PDF《模糊控制在光伏 M PPT 控制中的应用》

3 , 3], 实际 Dc的变 化范围为 [ -

0 .

03 ,

0 . 03], 通过量化因子将它们划归 到论域中. 为了提高模糊控制器的稳态精度, 比较简便的方 法就是误差的基本模糊子集在论域上不均匀分布. 在 模糊划分时, NB、 PB 范围取得足够大, N S、 ZO 和PS 取的较小. 这是因为基本模糊子集在论域上均匀分 布, 抑制了模糊控制器的非线性特性, 但对提高模糊 控制器的稳态精度是一种限制, 难以达到较高的控制 精度, 尤其是在离散有限论域设计时更为明显 [ 4] . 对于输入量的隶属度函数采用三角形函数和梯 形函数, 输入、 输出量的 NS、 ZO、 PS 处应用三角形函 数, 其他处应用梯形函数. 仪器仪表用户 t 应用实例t

32 EI C Vo.l

18 2011 No .

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2 模糊规则的制定 光伏电池的输出特性一般满足以下三点: 1) 当环境条件 (光照强度、 环境温度等 ) 一定 时, 输出功率随电压 (或者占空比 ) 的变化而呈现类 似向下的抛物线形式, 存在一个极大点, 即最大功 率点. 2) 短路电流和最大功率与光照强度变化成正 比, 开路电压随光照强度呈对数规律变化. 3) 短路电流随环境温度升高而略有升高, 开路 电压会严重降低, 最大功率值也会随之而降低. 根据以上分析, 模糊规则的制定应该考虑以下两 个方面: 1) 根据 dP dU 的大小和方向调整占空比 Dc. 当dP dU 较大时说明当前功率值距离最大功率点较远, 应该增 大调节步长, 使其迅速靠近最大功率点;

dP dU 为较大负 值时应使调节步长反向且取大值. 其他情况类似 分析. 2) 若$U 为较小正值, 而dP dU 为负的较大值时说 明光照强度迅速减小或环境温度迅速升高, 致使输出 功率变化率为负值. 此时, 当前工作点仍位于功率曲 线左侧, 应继续向原来步长方向寻优, 以防误判. 模糊控制规则如表 1所示.

3 仿真分析 在SIMUL I NK环境下, 采用单指数模型建立了光 伏电池的仿真模型, 在BOO ST电路基础上实现 MPPT 控制. 图 3所示为模糊控制实现 M PPT的仿真模型. 表1模糊控制规则表 D c dP dU N B NS Z P S PB $U N B PB PS Z NS NB NS PS PS Z NS NS Z PS Z Z Z P S PS PS PS Z NS NS PB PB PS Z NS NB 图3模糊控制子系统的 SI M ULINK 仿真 设置 日照 强度 依次为 1000W /m

2 、800 W /m

2 、

600 W /m

2 , 电池节温为 296K, 时间间隔为

0 . 1S , 采用 模糊控制实现的最大功率点跟踪的输出功率波形为 图 4所示. 图4最大功率点跟踪仿真输出 通过仿真结果可以看出在不同的日照强度下算 法可以在较快的速度内得到较为稳定的最大功率输 出.在日照强度为

1000 W /m

2 , 电池节温为 296k 的 标准条件下的设定的最大功率点的功率为

175 W, 与 仿真输出的同条件下的功率差值为

1 W, 这是由于光 伏电池的仿真模型存在误差而导致的.当功率发生 改变时, 该控制模型的调节时间控制在

0 . 02s左右, 较好的实现了最大功率点的跟踪.表 2所示为不同 的环境条件下功率输出值的对比情况. 表2不同环境条件下的功率输出 日照强度 ( ........