模糊控制在光伏MPPT方面的应用.ppt

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1、模糊/PID控制在光伏发电MPPT方面的应用,报告目录,2007.01,一、MPP及MPPT介绍,二、常用的MPPT控制方法介绍,三、基于模糊控制的MPPT控制法,四、参考文献,光伏阵列输出特性具有非线性特征，其输出受光照强度、环境温度和负载情况影响。在一定的光照强度和环境温度下，光伏电池可以工作在不同的输出电压，但是只有在某一输出电压值时，光伏电池的输出功率才能达到最大值，这时光伏电池的工作点就达到了输出功率电压曲线的最高点，称之为最大功率点(maximum power point，MPP)。,一、MPP及MPPT介绍,实验室光伏发电模拟系统,光伏电池输出特性随光照的变化曲线,光伏电池输出特

2、性随温度的变化曲线,光照强度和温度变化都会导致光伏电池的最大功率点移动,一、MPP及MPPT介绍,因此，在光伏发电系统中，要提高系统的整体效率，一个重要的途径就是实时调整光伏电池的工作点，使之始终工作在最大功率点附近，这一过程就称之为最大功率点跟(maximum power point tracking，MPPT)。,最大功率点跟踪,一、MPP及MPPT介绍,二、常用的MPPT控制方法介绍,MPPT控制方法,电导增量法,恒电压控制法,干扰观测法,基本原理,首先在光伏电池工作的某一参考电压下检测出其输出功率，然后在该电压基础之上加一个正向电压扰动量，再次检测光伏电池输出功率。根据功率变化方向，改

3、变输出电压，直到输出功率稳定在设定的一个很小范围内，即可认为达到了最大功率点。,二、常用的MPPT控制方法介绍-干扰观测法,干扰观测法的特点,该方法的优点是控制算法比较简单，对电量传感器精度要求不高。其缺点为需要始终判断对电压加以干扰的系统是否工作在最大功率点处。因此即使是在稳态时，系统工作电压也不能稳定在一个特定值上，不可避免地会造成一定功率损失。若扰动步长较大，则系统能较快搜寻到最大功率点处，动态响应较快，但会在最大功率点附近有较大波动，功率损失也较大；而若步长较小，相应的在最大功率点附近的波动较小，但系统搜寻最大功率点帮需要较长时间，动态响应较慢。跟踪步长的设定难以兼顾跟踪精度和响应速度

4、，并且有时会出现判断错误现象。,二、常用的MPPT控制方法介绍-干扰观测法,所以，干扰观测法适用于外界环境较稳定的中小功率系统，并在满足一定的动态响应的基础上，尽量减小扰动步长，增大控制周期，即以牺牲部分动态响应速度来提升系统稳态精度和抗扰动熊力。由于光伏系统为长期运行系统，因此系统稳态特性更为重要，干扰观测法在中小功率系统还是比较适用的。由于传统干扰观测法具有诸多缺陷，如稳态精度不够、光照剧烈变化出现误判、步长和控制周期选取有冲突等，因此就出现了对其改进的一些控制方法。,二、常用的MPPT控制方法介绍-干扰观测法,然后进行模糊决策，求得控制量的模糊集,先把采集到的信息模糊化,去模糊化得出输出

5、控制量，作用于被控对象，使被控过程达到预期的控制效果,模糊控制综合了直觉经验，具有不依赖被控对象的精确数学模型、鲁棒性强、响应速度快的特点，适用于难以建立数学模型的对象，或对干扰十分严重的系统进行控制。,三、基于模糊控制的MPPT控制法,光伏系统是一个非线性系统，很难用精确的数学模型描述；因此将模糊控制用于光伏系统的MPPT 控制是合适的。,模糊控制没有积分环节，属于有差控制，在最大功率点附近的振荡仍然存在。为此，将传统PID 控制引入到模糊控制当中，提出模糊/PID 控制的双模组合控制算法。,实现控制系统快速性和精确性的统一,三、基于模糊控制的MPPT控制法,对于模糊 MPPT 控制的改进方

6、法,对于模糊 MPPT 控制的改进方法,对于模糊 MPPT 控制的改进方法原理框图,模糊控制设计,三、基于模糊控制的MPPT控制法,确定输入输出量及模糊子集,基于干扰观测法的原理，根据功率值的变化量和前一时刻的占空比调整步长，来决定本时刻的占空比调整步长。取光伏电池的输出功率为目标函数，控制量为用来控制开关管的PWM 信号的占空比D。下图为模糊控制原理框图，模糊自寻优控制器的第n时刻的输入量为第n时刻的功率变化量E(n)和第（n-1）时刻的占空比步长值S(n-1)，第n时刻的输出量为第n时刻的占空比步长值S(n)。Ke、Ka为量化因子，负责将功率变化量e(n)和占空比步长s(n)的实际值量化映

7、射到模糊集合论域E(n)和S(n)。,三、基于模糊控制的MPPT控制法,将语言变量E，S分别定义为8个和6个模糊子集，其中S(n1)和S(n)变量子集和论域相同，统一将其命名为S。E=NB，NM，NS，NO，PO，PS，PM，PB，S=NB，NM，NS，PS，PM，PB，其中NB、NM、NS、NO、PO、PS、PM、PB 分别表示负大，负中，负小，负0，正0，正小，正中，正大模糊概念。并将它们论域规定为14 个和12 个等级，即:E=6，5，4，3，2，1，0，+0，+1，+2，+3，+4，+5，+6；S=6，5，4，3，2，1，+1，+2，+3，+4，+5，+6。,三、基于模糊控制的MPPT

8、控制法,确定输入输出量及模糊子集,隶属度函数的确立,根据光伏系统的特点，选择三角形状作为隶属度函数的形状，并且曲线距离原点越近，曲线越陡，表明其分辨率越高；距离原点越远，曲线越缓，表明其分辨率越低。功率差E和步长S的隶属函数如图（a）、（b）所示，其中（a）图为功率差E的隶属函数，（b）图为步长S的隶属函数。,三、基于模糊控制的MPPT控制法,隶属度函数的确立,根据光伏系统的特点，选择三角形状作为隶属度函数的形状，并且曲线距离原点越近，曲线越陡，表明其分辨率越高；距离原点越远，曲线越缓，表明其分辨率越低。功率差E和步长S的隶属函数如图（a）、（b）所示，其中（a）图为功率差E的隶属函数，（b）

9、图为步长S的隶属函数。,三、基于模糊控制的MPPT控制法,根据光伏系统输出功率P与占空比D之间的特性曲线分析，可以得到如下原则：1)若输出功率增加，则继续向原来步长调整方向，否则取相反的方向。2)离最大功率点较远处，采用较大步长以加快跟踪速度，离最大功率点附近，采用较小的步长，减少搜索损失；3)当温度、光照强度等因素发生变化导致光伏系统功率发生较大变化时，系统能迅速作出反应。根据上述原则，应用IF E(n)and S(n1)then S(n)模糊规则，最后得到模糊规则表，如表1所示。,模糊决策表制定,三、基于模糊控制的MPPT控制法,模糊决策表制定,三、基于模糊控制的MPPT控制法,三、基于模

10、糊控制的MPPT控制法,通过模糊推理得到的通常是一个模糊集合或者隶属函数，而实际控制中需要一个精确的控制量，将模糊推理得到的模糊输出变换成精确输出的过程就是解模糊过程，解模糊的方法有重心法、最大隶属度法、平均法、加权平均法等，此处选用具有较高精度的重心法。,解模糊的确立,三、基于模糊控制的MPPT控制法,参考文献,1 徐峰.基于模糊控制和功率预测的变步长扰动观察法在光伏发电系统MPPT 控制中的应用J.计算机测量与控制.2014.22（2）：414-416.2 黄克亚.模糊PID 控制在光伏发电MPPT 中的应用J.计算机仿真，2013.30(3）：134-137.3 杨金焕.太阳能光伏发电应用技术M.电子工业出版社.2013年4月.4 彭文丽，席自强，张佳.模糊控制在光伏发电最大功率点跟踪中的应用J.电工电气.2013，pp：23-26.5 Ahmed M.Othman，Mahdi M.M.El-arini.Realworld maximum power point tracking simulation of PV system based on Fuzzy Logic control.NRIAG Journal of Astronomy and Geophysic.(2012)1,186194.,