變化相當(dāng)劇烈的情況下，系統(tǒng)也能穩(wěn)定地向電網(wǎng)回饋電能，不致因母線電壓的崩潰而使系統(tǒng)停止供電。 　　3、模糊PI控制器設(shè)計 　　3.1、模糊化 　　模糊控制中的被觀測量通常是一個在一定精度范圍內(nèi)的精確數(shù)值量，而模糊控制的操作是基于模糊集合理論的，因此，要進(jìn)行模糊操作首先要對被觀測量進(jìn)行模糊化，模糊化必須按照一定的隸屬度函數(shù)來進(jìn)行，定義輸入量的隸屬度函數(shù)通常由三角形、梯形和吊鐘型，理論上來講吊鐘型最為理想，但在工程上實現(xiàn)時計算復(fù)雜，可操作性不強(qiáng)。實踐證明，用三角形或梯形函數(shù)的實現(xiàn)性能與吊鐘型的并沒有十分明顯的差別，真正對控制器性能影響較大的是隸屬度函數(shù)對論域的覆蓋面大小，考慮到隸屬度函數(shù)曲線的簡單化和芯片處理的方便化，工程商常用三角形或梯形的隸屬度函數(shù)來對輸入量進(jìn)行模糊化。 　　對于本文的系統(tǒng)，要求輸入偏差絕對值lel小余20%，取量化的基本論域為[-6,6]，總共13個量化等級，量化因子，并對量化結(jié)果進(jìn)行四舍五入運算，取偏差e在論域上的語言集合為{NL,NM,NS,Z,PS,PM,PL}。 　　對于偏差變化率的絕對值|lel|，要求其不能大于6，取量化的基本論域為[-6,6]，總共7個量化等級，量化因子,同樣，要對量化結(jié)果進(jìn)行四舍五入運算，取偏差變化率|e|在論域上的語言集合為{NL,NM,NS,Z,PS,PM,PL}。 　　對輸入輸出的隸屬度函數(shù)曲線都選為梯形，如圖4所示。 圖4 隸屬度函數(shù)曲線 　　3.2、確定模糊規(guī)則 　　模糊規(guī)則用來修正PID控制器的參數(shù)，因此，模糊規(guī)則表的選取十分重要。模糊規(guī)則推理的輸入輸出都是模糊量，不同的模糊推理的出來的結(jié)果是不一樣的，而采用不同的模糊推理方法，語言變量的分檔也是不一樣的。模糊推理方法有Zadeh法、Mamdani法和Baldwin法等，本文采用Mamdani發(fā)，也即MAX-MIN法來進(jìn)行模糊推理，其方法為：分別在不同規(guī)則中采用各自推理的前件的總隸屬度去切割本推理規(guī)則中后件的隸屬度函數(shù)以得到輸出結(jié)果，最后對所有的結(jié)論進(jìn)行模糊邏輯并運算，得到總的推理結(jié)果，簡單來說就是：前件取極小值，后件取極大值。 　　根據(jù)PID調(diào)節(jié)規(guī)律，結(jié)合實際光伏陣列的端電壓與輸出電流的關(guān)系情況，得到表1所示的調(diào)節(jié)規(guī)則表，其中表1（a）為|Kp|的模糊規(guī)則，表1（b）為|Ki|的模糊規(guī)則，這些規(guī)則都是用模糊語言量來表示的。 表1 模糊PI控制規(guī)則表 （a）|Kp|規(guī)則表 （b）|Ki|規(guī)則表 　　運用MATLAB的模糊工具箱，畫出本文的模糊控制器的非線性關(guān)系曲面圖，其中圖5（a）是|Kp|與e、|e|的關(guān)系，圖5（b）是|Ki|與e、|e|的關(guān)系，普通PID調(diào)節(jié)器在xyz三維空間里是一張通過坐標(biāo)原點的平面，其具有線性調(diào)節(jié)規(guī)律，而模糊控制器在三維空間中是一張通過原點的分片二次曲面，整張曲面畢竟一個階數(shù)可以很高的非線性調(diào)節(jié)規(guī)律，故其整體控制效果要優(yōu)于普通的PID調(diào)節(jié)器，模糊控制器在控制過程中的前期階段具有模糊控制器的全部優(yōu)點，而在控制過程的后期階段又具有PID調(diào)節(jié)器的所有優(yōu)勢，因此是一種性能良好的控制器。 　　3.3、反模糊化 　　經(jīng)過模糊推理后的結(jié)果是一些語言量的模糊結(jié)果，這種結(jié)果是無法對精確的模擬或數(shù)字系統(tǒng)進(jìn)行控制的，我們必須進(jìn)行反模糊化，通過精確化計算得出此模糊集中最有代表意義的確定值作為系統(tǒng)的控制輸出。反模糊化有很多種不同的方法，如重心法、最大隸屬度法、中位數(shù)法等，重心法不僅有公式可循，而且理論上比較合理，它涵蓋利用了模糊理論的所有信息，并根據(jù)隸屬度的不同而有所側(cè)重，因此本文選用重心法作為反模糊化的方法。