胡徐勝，紀 萍

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太陽能光伏發(fā)電MPPT優(yōu)化設(shè)計—— 基于模糊PID控制和粒子群算法

胡徐勝，紀 萍

（河海大學(xué) 文天學(xué)院，安徽 馬鞍山 243031）

為實現(xiàn)最大功率點跟蹤，解決太陽能利用效率不高的難題，提出模糊比例-積分-微分（簡稱PID）控制方法，采用粒子群算法實現(xiàn)對控制參數(shù)及時更新。利用Simulink進行建模并仿真，結(jié)果表明，該設(shè)計方案提升了控制效果。

最大功率點跟蹤；太陽能；光伏發(fā)電；模糊控制；粒子群算法

在世界各國追求高質(zhì)量經(jīng)濟發(fā)展背景下，以太陽能、風能等為代表的新能源發(fā)展迅猛[1,2]。太陽能以其取之不盡、綠色環(huán)保等獨特性能而成為新能源的代名詞[3]，但利用率低的問題一直困擾著人們。太陽能最大功率點跟蹤是解決這一問題的最有效方法之一。

1 太陽能光伏發(fā)電MPPT簡介

太陽能光伏發(fā)電MPPT（Maximum Power Point Tracking，最大功率點跟蹤），是指太陽能板在控制系統(tǒng)控制下通過調(diào)整角度和電壓電流等措施，使系統(tǒng)以最高的效率對蓄電池充電，從而提高太陽能光伏發(fā)電效率的技術(shù)[4-6]。

太陽能電板表面溫度和太陽照射角度對太陽能光伏發(fā)電的輸出電壓和輸出電流產(chǎn)生影響，進而影響光伏發(fā)電的功率[7,8]。MPPT既要檢測太陽能光伏發(fā)電的輸出電壓和電流，還要計算出太陽能陣列的輸出功率，并根據(jù)優(yōu)化控制方案對輸出電流進行控制，實現(xiàn)對最大功率點的追蹤[9,10]。依據(jù)判斷方法和準則，MPPT方法可分為開環(huán)和閉環(huán)兩種模式[11]。光伏電池輸出特性受到外界溫度、光照和負載大小、濕度甚至其他氣候環(huán)境的影響，所以系統(tǒng)建模比較復(fù)雜[12]。研究表明，光伏電池的最大功率點的電壓與光伏電池的開路電壓之間存在近似線性關(guān)系。所以，對光伏電池的開路電壓進行優(yōu)化控制是解決問題的關(guān)鍵。

2 基于粒子群算法的模糊PID參數(shù)尋優(yōu)

2.1 基本粒子群算法極其改進

圖1 粒子群算法流程圖

粒子群優(yōu)化算法（particle swarm optimi- zation，PSO）用數(shù)學(xué)表達式可表示為：

考慮全局和局部搜索的均衡，采用以下思想改進粒子群算法[15]。考慮實際控制對象特點，選用以下線性遞減策略來取得粒子的搜索能力和收斂速度之間平衡，值計算公式為：

>，+=4

越大，則1()隨之變大，個體的因素隨之增大；越大，則2()隨之變大，社會的因素隨之增大；系數(shù)越大，平衡調(diào)整能力越強，但系統(tǒng)的穩(wěn)定性將下降。經(jīng)反復(fù)試驗仿真分析，本文中取=2.4，=1.6，=2.3。

2.2 粒子群優(yōu)化模糊PID參數(shù)的相關(guān)設(shè)計

圖2 粒子群優(yōu)化模糊PID流程圖

評價PID控制器控制效果常用的動態(tài)性能指標包括過渡過程的指標和誤差泛函積分評價指標。其中，過渡過程的指標，如上升時間、超調(diào)量、調(diào)節(jié)時間等，是衡量控制系統(tǒng)從暫態(tài)進入穩(wěn)態(tài)的指標性表現(xiàn)[18,19]。而誤差泛函積分評價指標，包括IE、ISE、ISTE、IAE、ITAE等，是以誤差e(t)為泛函的積分評價。其中ITAE指標是PID控制系統(tǒng)的最重要指標之一，即：

粒子群優(yōu)化模糊PID流程如圖2所示。

優(yōu)化過程分為3個步驟。第一步，在MATLAB中編寫PSO優(yōu)化程序，作為運行主程序。第二步，編寫Simulink仿真模型的程序和連接PSO優(yōu)化程序，可以用模塊形式進行操作，也可用函數(shù)形式進行編寫和調(diào)用。第三部分為Simulink仿真模型圖。

在第一步PSO優(yōu)化程序中，通過feval函數(shù)將優(yōu)化的5個參數(shù)傳到PSO_PID文件中。仿真過程中，模糊PID初始參數(shù)預(yù)設(shè)值為p0=70、i0=230、d0=4，保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性。經(jīng)過近20次迭代，適應(yīng)值基本達到最優(yōu)，參數(shù)收斂到

{1,2,3,e,ec}

={0.2, 550, 52.87, 180, 39.14}。

將PSO參數(shù)優(yōu)化后的模糊控制器、由經(jīng)驗法整定的模糊PID控制器以及工程法整定的傳統(tǒng)PID控制器進行仿真比較，結(jié)果如圖3所示。從圖3可見，經(jīng)PSO優(yōu)化后的模糊PID控制器在發(fā)生階躍響應(yīng)時，可以在較短時間內(nèi)，平滑地達到穩(wěn)定狀態(tài)，提高了系統(tǒng)的反應(yīng)速度，而且沒有出現(xiàn)明顯超調(diào)，動態(tài)和穩(wěn)態(tài)性能均表現(xiàn)良好。

3 結(jié)論

借助粒子群算法，對太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng)模糊PID參數(shù)進行了優(yōu)化，對系統(tǒng)的軟件流程進行了改進，提高了太陽能光伏發(fā)電的控制效果。

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MPPT Optimization Design of Solarphotovoltaic Power Generation Based on Fuzzy Control and Particle Swarm Optimization

HU Xu-sheng, JI Ping

(Wentian College, Hehai University, Maanshan 243031, China)

In order to solve the problem of low efficiency of solar energy utilization, by studying the basic principle of solar photovoltaic power generation, a fuzzy PID control is proposed to realize MPPT. For each control parameter of fuzzy PID, the particle swarm algorithm can be used to realize the update. The optimized parameters are applied to the fuzzy PID controller, and the simulation results show that the design scheme can improve the control effect through Simulink modeling and simulation.

MPPT; solar energy; photovoltaic power generation system; fuzzy control; particle swarm optimization.

TP273

A

1009-9115(2019)03-0047-03

10.3969/j.issn.1009-9115.2019.03.013

安徽省自然科學(xué)研究重點項目（KJ2018A0618），河海大學(xué)文天學(xué)院重點科研項目（WT17001ZD）

2018-09-18

2018-12-25

胡徐勝（1982-），男，安徽太湖縣人，碩士，副教授，研究方向為電氣自動化、智能控制。

（責任編輯、校對：侯 宇）