康雪楊，吳秋軒，薛 楚

(杭州電子科技大學自動化學院，浙江杭州310018)

0 引言

最大功率點跟蹤算法有擾動觀察法、短路電流法、恒定電壓法等算法，但這些常規(guī)算法在跟蹤時都存在著精度低、穩(wěn)態(tài)值附近擾動較大這些影響控制效率的問題。國外側重于自適應模糊控制模型的分析，國內側重于模糊規(guī)則的實現(xiàn)。本文采用基于恒流輸出的功率優(yōu)化器方案，可以有效解決串聯(lián)光伏組件發(fā)電中存在的陰影效應問題。本文硬件部分基于DC-DC電源優(yōu)化器，再結合自適應閉環(huán)在線模糊控制［1、2］，將MATLAB強大的數(shù)學建模［3］工具與模糊控制器結合，使最大功率點跟蹤算法［4、5］達到跟蹤步長、模糊規(guī)則的自適應調整。

1 光伏組件特性

太陽能光伏元件是由光敏半導體構成，可以將半導體內的每一對電子與正電荷等效為一對小的PN結，K為玻爾茲曼常數(shù)，T代表實際的環(huán)境溫度，A表示理想P-N結特性因子，Irs為反向飽和電流，Iph代表光伏組件光電流，V表示組件的輸出電壓，輸出的電流i，Rs通常小于等于0.5Ω，可以忽略不計。np表示空穴電子數(shù)，對整個組件有:

2 模糊算法描述及具體實現(xiàn)

2.1 模糊算法描述

規(guī)則中根據(jù)兩個輸入變量建立模糊輸出變量的修正表，根據(jù)行的偏差模糊論域與列偏差率論域對應表中d(k)論域值。規(guī)則表中為0的值表示步長變量仍維持當前值，不予以修正，當偏差較大變化率大于0時，修正量相應增加;反之偏差量較小且變化率小于0時，相應步長修正量會變得很小甚至取為0，建立的步長d(k)修正如表1所示:

表1 模糊步長修正量論域表

根據(jù)表1得出步長對應的規(guī)則。再利用模糊集合向量矩陣運算，R(k+1)為修正后模糊關系矩陣，R(k)為修正前矩陣表示論域補集關系矩陣，Rd(k)為上次輸出關系矩陣。

以上規(guī)則用IF-THEN數(shù)學語言描述如下:

2.2 算法描述具體實現(xiàn)

2.2.1 功率優(yōu)化器方案設計

基于DC-DC功率優(yōu)化器的硬件方案是為了解決光伏組件串聯(lián)連接時存在的陰影效應，在輸入功率(光伏組件輸入電壓34V)大于100W時DC-DC輸出側電壓在40V左右，工作在Boost模式;當陰影影響時輸入功率瞬間可低于60W，此時DC-DC工作在Buck模式，進一步降低輸出電壓直至輸出電流與Boost模式時大致相等，保證串聯(lián)陣列中其他未受陰影影響的組件工作在最大功率點。兩種模式由模糊控制算法進行調度切換。如圖1所示:

圖1 DC-DC功率優(yōu)化器硬件結構框圖

控制器根據(jù)輸入側電壓、電流采樣計算光伏組件輸出功率，由控制器輸出4路PWM波對H橋4片MOSEFT管進行對應控制。工作在Boost模式時，圖1中PWM1、PWM3的占空比信號互補，PWM2滿占空比輸出，PWM4關斷，通過橋間電感進行升壓;在Buck模式下PWM2、PWM4信號互補，PWM1滿占空比輸出，PWM3關斷電感來續(xù)流。

2.2.2 硬件在環(huán)自適應模糊方案設計

對整個MATLAB仿真系統(tǒng)結構如圖2所示:

圖2 在線閉環(huán)模糊自適應控結構框圖

左上方上位機的MATLAB與DSP通過RS-232構成在線閉環(huán)，實際控制器得到的偏差、偏差變化率作為MATLAB中仿真模型輸入，計算修改后的輸出再導入dsp中。

3 MATLAB仿真及實驗結果

3.1 仿真原理

Subsystem1為光伏組件封裝模型，內部封裝了光伏組件數(shù)學模型，模擬光伏電池的伏安特性和功率特性。DC-DC輸入側輸出側電壓電流分別相乘，得到輸入輸出功率后輸入DC-DC控制器，這里將控制算法程序封裝在S-function中，S-function模擬作為DC-DC控制器，這里程序主要是將輸入功率、輸出功率比較后運用變步長擾動跟蹤算法進行H橋控制，當前步長值由上次值加修正值得到?？刂破鬏敵?路PWM分別控制H橋對應4片MOSEFT管，Subsystem2這一封裝用于將數(shù)字控制信號轉換為實際電路元件的PWM信號。根據(jù)之前的控制規(guī)則修正表將規(guī)則一一導入Fuzzy Logic Controller，模糊規(guī)則輸入變量由輸入輸出功率偏差及偏差變化率模糊化后得到，由規(guī)則對應關系矩陣運算得到修正值后再去模糊化輸出。在控制器負載側將功率接到示波器上進行觀測，可得到跟蹤功率響應曲線如圖3所示:

圖3 MPPT跟蹤算法對照圖

圖3仿真中光照以階躍信號模擬，觀察MPPT算法跟蹤光伏組件輸出功率曲線。由圖3可見光強瞬間變大時，光伏組件功率瞬間達到120W，自適應模糊明顯比常規(guī)定步長擾動MPPT算法跟蹤及時，響應迅速且跟蹤達到穩(wěn)態(tài)最大功率的調節(jié)時間較短，常規(guī)算法調節(jié)時間長、穩(wěn)態(tài)值附近波動較大。

3.2 實驗結果

實際對比測試中A組用DSP(TMS320F2812)作為控制器，運用H橋功率優(yōu)化器方案，負載為15Ω電阻，光伏組件輸入電壓34V，開路電壓36V。正午時段測試，短路電流接近5A，由最大功率點處電流與短路電流近似關系(1/1.3)，最大功率點處Im為3.5A，最大功率點近似為3.5×34=119W，經過功率優(yōu)化DC－DC后測試負載在Boost模式下兩側電壓41.7V，負載側功率近似為116W，與最大功率誤差僅為3W;B組中用普通的Boost升壓模塊結合普通雙步長擾動MPPT控制策略，負載為15Ω，在相同時間段、光照條件下，測得輸出電壓40.2V，則負載側輸出功率為107W，與實際最大功率相差12W。同時測試時A組穩(wěn)定后輸出的調整時間最長大約為20s，B組中需要的調整時間達到分鐘級。顯然本算法結合低功耗硬件平臺后誤差比傳統(tǒng)控制策略小，跟蹤迅速，具有較強實用性。

4 結束語

本文的在環(huán)自適應模糊控制算法借鑒了一些模糊控制的經典方法，實際中對外界較快的光照變化仍存在跟蹤不及時的問題，規(guī)則與參數(shù)仍需實驗校正。對于MATLAB的在線修改規(guī)則仍需手動進行，目前只運用于調試，仍需改進。期待在不久的將來能夠解決這些問題。

［1］ 劉永軍，萬頻.自適應模糊控制算法在光伏系統(tǒng)MPPT中的應用［J］.太陽能學報，2008，4(8):123－156.

［2］ 徐明亮，唐玉蘭.在線擾動優(yōu)化光伏MPPT模糊控制器［J］.工程與應用學報，2011，2(3):12－102.

［3］ 余世杰，蘇建徽.MPPT光伏陣列MATLAB通用仿真模型［J］.系統(tǒng)仿真學報，2005，6(12):3－186.

［4］ Simoes，F(xiàn)ranceschetti.Fuzzy logic based photovoltaic peak power tracking control［C］.Ohio:IEEE Transactions on Industrial Electronics，2002:217 －223.

［5］ Kuo Yilton，Liang Tanen.Novel maximum-power-point-tracking controller for photovoltaic energy conversion system［C］.Ohio:University of Ohio Technology，2001:367 －375.