基于自适应模糊PID算法的光伏系统MPPT控制

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摘 要: 为进一步提高光伏发电系统mppt控制品质,对常规模糊跟踪算法进行了改进,提出自适应模糊PID双模控制策略,分析了控制算法的原理,并对控制系统做了设计。实验结果显示,自适应算法能迅速感知外界环境变化,快速跟踪光伏电池最大功率点,具有良好的鲁棒性,同时引入的PID控制能有效消除最大功率点附近的振荡现象,提高系统稳定性。整个双模控制实现了MPPT精确性与快速性的兼备。关键词:光伏发电; MPPT; 自适应模糊控制; PID; 双模控制

中图分类号:TN919-34文献标识码:A

文章编号:1004-373X(2010)22-0181-03

MPPT Strategy of PV System Based on Adaptive Fuzzy PID Algorithm

SUN Xiao-ling,HUI Jing

(Jiangnan University,Wuxi 214122,China)

Abstract: To further improve the control quality of photovoltaic generation MPPT systems, dual-mode adaptive fuzzy PID control strategy is proposed on the basis of conventional fuzzy tracking algorithm, the principle of control algorithm is analyzed and the control system is designed. The results show that dual-mode control algorithms can quickly sense the changes of the external environment, and track the maximum power point rapidly. At the same time, oscillation phenomenon near the MPP is eliminated effectively. The total MPPT system represents good stability, accuracy and rapidity.Keywords: photovoltaic generation; MPPT; adaptive fuzzy control; PID; dual-mode control

0 引 言

太阳能作为一种洁净的可再生能源得到了持续的发展和利用,光伏发电作为利用太阳能的主要方式之一受到了越来越多的关注。光伏电池的输出特性受外界环境的影响大,电池表面温度和日照强度的变化都可以导致输出特性发生较大的变化,使得光伏电池的转换效率较低。目前单晶硅电池的转换效率一般为12%~18%;多晶硅的转换效率也只有12%~17%,因此一种高效的最大功率跟踪MPPT控制算法对于提高光伏系统的效率,乃至整个光伏发电产业具有重要的意义。

传统的MPPT控制算法,如扰动观察法(俗称爬山法)和电导增量法都具有算法简单,容易实现的优点,但也存在最大功率点来回震荡,导致功率损失,对外界环境适应性较差,系统的鲁棒性低等缺点[1-2]。

针对传统MPPT控制算法存在的问题,同时借鉴文献[3-5]中各控制算法的优缺点,提出了自适应模糊PID双模控制策略,详细介绍了算法原理,建立了系统模型。实验结果表明,该双模控制算法能显著减少常规模糊控制在最大功率点附近的震荡,提高系统稳定性,同时引入的自适应控制,增强了模糊PID控制算法的环境自适应能力,具有良好的鲁棒性和控制精度,实现了控制系统快速性与精确性的统一。

1 光伏发电系统MPPT控制

太阳能光伏发电系统是利用光伏电池半导体材料的光伏效应,将太阳光辐射能直接转换为电能的一种发电系统。光伏电池的输出功率存在最大功率点Pm=ImVm,Ф光伏电池的最大输出功率是随外界环境变化而改变的,为提高光伏电池的转换效率需采用最大功率点跟踪。

最大功率点跟踪的过程实质上是一个自寻优过程。爬山法和电导增量法是目前实现MPPT控制的常用方法,前者结构简单,扰动参数少,有比较好的跟踪效率,但跟踪时波动较大,导致功率损失;后者能快速跟踪光强变化引起的最大功率点变化,有较好的跟踪效果,但硬件实现难度较大。模糊逻辑控制不需要调制输出电压,从而避免了部分功率损失,但其控制规则无法根据外部环境的变化而进行修正,自整定参数使系统稳定在最大功率点。针对这些控制方法的优缺点,在此结合模糊控制和经典PID控制,提出了精确性与快速性兼备的自适应模糊PID控制算法。

2 自适应模糊PID控制的原理

为了弥补常规模糊控制规则粗糙不够完善的缺点,提出具有系统参数在线自校正的自适应模糊控制技术,依靠实时数据信息实现模糊控制规则在控制过程中的自动调整和完善,达到良好的精度要求,同时为了减小输出功率在最大功率点附近仍有振荡,减少系统的波动和能量损失,引入传统PID控制方法。利用自适应模糊控制的自校正特性,并结合传统的PID控制的快速性与稳定性,构造自适应模糊PID控制器[2],实现控制器参数的自动整定,有效消除光伏电池输出功率在最大功率点的振荡,减少能量损失,提高能量转换效率。

自适应模糊PID双模控制的工作原理如图1,先根据采集到的太阳能电压、电流值及功率值来判断其运行在哪个工作区,然后根据不同的工作区采取不同的工作指令进行跟踪控制。在大偏差范围内采用模糊自适应控制进行快速响应调整,在小偏差范围内的精度调整采用常规PID控制,通过开关函数k(ep)来决定2种控制方式之间的切换。k1,k2是设定的自适应模糊控制器和PID控制器的转换开关,其值的选取要根据不同的环境条件和现场经验决定。当满足k1

图1 自适应模糊PID双模控制原理图

3 算法设计

在光伏系统中,最大功率点的跟踪速度和跟踪精度是控制系统的关键因素,这些因素与系统调节的步长有直接关系。当系统的工作点远离最大功率点时,必须加快跟踪速度,即加大调节的步长;当系统的工作点在最大功率点附近时,为了维护系统的跟踪精度和稳定性,必须适当减小调节步长,避免系统来回振荡。

3.1 自适应模糊控制器的设计

根据光伏系统的特点,选择三角形作为初始模糊控制器隶属度函数的形状,并且曲线距离原点越近(误差越小),曲线越陡(分辨率越高);曲线距离原点越远,曲线越缓。根据光伏电池的特性可以得出,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,采用较小步长,以减少搜索损失[6]。当温度、日照强度等因素发生变化,导致光伏系统的功率发生较大变化时,系统需要迅速做出反应。自适应模糊控制器的2个输入分别是误差e和误差变化Δe,输出为MPPT电路中开关器件占空比的改变量ΔD。

e(k)=p(k)-p(k-1)v(k)-v(k-1),Δe(k)=e(k)-e(k-1)(1)

自适应模糊控制器是在模糊控制的基础上增加3个功能块,分别为性能计算(辨识装置)、决策机构、控制规则修正机构,如图2所示。

图2 自适应模糊控制系统框图

辨识装置每次采样的实际响应可通过监测e(kT)和Δe(kT)得出,将实际响应和希望响应相比较,大概表明需要校正的输出量。具体实现时,要从性能度量判定表查出。表1中的数据给出了希望响应集合,零元素值表示该状态不需要校正,非零元素值不仅考虑了偏离设定值的距离,而且还考虑了趋向设定值和离开设定值的速度控制量校正。通过上述性能测量得到了光伏系统达到最大功率点所需的输出响应校正量。为了实现自适应控制, 需将输出响应的校正量转换为控制量的校正量。根据控制对象的特性,建立一个增量模型,即根据控制系统输出对输入的Jacobian矩阵J,求出对象的增量模型M=TJ,M为对象状态的函数。输入校正量Δu(kT)=M-1Δy(kT)。修正机构利用得到的控制输入校正量来修改控制规则,以改善控制性能。假定在第d次采样中,由于外界环境的变换使系统的工作点偏离MPP,则此时误差、误差变化率及控制量输入分别为e(kT-dT),Δe(kT-dT),u(kT-dT)。根据控制校正量的计算结果,控制输入应取v(kT-dT)=u(kT-dT)+Δu(kT)。为了得到修正策略,针对相应论域的这些量构造对应的模糊子集,用新的蕴涵[7]E(kT-dT)E.(kT-dT)V(kT-dT)代替旧的蕴涵E(kT-dT)E.(kT-dT)U(kT-dT)。Т耸毙U后的模糊规则为:

If e(kT-dT) is E(kT-dT)

and Δe(kT-dT) is E.(kT-dT)

Then u(kT-dT) is V(kT-dT)

3.2 自适应模糊PID双模控制

自适应模糊控制算法较常规模糊控制具有良好的精度与自调整能力,但是最大功率点附近震荡的问题依然没有得到很好的解决,造成较大的能量损失,影响整个系统的稳定性和转换效率。为了解决此问题,在模糊控制的基础上,引入稳定性和快速性良好的PID 控制,由开关函数k(ep)Ю淳龆进行2种控制方式之间的切换。综合智能算法及经典算法的优点,达到了良好的控制效果。

表1 性能量度判定

e

Δe

趋向最大功率点离开最大功率点-6-5-4-3-2-1-0+0+1+2+3+4+5+6

最大功率点左侧-601222266666666-500133355555566-400033354455556-300022143445556-200001132334455-100000121223345-000000000001234

最大功率点右侧

+00000000000-1-2-3-4

+10000-1-1-2-1-2-2-2-3-3-4

+20000-2-3-4-4-4-4-5-5-5-6

+3000-1-2-3-4-4-5-5-5-5-5-6

+4000-3-3-3-4-4-4-5-5-5-5-6

+5000-3-3-3-5-5-5-5-5-5-6-6

+600-1-2-2-3-5-6-6-6-6-6-6-6

4 实验结果

实验装置由光伏电池模块、Boost 电路、自适应模糊PID 控制器构成。光伏模块参数:峰值功率pmp为9 W,开路电压VOC为21 V,短路电流ISC为0.6 A;峰值电压Vmp为16.8 V;峰值电流Imp为0.54 A;NOCT(normal cell operating temperature)太阳能电池的工作温度Tnoct为50 ℃。控制系统的核心是自适应模糊PID 控制器,它由TI公司的TMS320LF2812DSP控制器实现。光伏模块的输出电压和输出电流信号经检测后送到控制器,控制器对电压、电流信号进行处理,最后得到Boost电路主开关占空比的调节量,从而控制开关的变化,这个过程反复进行,直到系统工作在MPP[8]。

图3 光伏系统电路原理图

由图4实验结果的分析可得,改进的双模控制算法能有效改善单纯自适应模糊算法在最大功率点的震荡,提高转换效率,从而增大光伏发电系统的功率输出。

5 结 语

综合MPPT控制中自适应模糊控制和传统PID控制的优缺点,提出模糊自适应PID双模控制算法。通过实验结果分析可得,该控制算法能有效改善系统在最大功率点附近的震荡现象,减少功率损失,提高光伏电池转换效率,在光照强度突变的情况下,系统也能快速找到新的最大功率点,保持系统稳定,提高光伏系统MPPT控制的鲁棒性和精确性,同时增强了跟踪系统的稳定性。

图4 实验结果比较

参考文献

[1]虞正琦.基于模糊控制的光伏发电系统MPPT技术研究[D].武汉:华中科技大学,2007.

[2]崔岩,蔡炳煌,李大勇,等.太阳能光伏系统MPPT控制算法的对比研究[J].太阳能学报,2006,27(6):536-538.

[3]乔兴宏,吴必军.模糊/PID双模控制在光伏发电MPPT中应用[J].电力自动化设备,2008,28(10):93-94.

[4]王岩,,唐劲飞.基于模糊参数自校正PID方法的光伏发电系统MPPT控制[J].电力自动化设备,2008,28(3):56-57.

[5]刘永军,万频.自适应模糊算法在光伏系统MPPT中的应用[J].太阳能学报,2008,29(6):658-660.

[6]张超,何湘宁.非对称模糊pid控制在光伏发电MPPT中的应用[J].电工技术学报,2005,20(10):74-75.

[7]李言俊.自适应控制理论及应用[M].西安:西北工业大学出版社,2005.

[8]赵宏,潘俊民.基于Boost电路的光伏电池最大功率点跟踪系统[J].电力电子技术,2004,38(3):55-57.

[9]ZENG Guo-hui, LIU Qi-zhong. An intelligent fuzzy method for MPPT of photovoltaic arrays[C]//Second International Symposium on Computational Intelligence and Design.Changsha: [s.n.],2009.

[10]LI Xiao-bo, DONG Ke, WU Hao.Study on the intelligent fuzzy control method for MPPT in Photovoltaic voltage grid system[C]//The 3rd IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications. Singapore: IEEE,2008.