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基于模糊控制的光伏系统最大功率点跟踪

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基于模糊控制的光伏系统最大功率点跟踪xxx摘要：针对光伏发电系统的最大功率点跟踪（MPPT ）原理进行了详细的分析和阐述，介绍了传统的扰动观测法的优缺点，在此基础上提出了基于模糊控制的变步长扰动观察法来实现最大功率点跟踪。

通过Matlab/simulink 进行系统仿真，给出了光照突变时最大功率点跟踪曲线。

实验结果表明，该模糊控制算法具有更好的系统响应特性和稳态特性。

关键词：光伏；最大功率点；模糊控制Maximum power point tracking by using fuzzy control forphotovoltaic power systemAbstract ：Based on analying the principle of maximum power point tracking in photovolatic energy generation system ，this paper introduces the merit and shortcoming of the disturbance observation.Then it brings up the fuzzy control theory based on the maximum power tracking algorithm.Through simulation by Matlab&simulink ，it gives the maximum power point tracking curve when the illumination are changing.The experimental results show that the fuzzy control method has the better system and steady-state response characteristics.Key words ：photovolatic ；MPPT ；fuzzy control太阳能资源丰富，分布广泛，开发利用前景广阔。

光伏发电作为太阳能利用的重要方式，已经得到世界各国的普遍关注。

从发展趋势看，光伏发电即将成为技术可行、经济合理、具备规模化发展条件的可再生能源，对合理控制能源消费总量、实现非化石能源目标发挥重要作用。

在不同的外界条件下，光伏电池可运行在不同且唯一的最大功率点（Maximum Power Point ，MPP ）上。

因此为了最大限度地将光能转化为电能，实现光伏电池的最大功率输出，光伏电池的最大功率点跟踪（MPPT ）技术已成为本课题研究的热点。

本文在分析光伏电池特性的基础上，对传统的扰动观察法进行了介绍，提出了基于模糊控制理论的变步长扰动观察法来实现光伏系统的最大功率点跟踪。

1 光伏电池的特性分析1.1 光伏电池的等效电路及数学模型光伏电池的工作情况可用图（1）所示的等效电路来描述。

图中把光伏电池看成能稳定地产生光电流ph I 的电流源[3，4]。

其中，s R 为串联电阻，sh R 为旁漏电阻，一般情况下s R 较小而sh R 较大，由于s R 和sh R 是分别串联和并联在电路中的，所以在进行理想电路计算时可以忽略不计，因此可得到理想光伏电池的特性方程：12*{1*{exp[/(*)]1}}sc oc I I C U C U =-- （1）12(1/)*exp[/*)]m oc m oc C U U U C U =-- （2） 12(/1)*[ln(1/)]m oc m sc C U U I I -=-- （3） 式中：ref S 为参考日照强度，一般取12/KW m ； ref T 为 参考电池温度，一般取25℃；amb T 为环境温度（K ）；S ∆为实际光照强度与参考光照强度的差值(2/W m )；T ∆为实际电池温度与参考电池温度的差值（K ）；K 为光照强度变化时，光伏电池阵列的温度系数，典型值为0.3℃ *2/W m ；'s c I 为光照强度S 下、电池温度T 时，光伏电池短路电流（A ）；'m U 为电池温度T 、光照强度S 下时，光伏电池最大功率点电压（V ）；a ，b ，c 为常数，推荐的典型值为：a=0.0025，b=0.5，c=0.00288。

图1 光伏电池的等效电路模型 1.2光伏电池的输出特性图（2）为光伏电池在相同温度而不同光照条件下的P-V 特性曲线。

它表明光伏电池的输出特性受到光照强度的影响，随着光照强度的增强，最大功率值逐渐提高，并且最大功率点处的工作电压发生偏移。

图2 不同辐照度条件下光伏电池的P-V 特性曲线 图（3）为不同光照条件下光伏电池的V-I 特性曲线。

它表明光伏电池既非恒流源也非恒压源。

在最大功率点左侧部分类似于恒流源，最大功率点右侧部分类似于恒压源，并且类似恒流源区域与类似恒压源区域范围的比例大约为4:1[5]。

随着光照强度的增加，光伏电池输出的短路电流不断提高，开路电压逐渐增大。

图3 不同辐照度条件下光伏电池的V-I 特性Fig.3 The V-I characteristics curve of photovoltaic Eclls under different irradianEc conditions 从以上分析可以看出光伏电池的输出特性受光照强度的影响比较明显，它是一种非线性电源，如果采用最大功率点跟踪技术使系统输出功率稳定在当前工作特性的最大功率点附近处，则可以提高光伏阵列的能量利用率，减少功率损失，提高系统的稳态性能。

2 基于扰动观察法的MPPT2．1 定步长扰动观察法扰动观察法是目前实现最大功率点跟踪最常用的方法之一。

其原理是周期性地扰动光伏电池的输出电压值，判断扰动前后系统输出功率的变化情况，并以使输出功率增加的原则来对系统进行控制。

伴随着不断地扰动输出电压值，使电池输出功率实时调整并趋于最大，最终来回往复稳定在最大功率点附近的一个较小范围内。

扰动观察法实现MPPT 过程如图（4）所示。

设测得k P 值为当前光伏电池输出功率，与前一时刻的功率值1k P -作比较，若k P >1k P -，即功率值增加，则扰动方向正确，可朝同一(∆U )方向继续扰动；反之，若k P <1k P -，即功率值减少，则扰动方向错误，则朝相反(-∆U )方向扰动，在实际应用中，光伏电池输出电压可以通过占空比来调节。

Voltage/v P o w e r /w图4 扰动观察法的MPPT 控制规则示意常规的定步长扰动观察法采用固定的电压变化量∆U ，跟踪方法简单、对传感器精度要求不高、易于实现是定步长扰动观察法的优点。

在光伏电池MPP 附近振荡运行，会导致一定功率损失是该法的主要缺点[6]。

此外，当外部环境温度和辐照度发生变化时，系统从一个稳态变换到另一个稳态的过程中，可能在寻优的第一步发生方向的判断错误，出现误判现象，进而导致跟踪失败。

2.2 基于模糊控制的变步长扰动观察法基于模糊逻辑控制的MPPT 方法是考虑到光伏电池温度与负载情况的变化、辐照度的不确定性以及光伏电池输出特性的非线性特征而提出的。

为实现MPPT 控制，模糊控制系统将采样得到的数据经过运算，判断出工作点与最大功率点之间的位置关系，自动校正工作点电压值，使工作点趋于最大功率点[7]。

调整光伏阵列输出电压时，∆U 的大小会依据环境条件和光伏系统的实时端电压、端电流相应调整，能显著提高控制系统的性能。

引入模糊控制器的独立光伏系统结构示意图如图（5）所示。

图5 引入模糊控制器的独立光伏系统结构示意图3 模糊控制器的设计3.1 模糊控制器的输入和输出变量定义模糊逻辑控制器的输出变量为工作点电压的校正量dU ，输入变量则分别为光伏电池P-V 特性曲线上连续采样的两点连线的斜率值E 以及单位时间斜率的变化值Ec ，即()(1)()()(1)P k P k E k U k U k --=-- （11） ()()(1)Ec k E k E k =-- （12）其中，()P k 和()U k 分别为光伏电池的输出功率及输出电压的第k 次采样值。

显然，若()0E k =，则表明光伏电池已经工作在最大功率输出状态[8]。

3.2 模糊化将模糊集合论域E 和CE 分别定义为5个模糊子集，即E={NB ，NS ，ZE ，PS ，PB}；Ec ={NB ，NS ，ZE ，PS ，PB}其中，NB ，NS ，ZE ，PS ，PB 分别表示负大，负小，零，正小，正大。

根据光伏系统特征，采用均匀分布的三角形隶属度函数来确定输入变量（E 和Ec ）和输出变量（ta Del D ）不同取值与相应语言变量之间的隶属度。

E ﹑Ec ﹑ta Del D 的隶属度函数如图（5）所示。

图5 隶属度函数示意图3.3 模糊推理运算模糊逻辑控制器的作用是调节控制信号dU 使光伏系统工作在最大功率输出状态。

对图（6）所示的光伏电池P-V 特性曲线进行分析，可以得出MPPT 的逻辑控制规则，即：当()0E k >，c()0E k <时，P 由左侧向mpp P 靠近；则dU 应为正，以继续靠近最大功率点；当()0E k >，c()0E k ≥时，P 由左侧远离mpp P ；则输出电压变化量dU 应为正，以靠近最大功率点；当()0E k <，c()0E k ≥时，P 由右侧向mpp P 靠近；则dU 应为负，以继续靠近最大功率点；当()0E k <，c()0E k <时，P 由右侧远离mpp P ；则dU 应为负，以靠近最大功率点；图6 MPPT 的逻辑控制规则示意输出电压的的高低主要取决于PWM 波的占空比D ，因此输出电压的变化量dU 相应取决于占空比的变化量ta Del D 。

ta Del D 由模糊控制器给出，由图（6）的控制规则可以得到表(1)所示的模糊控制规则表，该表反映了当输入变量E 和Ec 发生变化时，相应输出变量ta Del D 的变化规则。

由此即得出ta Del D 对应的语言变量。

0 5 10 15 20 25Voltage/v表1 模糊规则推理表 3.4 解模糊解模糊是指根据输出模糊子集的隶属度计算出确定的输出变量的数值。

本文解模糊采用面积重心法[5]。

面积重心法的计算公式如下：11()*ta ()n iii n ii U U Del D U μμ===∑∑ （13）式中，ta Del D 为模糊逻辑控制器输出的电压校正值。

根据给出的隶属度函数，E 、EC 按照其取值对应于相应的语言变量，依据表（1）可以判断出输出变量ta Del D 对应的语言变量，该语言变量在隶属度函数中对应的数值区间的中心值即为i U 。

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基于模糊控制法的最大功率点跟踪研究

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． ２ 扰 动 观察 法 （ １ ） ２ 扰动观察法 （ Ｐ ｅ ｒ ｔ ｕ ｒ ｂ ａ ｎ ｄ Ｏ ｂ ｓ ｅ ｒ ｖ ｅ ｍ ｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ， Ｐ Ｏ ） 是 通过对系统 的输
出电压 、 电流或 Ｐ ＷＭ信号上 叠加一个或 正或负 的扰 动 。 在跟踪 控制 过程中 ． 通过不间断地 比较系统的输出功率值来 判断所受的扰动是增 强 型的还是削 弱型的 ． 进 而对 控制 Ｐ ＷＭ 脉冲信号进 行调节 ， 实现最 大功率跟踪控制。 扰动观察法的特点是 ： 实现起来 比较容易 ． 但是在最 大功率点附近的波动现象会影响系统的输出 ． 特别是在天气状况恶劣 的情况下 ． 甚至于不 能实现系统的最大功率 跟踪控制 。 ２ － ３ 电导增量法 电导增量 法 （ Ｉ ｎ ｃ ｒ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ ａ ｌ Ｃ ｏ ｎ ｄ ｕ ｃ ｔ ａ ｎ ｃ ｅ ｍ ｅ ｔ ｈ ｏ ｄ 。 Ｉ Ｃ ） 是 根 据光伏 电 池 的输 出特性 中电压和功率 的关系实现控制的 。电导增量法 的特点 ： 实 现起来 比较 容易 ． 而且与扰动 观察法相 比． 在最 大功 率点附近没有 较 大的波 动现象 ． 但此方法在实践 中对 硬件的要求较 高 ． 不仅 系统成
面对 日 益枯竭的化石能源和不断恶化 的生态环境 ． 人类需要进行第 三次能源结构转换 。 从矿物能源向可再生能源转换 。 用可再生能源替代 矿物能源， 用无碳能源 、 低碳能源替代高碳能源ｍ 。 在不同的外界条件下， 光伏 电池可运行在不 同且 唯一 的最 大功率点 （ Ｍ ａ ｘ ｉ ｍ ｕ ｍ Ｐ ｏ ｗ ｅ ｒ Ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ． Ｍ Ｐ Ｐ ） 上。 为了最大限度地将光能转化为电能 ， 实现光伏 电池的最大功率 输出， 光伏电池的最大功率点跟踪技术已成为本课题研究的热点。 ２ 几种传统 的最大功率跟踪方法
基于模糊控制的光伏发电最大功率点跟踪

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动 力 与 电 气工 程
Ｓ Ｃ ＆ＴＣ Ｏ０Ｙ ＣＮＥ ＥＨ Ｌ Ｊ Ｅ Ｎ Ｇ
圆ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
基 于 模 糊 控 制 的 光 伏 发 电最大 功 率 点跟 踪 ①
李 慧慧 孙志毅 （ 太原科技 大学 山西太 原 ００ ２ ） ３ ０ ４
摘 要： 光伏 电池 的输 出特性 随 负载及外界环 境 的变化 而变化 ， 用最大功率 点跟踪 电路 可充分发挥 光伏 器件的效 匏 。 采 根据 常 用光伏 发 电系统控 制的优缺 点及 最大功率 点跟 踪的基 本原理 ， 本文提 出 了基 于模糊控 制具有在 线参数 调整的 自适应 占空比扰 动法。 当外界环境 变 化时 ， 仿真结果 显示 系统 能够很 好 的跟 踪此 变化 ， 系统始终 工作 在最大 功率 点附近 ， 使 具有很 好的稳 定性 。 关键词 ： 光伏 电池 模糊控 制 最大功率点跟踪 Ｍ ｔ ｂ ｓ ｍ ｌ ｋ ａｌ ／ ｉ ｕｉ ａ ｎ 中 图分 类 号 ： Ｍ Ｔ ７ 文献 标 识 码 ： Ａ 文 章编 号 ： ６ ２ ３ ９ （ ０ ０ ０ （） １ １ ０ １ ７ — ７ １ ２ １ ） ３ ａ一０ ２ — ２ 图 ２ 在 不 同 光 强 下 的 太 阳 能 电池 的 是 光 伏 电 池 的 输 出 特 性 受 外 界 环 境 的 １ 光伏 电池特 性 ● ● ＿ ◆ 影 响大 。 池 表 面 温 度 和 日 照强 度 的 变 化 １ １光 伏 阵列 的数 学模 型 电 ． Ｐ ｕ特 性 曲线 。 表 明太 阳能 电池 即 非恒 — 它 以 下 为 一 般 多 晶硅 光 伏 电池 的输 出 电 压 源 ， 非 恒 流 源 ， 是 一 种 非 线 性 直 流 电 也 而 都 会 导 致输 出 特 性 发 生 较 大 的 变 化 。 用 运 最 大 功 率 点 跟 踪 控 制 光 伏 电 池 ， 大 的 压 和 电 流 数 学 模 型 ： 极 源 。 在 不 同的 Ｅ照 强 度 和环 境 温 度 下 ， 而 ｌ 太 提 高 了光 伏 电 池 的 转 换 效 率 很 低 。 大 功 最 阳 能 电池 板 的 最 大 功 率 点 是 不 同 的 。 果 如 ， Ｇ ｌｓｅｐ— —（ 上 ］ １ （） ＝ — ｏ｛ ［ ； ＋ ） ｝ １ ｘ 一 率 跟 踪 （ ａ ｉ ｍ Ｐｏ ｅ Ｐｏ ｎ Ｍ ｘ ｍｕ ｗ ｒ ｉｔ 太 阳能 电池采 用 ＭＰ Ｔ控制 ， 跟 踪 不 同光 Ｐ 能 ３ １ １ Ｔ ａ ｋ ｎ ， Ｐ ） 常 是 以功 率 作 为 变 量 ｒ ｃ ｉ ｇ ＭＰ Ｔ 通 强 下 的 最大 功 率 ， 可 以 最 大 限 度 地 提 高 就 进 行 反 馈 控 制 。 起 到 光 伏 电池 内 阻 与 外 它 光伏电池的能量利用率 。 ｊ 部 负 载 阻抗 匹 配 的 作 用 。 大 功 率 跟 踪 控 最 １ ３模糊 控制 的 ＭＰ Ｔ原理 及实 现 ． Ｐ ［ （ 一２ ８］ ９） 制算 法常采 用扰 动观 察法 ， 定 电压法 ， 恒 模 糊 控 制 器不 需 要 知 道 太 阳光 伏 阵 列 最 优 梯 度 法 和 增 量 电导 法 等 。 文 提 出 了 本 其 中 为光伏 电池暗饱和 电流 ； 为 精 确 的 数 学 模 型 ， 不 需 要 知 道 环 境 温 度 ｔ。 也 运 用 模 糊 控 制 方 法 来 实 现 光 伏 系 统 的 最 光 电 流 ； 为 单 位 电荷 （１× ０１）Ａ， 为理 和 Ｅ照 强 度 ， 是 在运 行 的 过 程 中 不 断 改 ｑ １ １— ； Ｂ ６ ９ ｌ 而 大 功 率 点 跟 踪 ， 好 的 解 决 了 其 他 控 制 想 因 子 ； 为 波 尔 兹 曼 常数 （． × ０ ３； 极 ｋ １ ８ １－ ）Ｖ为 变 可 控 参 数 的 整 定 值 ， 得 当前 工 作 点 逐 ３ ２ 使 方 法 扰 动 量 无 法 确 定 及 控 制 过 程 过 于 复 光伏 电池 输 出 电压 ； 为 光伏 电池 的 串联 等 渐 向峰 值 功 率 点 靠 近 ， 后 工 作 在 最 大 功 。 最 杂等问题 。 由仿 真 结 果 可 看 出此 控 制 方 法 效 电阻 ； 为 参 考温 度 ； 为光 伏 电池 的 实际 率 点 附 近 。 Ｔ 因此 ， 用 模 糊 自寻 优 方 法 可 以 运 的 性 能 良好 。 工 作温 度 ； 为 下 的暗 饱 和 电 流 ， 为 实 现 最 大 功 率 点 的 跟 踪 。 标准测试条件下光伏电池的短路电流 ， 毛为 参考 占空比扰 动观察 法的原理 ， 目 取 短路 电流 的 温 度 系数 ； 为 日照 强度 。 标 函数 为 光 伏 电池 的 输 出功 率 ， 控 量 为 可 － － － ＿ ■ ＿ ＿＿。 光 伏 电池 并 联 提 高 系统 的 最 高输 出 电 用 来 控 制 Ｂ ｏ ｔ ｏ ｓ 变换 器的 Ｐ Ｍ信 号 的 占空 Ｗ 流 ， 联 可 提 高 发 电 系 统 的 最 高 输 出直 流 比 Ｄ。 据功 率 值 的 变化 量 和 前一 刻 的 占空 串 根 电压 。 分析 公 式 （） 知 ， 境温 度 和 日照 强 比 调 整 步 长 ， 决 定 这 一 刻 的 调 整 步 长 大 １可 环 来 度 为 影 响 太 阳 能 电 池 输 出 特 性 的 主 要 因 小 。 糊 控 制 器 的 第ｎ 刻 的输 入 量 为 光伏 模 时 素 。 中 环 境 温 度主 要 影 响 太 阳 能 电池 的 系统 第 ｎ 刻功 率 的 变化 量 和第 ｎ 时 刻的 其 时 一１ 开路 电压 ， 日照 强 度 主 要 影 响 太 阳 能 电池 占 空 比 的 步 长 。 ｎ 刻 的 输 出 量 为 第ｎ 第 时 时 Ｉ 刻 的 占空 比步 长 。 循 以 下原 则 。 遵 的短 路 电流 （ １ 。 图 ） １ ２ 典 型的 光伏 电池特 性 曲线 ． （ ） 输 出功 率 增 加 ， 继 续 原 来 的 步 １若 则 图 １ 光伏 电池接 负载 时 的等 效 电路 图
基于模糊PID控制MPPT在光伏系统中的仿真研究

基于模糊PID控制MPPT在光伏系统中的仿真研究

在当今油、碳等能源短缺的现状下，各国都加紧发展新能源的步伐，而太阳能光伏发电在21世纪会占据世界能源消费的重要席位，不但要替代部分常规能源，而且将成为世界能源供应的主体。

然而，如何提高光伏发电的效率，是研究者一直热点讨论的问题。

光伏电池的材料大部分为晶硅光伏组件，其输出功率易受太阳辐照度和组件温度的影响。

不同的辐照度和温度下输出功率也会发生变化。

为了系统能够在任意的太阳辐照度和温度下始终保持最大功率输出，需要对该条件下的最大功率点（Maximum Power Point ，MPPT ）进行追踪。

目前，常用的技术有恒定电压控制法、扰动观察法、电导增量法、模糊控制法、神经网络法等[1-3]。

恒定电压控制法，控制简单，易于实现，有很好的稳定性，但精度较差，特别是外界环境发生变化时，对最大功率点变化适应性差；扰动观察法速度快，易于实现，但稳态精度不高，工程上常常采用此种控制算法；电导增量法控制效果好，稳定度高，但进行控制时需要较多的运算判断，控制算法相对比较复杂，同时对控制系统要求较高；神经网络法，算法比较复杂，实现相对较难，并且需要长时间的训练。

综合考虑，文中介绍一种基于模糊PID 控制MPPT 方法。

根据光伏电池的输出特性，运用MATLAB 建立了光伏阵列仿真模型，并对MPPT 进行仿真。

1光伏电池的数学模型光伏电池的等效电路为：由图1等效电路图可得：I =I ph -I o {exp[q （V +R s I ）AKT ]-1}-V +R s IR sh（1）式中，I ph 为光生电流；I o 为二极管反向饱和电流；q 为电子电荷（1.6×1019C ）；K 为玻尔兹曼常数（1.38×10-23J/K ）；T 为基于模糊PID 控制MPPT 在光伏系统中的仿真研究陈丽，韩辉（沈阳工业大学信息工程学院，辽宁沈阳110870）摘要：由于光伏电池在外界条件发生变化时，其输出特性也随之变化。

光伏发电系统中的最大功率追踪算法研究

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光伏发电系统中的最大功率追踪算法研究随着全球环境问题的不断加剧和人们对可再生能源的需求不断增长，光伏发电系统得到了广泛的应用。

在光伏发电系统中，最大功率追踪算法是一项重要的技术，它可以实现光伏电池板的最大输出功率，进而提高光伏发电系统的效率。

本文将介绍光伏发电系统中的最大功率追踪算法，并对其研究现状进行分析和讨论。

一、最大功率追踪算法的原理在光伏发电系统中，光伏电池板是获取太阳能并将其转化为电能的核心设备。

然而，光照强度的变化和光伏电池板本身的特性使得其输出电压和电流随时都在变化。

因此，为了提高光伏发电系统的效率，需要实现光伏电池板的最大输出功率追踪。

最大功率追踪算法是通过对光伏电池板输出电压和电流进行测量和监控，进而计算出光伏电池板的输出功率，并实时调整电池板的工作状态，以保证输出功率达到最大。

最常用的最大功率追踪算法包括模拟算法、传统的启发式算法和基于人工智能的算法。

模拟算法是最早被使用的最大功率追踪算法，它根据光伏电池板的电特性建立模型，通过计算机模拟来获取最大功率点。

传统的启发式算法则是通过试错法逐步调整电压和电流，不断接近最大功率点。

基于人工智能的算法则是采用神经网络、遗传算法等技术，通过自学习来找到最大功率点。

二、最大功率追踪算法的研究现状目前，最大功率追踪算法的研究主要集中在以下几个方向:1. 基于模糊控制的最大功率追踪算法基于模糊控制的最大功率追踪算法是利用模糊控制理论来建立光伏电池板最大功率追踪系统的一种方法。

这种方法的优点是具有较强的适应性和鲁棒性，能够在光照变化频繁、天气复杂的环境下实现高效的最大功率追踪。

2. 基于人工智能的最大功率追踪算法基于人工智能的最大功率追踪算法是通过利用神经网络、遗传算法等技术来实现最大功率追踪。

这种方法能够有效地解决光伏电池板的输出功率经常变化的问题，具有自适应性强、稳定性好的优点。

3. 基于无线传感器网络的最大功率追踪算法基于无线传感器网络的最大功率追踪算法是利用物联网技术来实现光伏电池板最大功率追踪的方法。