基于模糊PID控制的光伏最大功率点跟踪仿真研究
基于PID控制的光伏帆板跟踪系统设计与性能评估
基于PID控制的光伏帆板跟踪系统设计与性能评估概述:光伏帆板是一种将光能转化为电能的装置,为了提高光伏发电的效率,需要设计一个有效的跟踪系统。
PID控制是一种经典的控制方法,可以用于光伏帆板的跟踪系统设计。
本文将详细介绍基于PID控制的光伏帆板跟踪系统的设计原理、控制算法、性能评估以及一些优化方法。
一、设计原理:光伏帆板跟踪系统的设计原理是通过控制帆板的倾角和方位角,使其始终朝向太阳,最大限度地接收太阳辐射能量。
该系统一般由太阳能跟踪传感器、控制器、执行器和反馈回路组成。
太阳能跟踪传感器用于感知太阳位置,控制器根据传感器的信号计算出帆板应调整的角度,执行器根据控制器的指令调整帆板角度,反馈回路用于实时监测帆板角度并修正。
二、控制算法:PID控制算法是一种经典的反馈控制算法,适用于光伏帆板跟踪系统。
PID控制器由比例(P)、积分(I)和微分(D)三个部分组成,可以通过调整这三个参数来控制系统的稳定性和响应速度。
比例控制部分根据误差的大小调整帆板的角度,积分控制部分用于消除静态误差,微分控制部分用于抑制系统的超调和振荡。
通过合理调整PID参数,可以使光伏帆板跟踪系统具有良好的跟踪性能。
三、性能评估:为了评估光伏帆板跟踪系统的性能,常用的指标包括跟踪精度、稳定性、响应速度和能源利用效率。
跟踪精度表示系统跟踪太阳轨迹的准确程度,一般用帆板和太阳之间的夹角误差来衡量。
稳定性表示系统在不同环境条件下的稳定性能,可以通过稳定性分析和试验验证来评估。
响应速度表示系统对太阳位置变化的响应速度,可以通过响应时间和超调量来衡量。
能源利用效率表示系统将太阳辐射能转化为电能的效率,可以通过电量输出和太阳辐射能量输入的比值来衡量。
对于光伏帆板跟踪系统的性能评估,可以通过实验和模拟计算来得出评估结果。
四、优化方法:为了进一步提高光伏帆板跟踪系统的性能,可以采用一些优化方法。
例如,可以在PID控制器中引入模糊控制算法,将PID控制器与模糊控制器相结合,提高系统的鲁棒性和适应性。
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。
模糊自整定PID控制器在太阳能最大功率点跟踪中的实现
Ke y w o r d s : s o l a r e n e r g y ; c h a r g e a n d d i s c h a r g e c o n t r o l l e r ; ma x i mu m p o w e r p o i n t t r a c k i n g ( MP P T) ;
低压电器 ( 2 0 1 3 N o . 6 )
・ 分布式电源 ・
模 糊 自整 定 P I D 控 制 器 在 太 阳 能 最 大 功 率 点 跟 踪 中 的 实现 术
王 宾
( 安徽 理 工大 学 电气与信 息 工程 学院 ,安徽 淮 南
摘
2 3 2 0 0 1 )
要 :介 绍 了 以 D S P芯片 T MS 3 2 0 L F 2 4 0 7 A为 控 制器 , 采 用 最 大 功 率 点 跟 踪 王 宾 ( 1 9 7 9 一) ,
c o n t r o l l e r t o e l i mi na t e t he o s c i l l a t i o n o f PV p o we r a t t h e ma x i mum p o we r po i n t a n d a c hi e v e d a b e t t e r t r a c k i n g e f f e c t o f p o we r ba s e d o n t h e c hi p o f TM S 32 0LF 2 40 7A .Th e pr a c t i c e r e s ul t s p r o v e t ha t i t c a n b a s i c a l l y e l i mi n a t e t h e o s c i l l a t i o n o f t h e o ut p ut p o we r o f p ho t o v o l a t i c c e l l s a t t h e ma x i n un po we r po i n t , i mpr o v e t h e e f f i c i e n c y a n d r e d u c e t h e luc f t ua t i o n.
基于模糊PI调节Boost电路的光伏系统最大功率点跟踪控制_尤鋆
光伏电池的输出电压、电流分别为 Upv 和 Ipv,其
I-U 特性等效为光生电流 Iph 减去二极管电流 Id,即:
Ipv = Iph - Id
(1)
# ! " $ Id = I0
exp
q(Upv + Ipv Rs) akT
-1
(2)
根据式(1)和式(2)可推出:
Upv =
akT q
ln Iph + I0 - Ipv I0
≥
≥
- U ≥
DC
+≥ ≥
L
≥
0 ≥≥
≥
≥ ≥
d赞≥
≥ ≥ ≥ ≥≥ ≥
≥
≥
(9)
电力自动化设备
第 32 卷
根 据 式 (9) 可 求 得 光 伏 阵 列 电 压 的 小 信 号 增 量
u赞 pva 对占空比 d 的小信号增量 d赞 的传递函数:
Gvd(s) =
u赞 pva(s) d赞 (s)
=
s2
Boost 电路开关频率 10 kHz,根据表 1 参数估算并取
裕量,取 C1= 200 μF。 稳态条件下,电感电流连续的临界条件为:每个
开关周期的开始或结束的时刻,电感电流正好为零,
即 IDC ≥ IVD2,可得:
L ≥ UDCTs d(1- d)2
(6)
2IDC
其中,Ts 为 Boost 电路的开关工作周期,一般取 100 μs;d 为 Boost 电路的可变占空比;根据估算可取 Boost 电
高效的光伏系统 MPPT 控制是实现高效的光伏 逆变器的前级组成部分,其电路 拓 扑 主 要 有 Boost Buck[5 ] 、Buck-Boost [6-7]、Buck 、Boost 等 。 Meza C 等 人 设计了 Boost-Buck 变结构控制电路,其 MPPT 控制 仍然是由 Boost 电路来实现,而由传统意义上的全桥 电路逆变电路来实现 Buck 变换器输出单位功率因 数的目的。 因为在光伏应用中,Boost 电路的效率比 Buck 高[8],而根据文献[6 - 7],Buck-Boost 可工作于 等效的 Boost 状态或 Buck 状态。 为了降低系统所需
基于数字PID控制的光伏MPPT研究
基于数字PID控制的光伏MPPT研究作者:吴茂来源:《中国教育技术装备》2012年第09期摘要介绍光伏电池的输出特性及最大功率点跟踪技术的基本原理,针对光伏电池的特点,提出一种采用数字PID控制实现光伏系统最大功率点跟踪(MPPT)控制的方法,它能快速响应外界环境的变化,使光伏系统始终工作在最大功率点。
仿真和实验结果证明,该系统具有鲁棒性和快速响应等优点。
关键词光伏电池;MPPT;PID控制中图分类号:TM914.4 文献标识码:B 文章编号:1671-489X(2012)09-0098-03Study of MPPT based on Fuzzy Parameters Self-Tuning Digital PID Control//Wu MaoAbstract Output characteristic of the solar cell and the principle of Maximum Power Point Tracker are introduced. Based on the feature of the solar cell energy, digital PID controller is proposed to realize its MPPT (Maximum Power Point Tracking). Photovoltaic energy generation system can track the maximum power of PV cell rapidly by using digital PID. Simulation and experimental results show that the system has the robustness and the advantages of rapid response.Key words photovoltaic cell; MPPT; PID controlAuthor’s address Foshan University, Foshan, Guangdong, China 528000近二三十年来,太阳能光伏(Photovoltaic,PV)发电技术得到持续发展,光伏发电已经成为利用太阳能主要方式之一。
光伏发电系统最大功率点跟踪及并网控制策略研究
光伏发电系统最大功率点跟踪及并网控制策略研究光伏发电系统最大功率点跟踪及并网控制策略研究摘要:随着可再生能源的快速发展,光伏发电系统作为一种清洁、可持续的能源技术得到广泛应用。
然而,由于太阳能辐射的不稳定性和光伏发电系统的非线性特性,光伏发电系统在不同工作条件下的最大功率点(MPP)会发生变化,从而导致系统效率的下降。
为了解决这一问题,本文研究了光伏发电系统最大功率点跟踪及并网控制策略,以提高系统的能量利用效率和稳定性。
1. 引言光伏发电系统是利用太阳能将光能转化为电能的设备,具有清洁、无污染等优点。
然而,光伏发电系统的高效运行面临着多个挑战,最大功率点跟踪和并网控制是其中重要的研究方向。
2. 光伏发电系统的最大功率点跟踪光伏发电系统的最大功率点是指输出功率最大的工作状态,实现最大功率点跟踪可以提高系统的能量利用效率。
最常用的最大功率点跟踪方法是基于模型的PID控制方法和基于启发式算法的MPPT算法。
其中,基于模型的PID控制方法适用于稳态工况,但对于光强较弱或快速变化的情况下可能会出现震荡现象;基于启发式算法的MPPT算法则可以在不同光照条件下实现较好的最大功率点跟踪效果,常用的算法包括P&O算法、IC 算法和INC算法等。
3. 光伏发电系统的并网控制策略光伏发电系统在并网运行时需要满足一定的电网要求,包括频率、电压和功率的稳定性要求。
为了实现光伏发电系统的稳定并网,常采用的控制策略包括直接功率控制和V/f控制。
直接功率控制是通过调节光伏发电系统的输出功率来控制系统的并网电流,可以实现稳定的功率注入电网,但对系统的稳定性要求较高;V/f控制通过控制光伏发电系统的输出电压与频率的比值来控制并网电流,对系统的稳定性要求相对较低。
4. 光伏发电系统最大功率点跟踪与并网控制策略的综合研究为了实现光伏发电系统最大功率点跟踪和稳定并网的综合控制,可以将两者结合起来进行研究。
常见的方法包括基于模型的控制策略和基于启发式算法的控制策略。
基于数字PID控制的光伏MPPT研究
关键词 光伏 电池 ;M P ;P D P T I 控制
中图 分 类号 :T9 44 M 1 .
文献 标 识码 :B
文章 编号 :17 -8 X2 1) 90 9— 3 6 149 (02 0— 08 0
S u y o P T b s d o u z P r m t r e f T n n i t PI o t o / W a t d f M P a e n F z y a a e e s S l- u Ig D giaI D O n r I / u M o
Ab tr c O t t ha ac e s C f he ol r s a t u pu c r t ri ti o t s a ce 1 nd he l a t pr nc pl o Ma mu P we Po nt rac r i i e f xi m o r i T ke
近 二 三 十 年来 ,太 阳 能 光伏 ( h t v l a C V P o o o t i ,P )
发 电技 术 得 到 持 续 发 展 ,光 伏 发 电 已经 成 为利 用 太 阳能
技 术 的研 究 ,对 于缓 解 能源 和 环 境 问题 ,开 拓 广 阔 的 光 伏 发 电市 场 ,具 有 重 大 的理 论 和 现 实 意 义 。 研 究 发 现 , 太 阳 能 发 电效率 较 低 成 为 当前 影 响 其 发 展 的 因 素 之 一 。 如 何 提 高 太 阳 能转 换 效 率 ,降 低 系 统 造 价 , 这 是 近 些 年 的 热 点 。 最大 功 率 跟 踪 ( P T)技 术 就 是 针 对 提 高 太 阳 MP 理 辅 导 预 约 机制 , 只有 得 到 预 约 的学 生 才 能 在 约 定 的时 间 进 行 咨 询 , 也便 于辅 导 教 师 有 选 择 地 优 先 对 问题 严 重 的 学生 进行 辅 导 。 4 )在 线 咨询 模 块 。学 生在 线 自愿选 择 辅 导 教师 并 加 入 相 应 的 咨 询室 ,和 辅 导教 师 进 行 交 流 和 咨 询 。充 分 利 用 网 络 的 先进 特 性 ,发 挥 网络 资 源 的 独 特 优 势 ,方 便 学 生和 教 师 的交流 。在 线 咨询 模块 是整 个系 统 的核 心 。 5 )心 理课 堂 模 块 。通 过 文字 、视 频等 方 式 ,开 设 讲
光伏电池最大功率点跟踪控制方法的对比研究及改进
光伏电池最大功率点跟踪控制方法的对比研究及改进摘要:光伏发电系统中光伏电池的输出特性具有唯一的最大功率点(MPP),需要对光伏电池的最大功率点进行跟踪(MPPT)。
文中分析了几种常见的最大功率点跟踪控制方法,对比分析了它们的优缺点。
针对MPPT控制方法中存在的启动特性较差、跟踪过程不稳定、精度不高等特点,采用一种改进爬山法,该法以恒定电压法作为启动特性及采用变步长进行跟踪控制,并利用Matlab/Simulink搭建了改进爬山法的MPPT控制模型,仿真结果验证该方法的有效性。
关键词:光伏发电;最大功率点跟踪;改进爬山法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[1]。
为降低对传统能源的依赖,世界对新型能源的重视越来越高。
太阳能是最具潜能的新能源形式之一,其中光伏发电是太阳能利用的有效方式之一。
光伏发电具有许多优点,如:安全可靠,无噪声,无污染,能量随处可得,无需消耗燃料,不受地域限制,规模大小随意,无需架设输电线路,可以方便地与建筑物相结合等,这些优点都是常规发电和其他发电方式所不可比拟的[1]。
在光伏发电系统中,要提高系统的整体效率,达到充分利用太阳能资源的目的,一个重要的途径就是实时调节光伏电池的工作点,使之工作在最大功率点附近,这一过程就称为最大功率点跟踪[2]。
1 光伏电池模型及输出特性1.1 光伏电池的数学模型在光照强度和环境温度一定时,光伏电池既非恒压源,也非恒流源,也不可能为负载提供任意大的功率,是一种非线性直流电源。
其等效电路如图1所示[1,3]。
图1中,UJ为PN 结电压,Id为光伏电池在无光照时的饱和电流,Id=Io{EU+IRS) nKT-1}.一个理想的太阳能电池,由于串联电阻RS很小,旁路电阻Rsh很大,所以在进行理想电路的计算时,它们均可忽略不计。
由图1的太阳能光伏电池等效电路得出:I=Iph-I0[eq(U+IRS) nKT -1]- U+IR R s sh(1)式中,I为光伏电池输出电流;I0为PN结的反向饱和电流;Iph为光生电流;U为光伏电池输出电压;q为电子电荷,q=1.6伊10-19 C;k为波尔兹曼常数,k=1.38伊10-23 J/K;T 为热力学温度;n为N结的曲线常数;Rs,Rsh为光伏电池的自身固有电阻。
光伏发电MPPT的灰色模糊PID控制
中 图分类 号 : P 7 T 23
文献 标识 码 : A
文章 编号 :6 29 8 2 1 ) 10 3- 4 1 7 —4 X(0 1 0 -0 30
Gr y Fu z D nt o f M a i u Po r Po nt a z y PI Co r lo x m m we i
p o o o i ra ,o h a i o h xs igc n r l lo ih ,t eg a u z h t v hae a r y n t eb ss f ee it o to g rt m h ry f zy/PI u l d o to sa t n a D d a~ mo ec n r l — i
c n r l o e i n t h r o o g a a t e t e a c r c n e u e e e g o s n h r y p e ito sa — o to l t mi a e t e e r r t u r n e h c u a y a d r d c n r y l s ,a d t e g a — r d c i n i p
太阳能电动车最大功率点跟踪模糊控制仿真研究
23 模糊 控 制规则 的设 计 .
控 制规 则用 模 糊条件 语 句来描 述 :
1) i fE= PL n a dEC=PL t nU= he PL
2 i = L a d E P e P ) f P n C= M t n U= L E h
Mo uainP M),通 过MP T 制 器 实 时 改 变 d lt (W o ) P 控
动 车 是 一 全 新 的 领域 ,在 推 动 技 术 进 步 和 科 技 向
生产 力 转化 方面 起 着积极 作 用 。
太 阳能 电动 车 所 处 环 境 的 多变 性 导 致 了太 阳
能 电 池 板 的 输 出 特 性 也 在 不 断 变 化 。本 文 在 分
展 与环 保 是 全球 进 步 的 两 大 主题 。 相 对 于 内燃 机 汽 车 , 电 动 汽 车 及 混 合 动 力 汽 车 , 可 以 说 是 一种 低 污 染 ,甚 至 是 零 污 染 的 交通 工 具 ¨ 。。太 阳 能 电
通 过 开 关 的 通 断 实 现 最 大 功 率 点 跟 踪 ( a i m M xmu P we on rc igMP T ) 制 。D DC变 换 o r it a kn ( P )控 P T C/ 器 中 的 开 关 调 节 通 常 采 用 脉 宽 调 制 ( u s it P leW dh
率 和 斜 率 的变 化 来 进 行 判 断 ,即 作 为 模 糊 输 入 变
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最 大功 率 点 ( P MP )
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光伏发电MPPT的灰色模糊PID控制
光伏发电MPPT的灰色模糊PID控制连瑞娜;熊和金【摘要】The output characteristics of photovoltaic cells are analyzed. According to power-voltage curve of photovoltaic array, on the basis of the existing control algorithm, the gray fuzzy/PID dual-mode control is adopted; that is to say, when it far from the maximum power point because of the changes of external environment or the loads, the fuzzy control is used to track maximum power point(MPP) quickly. For the fuzzy control is the error-control, the fluctuation nearby the MPP is still exist, so when it is nearby MPP, we use PID control to eliminate the error to guarantee the accuracy and reduce energy loss, and the gray-prediction is applied to the MPPT. The simulation results show that the system has good dynamic and steady performances.%分析了光伏电池的输出特性.根据光伏电池的功率-电压曲线,在已有控制算法的基础上,采用灰色模糊/PID双模控制,即在外界环境或者负载发生变化,导致远离最大功率点时,采用模糊控制进行控制,使系统能够快速跟踪到最大功率点.由于模糊控制属于有差控制,在最大功率点附近仍然有震荡,造成一部分功率损失,所以当系统工作在最大功率点的附近时,采用PID控制,以达到一定的控制精度,减少功率的损失,并且将灰色预测应用到光伏发电系统最大功率点跟踪上.仿真结果验证,该控制方法动态、稳态特性良好.【期刊名称】《三峡大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2011(033)001【总页数】4页(P33-36)【关键词】光伏发电;最大功率点跟踪;灰色模糊PID;Matlab【作者】连瑞娜;熊和金【作者单位】武汉理工大学,自动化学院,武汉,430063;武汉理工大学,自动化学院,武汉,430063【正文语种】中文【中图分类】TP273为了充分、高效地利用太阳能,使太阳能尽可能多地输出转变能量,MPPT技术成了光伏发电的关键技术.MPPT控制通常采用DC/DC电路,通过采集光伏电池的输出电压和电流,计算出输出功率,结合控制算法,通过控制DC/DC电路的占空比来控制输出电压从而跟踪到最大功率点.已有的MPPT控制算法有恒定电压跟踪法(CVT)、扰动观测法(P&O)、增量导纳法(INC)等[1],目前国内通常采用CVT法,国外比较常用的有P&O法、INC法.其中CVT法控制简单,易于实现,但是忽略了温度对光伏电池开路电压的影响,所以并不能完全跟踪最大功率点;P&O方法,所需参数少、对传感器精度要求不高,但是其存在最大功率点有震荡,由于天气的变化存在跟踪速度及引起“误判”等问题,INC法虽然能克服“误判”现象,但其控制复杂,对传感器要求较高加上要借助于DSP,增加了费用[2].将灰色模糊/PID控制用于光伏发电的MPPT上,经过Matlab仿真验证其跟踪效果和品质更加良好.1 光伏电池特性光伏电池是一种非线性电源,随着外界环境的变化和负载的变化,其输出也发生变化,通常所用的太阳能电池组件是由许多电池单元串联或者并联起来获得所需要的电压和电流.其中负载电流开路电压光生电流式中,T、G分别为温度和光强,由光伏电池的数学模型可知,其输出电压和电流与温度和光照强度有关,图1为光伏电池在不同光照强度下的功率-电压曲线.图1 光伏电池P-U曲线从光伏电池的P-U特性曲线可知,P-U曲线是单峰曲线,光伏电池在一定的环境条件下只有一个最大功率点,在最大功率点右边输出功率随着输出电压的增大而增大,最大功率点左边则相反,并且最大功率点左右两端的ΔP/Δ U符号不同.2 灰色模糊PID控制的MPPT的实现模糊控制算法是根据人的经验得出的控制规则,不依赖于被控系统精确的数学模型,特别适用于非线性系统.光伏电池就是一种非线性电源,用模糊控制的方法能够解决环境变化时跟踪MPP的速度问题.本文控制原理参考P&O算法,根据图1的P-U 曲线判断距离MPP的远近,在远离最大功率点时采用模糊控制,接近最大功率点时采用PID控制,但是模糊控制是有差控制,在最大功率点仍然存在误差、震荡现象[3],引用PID控制能够有效减轻在最大功率点的震荡,解决跟踪精度问题.由于这些控制都属于事后控制,灰色控制根据已发生的行为特征量预测未发生的事件,属于超前控制、预测控制[4],并且用灰色预测模型的预测值与上一时刻光伏电池的输出值进行比较,比较结果作为模糊控制器或者PID控制器的输入,得出新的输出,灰色模糊PID 的控制原理如图2所示.图2 灰色模糊PID控制框图2.1 模糊控制器的设计2.1.1 确定输入输出量与模糊子集设模糊控制器为双输入单输出的二维控制器,其中输出为DC/DC电路的占空调整步长Δd,输入变量为式中,PV(k)和UV(k)分别指光伏电池第k时刻光伏电池的输出功率和电压,由光伏电池的P-U特性曲线可知,当e(k)=0时,说明光伏电池已工作在最大功率点[5].e(k),Δ e(k)都定义为8个模糊子集分别为{NB, NM,NS,NO,PO,PB,PM,PS},Δd定义为5个模糊子集为{NB,NS,ZO,PB,PS},并将e(k),Δ e(k),Δd的论域分别规定为{-1,1},{-0.5,0.5},{-0.1, 0.1}.2.1.2 确定模糊推理规则本文参考P&O算法原理,通过对P-U曲线的分析得出以下结论,即:(1)当e(k)<0且Δe(k)<0时,P从右侧远离Pmax;(2)当e(k)<0且Δ e(k)>0时,P从右侧向Pmax靠近;(3)当e(k)>0且Δe(k)<0时,P由左侧远离Pmax;(4)当e(k)>0且Δ e(k)>0时,P由左侧向Pmax靠近.根据以上4种情况,确定模糊控制器推理规则,使e(k)始终向零的方向靠近,从而使光伏电池工作在最大功率点.根据以上原理,并且遵循在远离最大功率点时采用较大步长,在最大功率点附近时采用较小步长的原则[6],得出模糊控制规则见表1.表1 模糊控制规则表Δe e NB NM NS NO PO PS PM PB NB NB NB NS NS PS PS PB PB NM NB NB NS NS PS PS PS PB NS NB NS NS ZO ZO PS PS PB NO NS NS NS ZO ZO ZO PS PS PO NS NS ZO ZO ZO ZO PS PS PS NS NS NS ZO ZO PS PS PB PM NB NB NB NS PS PS PS PB PB NB NB NB NS PS PS PB PB2.1.3 确定隶属函数选择常用的三角形作为隶属函数形状,e(k),Δe (k),Δd的隶属函数如图3所示.2.1.4 解模糊通过模糊推理得到的通常是一个模糊集合或者隶属函数,而实际控制中需要一个精确的单值,这个将模糊推理得到的模糊输出变换成精确输出的过程就是解模糊的过程,解模糊的方法有重心法、最大隶属度法、平均法、加权平均法等,在此所采用的解模糊方法是最大值平均法(MOM).MOM法具体为其中Z0为精确输出,Zm是输出隶属函数的最大值时相对应的论域中的第m个元素,M为这种元素的个数.至此光伏发电的MPPT模糊控制器设计完成.2.2 灰色预测的实现灰色系统是指信息部分明确部分不明确的系统,通常采用GM(1,1)单阶单变量模型对系统进行灰预测[7].根据传感器检测的光伏电池Uk-5,Uk-4,Uk-3, Uk-2,Uk-1时刻的输出电压预测Uk,将预测值作为实际输出,得出e(k),Δe(k)和ΔP/Δ U,通过模糊控制器/PID控制器实现控制.具体的预测过程如下.设传感器测得的光伏电池的输出电压列向量为对输出量的原始数据进行累加处理得其中根据U(0)和U(1)得到k+1步预测输出电压为其中式中,u为输出电压的预测值.3 仿真结果根据以上分析,采用Matlab/Simulink对系统进行仿真.其中DC/DC变换电路采用boost升压电路,模糊控制器、PID控制器的切换采用 User Defined Function中的逻辑判断函数根据ΔP/Δ U范围来进行切换[8],根据所选的光伏电池在标准测试条件(t= 25℃,G=1 000 W/m2)设置光伏电池参数:Pmax= 112W,Umax=36.2 V,Imax=3.05 A,Uocs=43.5 V, Iocs=3.28A,Kt=2.06mA/℃,KT=-0.77V/℃.当光照强度在0.25 s从800 W/m2突变到1 000 W/ m2时,仿真结果如图4所示.分析:根据仿真波形,可知在外界环境相对稳定的状态下,即工作于25℃,800 W/m2时,系统稳定的输出功率约为59.8W的功率,当在0.25s,光照突然由800W/m2跃变为1000W/m2时,输出功率基本稳定在最大功率点112 W附近.将灰色模糊PID 控制下的MPPT跟踪效果与模糊控制和模糊PID双模控制下跟踪的稳态误差和精度进行对比,见表2.表2 仿真结果控制方法输出平均功率/W跟踪的相对误差/%模糊控制 108.53.125模糊PID控制 111.6 0.357灰色模糊/PID控制 111.95 0.00454 结论采用灰色模糊/PID控制算法能使系统快速、稳定地响应外界环境的变化,从而减轻了最大功率点附近的震荡造成的功率损失,该控制算法,相对于光伏发电系统中MPPT的其他算法具有更好的动态和稳态性.参考文献:[1] 赵争鸣,刘建政,孙晓瑛,等.太阳能光伏发电及其应用[M].北京:科学出版社,2005.[2] 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.[3] 张超,何湘宁.非对称模糊 PID控制在光伏发电MPPT中的应用[J].电工技术报,2005,20(10):72-75.[4] 熊和金,徐华中.灰色控制[M].北京:国防工业出版社, 2005.[5] Katiraei F,Iravani R,Hatziargyriou N,et al.Microgrids Management[J].IEEE Power and Energy M agazine,2008,6(3):54-65.[6] Sera D,Kerekes T,Teodorescu R,et al.Improved MPPT Algorithms for Rapidly Changing Environmental Condition[C].12th International power Electronics and Motion Control Conference,2006:1614-1619.[7] 邹健.智能预测控制及应用研究[D].杭州:浙江大学, 2002.[8] Nicola Femia,Giovanni Petrone,Giovanni Spagnuolo. Optimization of Perturb and Observe Maximum Power Point Tracking Method[J].IEEE Trans on Power E-lectronics,2005,20(4):963-973.。
基于TS模糊控制器的光伏阵列最大功率点跟踪控制
作者简介:游超(1992-)ꎬ男ꎬ河南信阳人ꎬ硕士研究生ꎬ研究方向为智能控制在光伏发电系统中的应用ꎮDOI:10.19344/j.cnki.issn1671-5276.2019.01.048基于T-S模糊控制器的光伏阵列最大功率点跟踪控制游超1ꎬ王宏华1ꎬ戴伊凡2(1.河海大学能源与电气学院ꎬ江苏南京211100ꎻ2.国网江苏省电力有限公司ꎬ江苏南京211100)摘㊀要:针对光伏发电系统的非线性㊁强耦合㊁不确定特性ꎬ采用一种基于T-S模糊模型的光伏发电系统局部线性建模方法ꎬ并根据建立的局部线性模型ꎬ采用并行分布补偿(PDC)控制策略设计了光伏局部线性子系统的T-S模糊控制器增益ꎮ通过局部线性子系统的加权求和得到全局非线性系统的T-S模糊模型和模糊控制器增益ꎮ基于MATLAB/SIMULINK建立了系统动态仿真模型ꎬ仿真结果表明所设计的T-S模糊控制器用于光伏最大功率点跟踪具有可行性ꎬ同时保证了系统最大功率点跟踪具有足够的稳态精度与跟踪速度ꎮ关键词:光伏阵列ꎻ最大功率点跟踪ꎻ并行分布补偿ꎻT-S模糊控制器中图分类号:TP273㊀㊀文献标志码:B㊀㊀文章编号:1671 ̄5276(2019)01 ̄0182 ̄04MaximumPowerPointTrackingControlofPhotovoltaicArrayBasedonT-SFuzzyControllerYOUChao1ꎬWANGHonghua1ꎬDAIYifan2(1.CollegeofEnergyandElectricalEngineeringꎬHohaiUniversityꎬNanjing211100ꎬChinaꎻ2.StateGridJiangsuElectricPowerCo.ꎬLtd.ꎬNanjing211100ꎬChina)Abstract:DuetothenonlinearꎬstrongcouplinganduncertaincharacteristicsofPVsystemꎬthispaperestablishesalocallinearmodelforPVsystembasedonT-Sfuzzymodel.AccordingtotheestablishedlocallinearmodelꎬtheT-SfuzzycontrollergainofPVlocallinearsubsystemisdesignedbyusingtheparalleldistributedcompensation(PDC)controlstrategy.TheT-Sfuzzymodelandfuzzycontrollergainofthewholenonlinearsystemareobtainedbytheweightedsumofthelocallinearsubsystem.Thesystemdy ̄namicsimulationmodelbasedonMATLAB/SIMULINKisestablished.ThesimulationresultsshowthatthedesignedT-Sfuzzycon ̄trollerisfeasibleforPVmaximumpowerpointtracking.Itssteady-stateaccuracyandtrackingspeedareenoughtoensurethemaxi ̄mumpowerpointtrackingofthesystem.Keywords:photovoltaicarrayꎻmaximumpowerpointtrackingꎻparalleldistributedcompensationꎻT-Sfuzzycontroller0㊀引言光伏发电是利用光伏阵列的光伏效应将太阳能转化为电能ꎬ因其具有安全环保㊁寿命长等一系列优点而受到国内外学者的广泛关注[1]ꎮ光伏电池的输出特性是受太阳光照强度㊁环境温度和光伏阵列参数等因素共同影响的强耦合㊁非线性函数ꎬ而且在不同辐照度和环境温度下光伏输出特性均存在相应的最大功率点ꎮ为了提高太阳能电池的光电转化效率ꎬ需要在线实时调整光伏阵列的工作点使其稳定运行在最大功率点处ꎬ该过程称为光伏发电系统最大功率点跟踪控制[2](maximumpowerpointtrackingꎬMPPT)ꎮ目前国内外学者广泛采用的MPPT方法主要包括电导增量法及变步长电导增量法㊁恒定电压法㊁扰动观察法㊁模糊控制㊁神经网络法等[3]ꎮ但上述方法均存在局限ꎬ限制了其应用范围ꎮ目前针对光伏系统非线性特性模型线性化开展的研究较少ꎮ考虑到光伏发电系统是一个非线性㊁不确定的复杂系统ꎬ具有线性后件的Takagi-Sugeno模糊模型以模糊规则的形式充分利用系统局部信息和专家控制经验ꎬ可以任意精度逼近实际被控对象[4]ꎮ鉴于此ꎬ本文采用T-S模糊模型对光伏发电系统非线性数学模型进行分段线性化ꎬ然后采用并行分布补偿方法设计基于T-S模糊模型的模糊控制器ꎬ并在MATLAB/Simulink中建立系统的仿真模型ꎮ仿真结果表明ꎬ该建模方法保证了良好的鲁棒稳定性ꎬ同时使系统稳定运行在最大功率点ꎬ从而验证了所设计的模糊控制器的可行性和优越性ꎮ1㊀光伏电池数学模型根据光伏电池的工作原理以及内部结构特性ꎬ可得到如图1所示光伏电池的等效电路模型[5]ꎮ根据图1等效电路ꎬ可以得到光伏电池数学模型如下[6]:IL=Iph-ID-Ish(1)Iph=[Isc+CT(T-Tref)]SSref()(2)281R L图1㊀光伏电池等效电路模型ID=I0expqUonkTæèçöø÷-1éëêùûú(3)I0=Id0TTref()3expqEgnk1Tref-1T()éëêùûú(4)Ish=Uo+ILRsRsh(5)式中:Iph为光生电流ꎻID为二极管反向暗电流ꎻIsh为等效电路并联电阻分流电流ꎻIsc为光伏阵列在参考光照强度和温度下的短路电流ꎻIL为负载电流ꎻUo为负载电压ꎻCT为短路电流温度系数ꎻT为环境温度ꎻTref为参考环境温度ꎻS为太阳光光照强度ꎻSref为太阳光参考光照强度ꎻI0为二极管反向饱和电流ꎻq为电荷量ꎻn为P-N曲线常数ꎻk为玻尔兹曼常数ꎻId0为光伏阵列在参考温度下的反向饱和电流ꎻEg为光伏阵列的半导体禁带宽度ꎮ由于光伏电池等效并联电阻Rsh很大ꎬ一般为kΩ数量级ꎬ而RS一般很小ꎬ因此为了便于分析ꎬRsh和RS可忽略不计ꎬ于是光伏电池的输出电流电压关系为:IL=Isc-ID0expqUonkTæèçöø÷-1éëêùûú(6)在不同的光照强度和环境温度下光伏电池的输出电流可以由上式确定ꎬ由此可以计算出光伏电池的输出功率为:P=UphIph(7)其中Uph为光伏电池的输出电压ꎮ基于上述数学模型建立了光伏电池的Simulink仿真模型ꎬ通过仿真可以看出ꎬ在一定的环境温度和光照强度下ꎬP-V曲线存在其极大值点ꎬ因此需要根据不同的光照强度和温度实时调整输出电压ꎬ使得光伏电池输出功率最大ꎬ从而提高光伏电池的能量传输效率ꎮ2㊀Boost变换器的T-S模糊模型光伏发电系统是由光伏阵列㊁Boost变换器和负载元件组成ꎬ其中光伏电池输出电压是通过调节Boost变换器的占空比来改变ꎬ光伏发电系统的结构图如图2所示ꎮ根据图2可得光伏发电系统的动态方程ꎮ当可控开关管VT导通时ꎬ列写状态方程如下:diLdt=-RLLiL+1LVpvdvpvdt=-1C1iL+1C1ipvdvC2dt=-1RC2vC2ìîíïïïïïïï(8)Boost LoadPV-Pane1图2㊀光伏发电系统结构当可控开关管VT关断时ꎬ列写状态方程如下:diLdt=-RLLiL+1Lvpv-1LvC2dvpvdt=-1C1iL+1C1ipvdvC2dt=1C2iL-1RC2vC2ìîíïïïïïïï(9)选取状态变量x(t)=[iL㊀vpv㊀vC2]Tꎬ则Boost电路在开关管导通时间Ton和关断时间Toff的状态空间表达式分别为:x(t)=Akx(t)+Dꎬ㊀k=1ꎬ2(10)其中:A1=-RLL1L0-1C10000-1RC2éëêêêêêêêùûúúúúúúúꎬA2=-RLL1L-1L-1C1001C20-1RC2éëêêêêêêêùûúúúúúúúꎬD=0ipvC10éëêêêêùûúúúúꎮ根据状态空间平均化的思想可得到系统的平均状态方程为:x(t)=[A1x(t)+D]u+[A2x(t)+D](1-u)(11)其中u为可控开关管的占空比ꎮ上式也可以表示为:x(t)=A2x(t)+B(x(t))u+D(12)其中B(x(t))=[vC2/L㊀0㊀-iL/C2]Tꎮ为了实现光伏发电系统最大功率点跟踪控制ꎬ引入光伏系统输出电压偏差的积分变量为增广状态变量ꎬ即e=ʏ(vref-vpv)dtꎬ其中vref为最大功率点处的输出电压ꎬ即为输出电压参考值ꎬ因此可以得到增广系统的状态方程如下:x-(t)=A-x-(t)+B-u+D-(13)其中:x-(t)=[x1x2x3e]ꎬ381A-=-RLL1L-1L0-1C10001C20-1RC200-100éëêêêêêêêêùûúúúúúúúúꎬB-=vC2L0-iLC20éëêêêêêêêùûúúúúúúúꎬD-=0ipvC10vreféëêêêêêêùûúúúúúúꎮ采用T-S模糊控制的方法ꎬ用IF-THEN形式的语句来描述所建立光伏系统动态模型ꎬ每条模糊规则都可以表示一个线性模型ꎬ根据上式定义模糊变量为z1=iLꎬz2=vC2ꎬz(t)=[z1(t)㊀z2(t)]Tꎮ因此系统动态方程可由T-S模糊规则描述如下:规则1:如果z1(t)是F1minꎬ且z2(t)是F2minꎬ则dx(t)/dt=A-xt()+B1u+D-ꎻ规则2:如果z1(t)是F1minꎬ且z2(t)是F2maxꎬ则dx(t)/dt=A-xt()+B2u+D-ꎻ规则3:如果z1(t)是F1maxꎬ且z2(t)是F2minꎬ则dx(t)/dt=A-xt()+B3u+D-ꎻ规则4:如果z1(t)是F1maxꎬ且z2(t)是F2maxꎬ则dx(t)/dt=A-xt()+B4u+D-ꎮ其中:B1=m2L0-m1C20éëêêêêêêêùûúúúúúúúꎬB2=M2L0-m1C20éëêêêêêêêùûúúúúúúúꎬB3=m2L0-M1C20éëêêêêêêêùûúúúúúúúꎬB4=M2L0-M1C20éëêêêêêêêùûúúúúúúúꎮ其中:m1和M1分别为z1(t)的下界和上界ꎻm2和M2分别是z2(t)的下界和上界ꎮ通过模糊推理和平均加权反模糊化的方法ꎬ可以得到光伏系统总的状态方程为:x-(t)=ð4i=1ui(z(t)){A-x-(t)+Biu(t)+D-}(14)其中:ui(z(t))=wi(z(t))ð4i=1wi(z(t))ꎬð4i=1ui(z(t))=1ꎮw1(z(t))=F1minF2minꎻw2(z(t))=F1minF2maxꎻw3(z(t))=F1maxF2minꎻw4(z(t))=F1maxF2maxFkmin(z(t))=zk(t)-mkMk-mkꎻFkmax(z(t))=Mk-zk(t)Mk-mkꎮ3㊀T-S模糊控制器设计基于T-S模糊模型的控制器设计通常采用并行分布补偿的原则ꎬ并行分布补偿是指模糊控制器的设计与模糊系统的模糊前件变量保持一致而且模糊规则数相等ꎬ则由模糊规则描述的模糊控制器如下:规则1:如果z1(t)是F1minꎬ且z2(t)是F2minꎬ则ut()=K1x-t()ꎻ规则2:如果z1(t)是F1minꎬ且z2(t)是F2maxꎬ则ut()=K2x-t()ꎻ规则3:如果z1(t)是F1maxꎬ且z2(t)是F2minꎬ则ut()=K3x-t()ꎻ规则4:如果z1(t)是F1maxꎬ且z2(t)是F2maxꎬ则ut()=K4x-t()ꎮ本文采用并行分布补偿方法设计T-S模糊控制器增益ꎮ针对每条规则下的局部线性子系统分别设计控制器增益ꎬ每个局部控制器增益利用极点配置的方法求取ꎬ所得局部控制器乘以各个局部规则的权值再求和即为总体控制器输出ꎬ则整个系统的模糊控制器输出为:u(t)=ð4i=1ui(z(t))Kix-(t)(15)4㊀仿真及分析为了验证本文所设计的T-S模糊控制器在跟踪误差和扰动抑制方面的性能ꎬ根据图3所示控制框图搭建了光伏系统的Simulink仿真模型ꎮ光伏系统模型参数分别为:电容C1=C2=100uFꎬ电感L=10mHꎬ电感内阻RL=0.01Ωꎬ外部负载R=10Ωꎬ选择两个主导闭环极点为:[-1+jꎻ-1-j]ꎬ两个非主导闭环极点为:[5+5jꎻ5-5j]ꎮ利用MATLAB求解出状态反馈增益分别为:K1=[-6.540.44-0.160]ꎻK2=[-1.430.010.040]ꎻK3=[-0.170.03-0.020]ꎻK4=[-0.210.03-0.0140]ꎻ设置光伏电池外界环境温度为T=25ħꎬ光照强度由1000W/m2变化到600W/m2ꎮC 1C 2R CV SVV SVV erf STMPPTPVarrayV C 1i Lu (t )+++-R IL RK tF t图3㊀光伏系统控制框图仿真结果如下:图4表示光照强度阶跃变化下的光伏系统输出功率的波形图ꎬ图5表示光照强度阶跃变化下光伏系统输出电压波形图ꎬ图6表示光照强度阶跃变化下光伏系统输出电流的波形图ꎮ从仿真结果可以看出T-S模糊控制器能够使光伏系统快速稳定跟踪到最大功率点ꎬ而且外界环境发生变化的情况下模糊控制器能够快速跟踪到新的最大功率点ꎮ5㊀结语本文针对光伏发电系统的非线性特性开展了T-S模4811008060402000.010.020.030.040.050.060.070.080.090.1Time /sP o w e r /W图4㊀不同光照强度下光伏输出功率曲线2220181614121080.010.020.030.040.050.060.070.080.090.1Time /sV o l t a g e /V图5㊀不同光照强度下光伏输出电压曲线765432100.010.020.030.040.050.060.070.080.090.1Time /sC u r r e n t /A图6㊀不同光照强度下光伏输出电流曲线糊在光伏发电系统建模和最大功率点跟踪控制方面的应用研究ꎬ通过仿真结果验证了T-S模糊控制器不仅能够保证系统稳定运行ꎬ而且保证了光伏系统最大功率点跟踪具有足够的稳态精度和跟踪速度ꎮ参考文献:[1]肖建ꎬ赵涛.T-S模糊控制综述与展望[J].西南交通大学学报ꎬ2016ꎬ51(3):462 ̄474.[2]张顺.基于二型模糊模型的光伏系统MPPT控制[D].锦州:辽宁工业大学ꎬ2017.[3]李若铭.基于T-S模糊模型的防空导弹控制系统设计[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学ꎬ2016.[4]A.KumarꎬA.S.VempatiꎬL.Behera.T-SfuzzymodelbasedMaximumPowerPointTrackingcontrolofphotovoltaicsystem[C].2013IEEEInternationalConferenceonFuzzySystems(FUZZ-IEEE)ꎬHyderabad:2013:1 ̄8.[5]廖倩芳.II型T-S模糊建模与控制[D].上海:上海交通大学ꎬ2009.[6]C.S.Chiu.T-SFuzzyMaximumPowerPointTrackingControlofSolarPowerGenerationSystems[J].IEEETransactionsonEner ̄gyConversionꎬ2010ꎬ25(4):1123 ̄1132.[7]杨凤梅.连续时间T-S模糊系统的动态输出反馈控制器设计[D].南昌:南昌航空大学ꎬ2016.[8]L.K.LettingꎬJ.L.MundaꎬA.Hamam.Particleswarmopti ̄mizedT-Sfuzzylogiccontrollerformaximumpowerpointtrack ̄inginaphotovoltaicsystem[C].2010ConferenceProceedingsIPECꎬSingapore:2010:89 ̄94.[9]M.RakhshanꎬN.VafamandꎬM.H.Khoobanetal.MaximumPowerPointTrackingControlofPhotovoltaicSystems:APolyno ̄mialFuzzyModel-BasedApproach[J].IEEEJournalofEmer ̄gingandSelectedTopicsinPowerElectronicsꎬ2018ꎬ6(1):292 ̄299.[10]赵涛.区间二型T-S模糊系统反馈控制研究[D].成都:西南交通大学ꎬ2015.[11]A.AltamimiꎬZ.A.Khan.ADC-DCbuckconverterwithmaxi ̄mumpowerpointtrackingimplementationforphotovoltaicmod ̄uleapplication[C].2017IEEEConferenceonEnergyConver ̄sion(CENCON)ꎬKualaLumpur:2017:305 ̄310.[12]张彪.基于T-S模型的区间二型随机模糊系统的分析和设计[D].杭州:杭州电子科技大学ꎬ2014.[13]郭长兴.基于改进型的Boost电路光伏系统最大功率点跟踪研究[D].镇江:江苏科技大学ꎬ2017.[14]D.F.ZaionsꎬA.J.BalbinoꎬC.L.Baratierietal.Comparativeanalysisofbuckandboostconvertersappliedtodifferentmaxi ̄mumpowerpointtrackingtechniquesforphotovoltaicsystems[C].2017BrazilianPowerElectronicsConference(COBEP)ꎬJuizdeFora:2017:1 ̄6.[15]刘文涛.光伏发电系统最大功率点跟踪算法研究[D].合肥:安徽理工大学ꎬ2017.[16]冷淼.光伏发电系统及其MPPT控制策略的研究[D].长春:长春工业大学ꎬ2017.[17]周东宝.光伏发电系统改进型变步长MPPT控制研究[D].广州:华南理工大学ꎬ2016.[18]李志刚ꎬ吴楠.二级倒立摆的T-S模糊控制器设计[J].华北理工大学学报(自然科学版)ꎬ2017ꎬ39(4):82 ̄87.[19]李医民ꎬ杜一君.区间Type-2T-S间接自适应模糊控制[J].控制理论与应用ꎬ2011ꎬ28(11):1558 ̄1568.[20]张晓倩ꎬ宋晓茹.基于T-S模糊控制器的网络控制系统仿真研究[J].计算技术与自动化ꎬ2017ꎬ36(2):37 ̄40.收稿日期:20180619581。
基于自适应模糊PID算法的光伏系统MPPT控制
基于自适应模糊PID算法的光伏系统MPPT控制作者:孙晓玲,惠晶来源:《现代电子技术》2010年第22期摘要: 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)22-0181-03MPPT Strategy of PV System Based on Adaptive Fuzzy PID AlgorithmSUN 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 control0 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。
光伏发电系统最大功率点跟踪调节策略设计与实现
光伏发电系统最大功率点跟踪调节策略设计与实现光伏发电系统已成为当今可再生能源领域中最具发展潜力的技术之一。
然而,在实际应用中,光伏发电系统的效率存在一定的限制,其中一个重要的因素是光伏阵列与负载之间的电力匹配问题。
为了提高光伏发电系统的效率,研究人员提出了一种称为最大功率点跟踪(MPPT)技术的方法,进行光伏阵列与负载之间的电能转换效率优化。
光伏发电系统的最大功率点是指在给定的环境条件下,光伏电池阵列所能输出的最大功率。
而最大功率点跟踪则是通过调节光伏阵列的工作状态,使其实时输出与最大功率点相匹配的电压和电流,从而实现最大功率的获取。
在光伏发电系统中,最常用的MPPT技术包括开环和闭环控制两种方式,分别适用于单一光伏阵列和多光伏阵列系统。
开环控制是指根据光照强度、温度等环境参数,通过数学模型计算出光伏阵列的最大功率点。
闭环控制则是通过反馈控制器来实时监测光伏阵列的输出功率,并动态调节光伏阵列的工作状态,不断迭代寻找最大功率点。
基于开环控制的MPPT方法有很多种,其中最常用的是P&O(Perturb and Observe)算法。
P&O算法通过周期性扰动光伏阵列的工作电压或电流,观察输出功率的变化情况,并根据变化趋势不断调整工作状态,直到找到最大功率点。
该算法简单易实现,但受环境条件变化的影响较大,容易出现震荡现象。
为了克服P&O算法的缺点,研究人员提出了很多改进的MPPT算法,如模型预测控制(MPC)、人工神经网络(ANN)等。
这些算法通过建立更准确的数学模型或使用深度学习技术来预测光伏阵列的最大功率点,从而提高了MPPT的精确性和稳定性。
闭环控制的MPPT方法则是通过反馈控制器来实时调节光伏阵列的工作状态,使其输出功率始终保持在最大功率点附近。
闭环控制器一般包括传感器、执行器和控制算法三个部分。
传感器用于实时监测光伏阵列的工作状态,执行器用于调节阵列的工作状态,控制算法则根据传感器的数据和设定的最大功率点参考值,计算出控制量并输出给执行器。
太阳能光伏发电系统最大功率点跟踪技术研究
太阳能光伏发电系统最大功率点跟踪技术研究一、本文概述随着全球能源危机和环境污染问题的日益严重,可再生能源的开发和利用已成为全球关注的焦点。
太阳能光伏发电作为一种清洁、可持续的能源利用方式,受到了广泛的关注。
然而,太阳能光伏电池的输出功率受到光照强度、温度等多种因素的影响,存在非线性、时变性和不确定性等特点,使得其最大功率点的跟踪成为一个具有挑战性的技术问题。
因此,研究太阳能光伏发电系统最大功率点跟踪技术,对于提高光伏系统的发电效率、降低运行成本、推动太阳能光伏发电技术的发展具有重要意义。
本文旨在深入研究和探讨太阳能光伏发电系统最大功率点跟踪技术的相关理论和应用。
我们将对太阳能光伏发电系统的基本原理和特性进行详细介绍,为后续的研究提供理论基础。
然后,我们将重点分析最大功率点跟踪技术的基本原理和常用方法,包括恒定电压法、扰动观察法、增量电导法等,并比较它们的优缺点和适用范围。
接着,我们将探讨一些新兴的最大功率点跟踪技术,如基于模糊控制、神经网络、遗传算法等智能优化算法的方法,并分析它们在提高跟踪精度和响应速度方面的优势。
本文还将对最大功率点跟踪技术的实际应用进行研究。
我们将介绍一些典型的太阳能光伏发电系统最大功率点跟踪技术的实现方案和案例分析,包括硬件电路设计、软件编程、实验测试等方面,以期为读者提供全面的技术参考和实践指导。
我们将对太阳能光伏发电系统最大功率点跟踪技术的发展趋势和前景进行展望,分析未来研究方向和挑战,为推动太阳能光伏发电技术的发展提供有益的参考。
二、太阳能光伏电池工作原理及特性太阳能光伏电池,也称为太阳能电池板,是一种将太阳光直接转换为电能的装置。
其工作原理基于光伏效应,即当太阳光照射在光伏电池上时,光子会与电池内部的半导体材料相互作用,导致电子从原子中释放并被收集,从而产生电流。
这个过程不需要任何机械运动或其他形式的中间能量转换,因此太阳能光伏电池是一种高效、无污染的能源转换方式。
基于模糊PID算法的光伏最大功率点跟踪控制系统设计_柳莺
收稿日期:2016-03-02基于模糊PID 算法的光伏最大功率点跟踪控制系统设计柳莺,席小卫,胡亚维(兰州理工大学技术工程学院甘肃兰州,730050)摘要:采用最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking ,MPPT )技术,实时调整光伏电池工作点,使得其工作在最大功率点,提高了光伏发电系统的转换效率。
通过光伏电池的数学模型在Matlab /Simulink 环境建立了光伏最大功率系统的仿真模型。
设计了最大功率跟踪系统,分析了升压斩波电路,及其在光伏发电系统中的作用。
构建了Boost 变换器仿真模型,基于模糊PID 算法的最大功率跟踪技术得到了良好实验结果。
关键词:光伏电池;最大功率点跟踪;模糊PID 算法;Matlab /Simulink 仿真中图分类号:TP273文献标识码:BDOI 编码:10.14016/j.cnki.1001-9227.2016.07.017Abstract :In order to improve the conversion efficiency of photovoltaic cells ,the operating point of photovoltaic cells was real -time adjusted for operating at maximum power point using the MPPT (maximum power point tracking )techniques in this paper.The simulation model of maximum power system for photovoltaic cell was established in Matlab /Simulink environment by using mathematical model of photovoltaic cell.The maximum power tracking system was designed on the basis of the analysis on Boost chopper circuit and its role in the photovoltaic system.The simulation model of Boost converter was constructed.An excellent experimental result of MPPT was achieved u-sing the fuzzy PID algorithm.Key words :photovoltaic cells ;maximum power point tracking ,fuzzy PID algorithm ;matlab /Simulink simulation0引言太阳能光伏发电由于其可再生性、清洁性、取之不尽及用之不竭等特点,正在发展成为全世界绿色能源组织中的重要部分。
基于模糊参数自整定数字PID控制的光伏最大功率点跟踪技术研究
c l r pdl y u ig dgi lPI el a i y b sn i t D. S mu ain a x rme tlrs lss we ha h y t m a her bu t e sa a i l t nd e pei n a e ut ho d t tt e s se h d t o sn s nd o t d a tg s o a i e po s he a v n a e fr p d r s n e.
Ab ta t sr c :Oup tc aa trsi o h o oo oti tu h rceit fte p h tv l e(P c a V)cl a d te picpeo xmu p w rp it el n h r il fma i m o e on n
PI c nt o D o r l
0 引 言
太 阳 能 作 为 可再 生 的绿 色 能 源 , 有 “ 之 具 取 不 尽 、 之不 竭 ” 清 洁 、 保 等 优 点 , 用 、 环 在未 来 的供 电系统 中将 占有 重 要 的地位 。研究 发 现 , 阳能 太
发 电效 率 较低 成 为 当前 影 响 其 发展 的原 因 之一 。
l 石 雨 『 丽+ 研
究 方 向 申 力 电 子
点。仿真 和实验结果证 明该 系统具有鲁棒性和快速响应等优点。
关键 词 : 伏 电 池 ; 大 功 率 点 跟 踪 ; 糊 参数 自校 正 ; I 控 制 光 最 模 PD 中 图分 类 号 : M 94 4 文 献标 志码 : T 1 . A 文 章 编 号 : 0 15 3 ( 0 1 1—0 00 10 —5 1 2 1 )60 3 -5
c n rle s p o s d t e lz t PPT. P o tolrwa r po e o r aie is M V e e g e e a in y tm o d ta k t lx mun we fPV n r y g n r to s se c ul r c he n a i lpo ro
基于PSIM的光伏发电最大功率跟踪技术仿真
基于PSIM的光伏发电最大功率跟踪技术仿真顾冬冬;金楠;崔光照【摘要】利用PSIM软件设计了光伏发电最大功率跟踪(MPPT)仿真模型。
该模型功率主电路采用BUCK变换器,检测电路用于测量光伏电池板电压和电流信号,控制电路使用动态链接库(DLL)模块控制主电路开关管通断,编译后的DLL 文件直接与PSIM链接进行仿真。
该模型可快速有效地跟踪光强、温度变化,具有建模简单、仿真速度快等优点。
%Maximum power point tracking (MPPT)simulation model of photovoltaic power generation sys-tem was designed using PSIM software,in MPPT simulation model,the power circuits adopt BUCK convert-er,the signal detecting circuits measured voltage and current values of photovoltaic cells,the control cir-cuits used dynamic link library (DLL)module to control the power switch module,the compiled DLL files could be linked to PSIM directly.The model could track irradiation and temperature rapidly,and it had the advantages of modeling simple and quick simulation.【期刊名称】《郑州轻工业学院学报(自然科学版)》【年(卷),期】2014(000)003【总页数】4页(P61-64)【关键词】PSIM仿真;光伏发电;最大功率跟踪;动态链接库【作者】顾冬冬;金楠;崔光照【作者单位】郑州轻工业学院电气信息工程学院,河南郑州 450002;郑州轻工业学院电气信息工程学院,河南郑州 450002;郑州轻工业学院电气信息工程学院,河南郑州 450002【正文语种】中文【中图分类】TM615太阳能作为一种可再生的清洁能源,正在发展成为世界能源组成中的重要部分.光伏发电技术利用光伏电池的光电效应将光能直接转换成电能,是利用太阳能的重要方式之一.利用电力电子技术和控制理论可实现光伏发电最大功率跟踪MPPT(maximum power point tracking)、提高光伏发电效率.目前,国内外已提出多种MPPT方法[1-2].其中,扰动观察法和电导增量法由于被测参数少、结构简单、易于实现等特点,应用较广泛.扰动观察法是先比较相邻2次采样的光伏电池输出功率,通过提高或降低工作电压寻找光伏电池最大功率工作点.电导增量法通过测量比较光伏电池电导增量和瞬时电导实现 MPPT[3].目前,常用的电力电子仿真软件有 Saber,PSpice,Matlab,PSIM(power simulation)等.其中,Saber功能最强,可仿真电力电子元件、电路和系统,仿真结果真实性好,数据处理量大,但仿真速度慢、价格昂贵、使用较复杂,不利于推广,目前多在大型企业应用.PSpice的仿真波形与电路实验波形十分接近,对设计电路拓扑有重要意义,但求解收敛性差,仿真闭环系统时很难收敛.Matlab有丰富的库函数供用户直接调用,用户可根据需要建立、扩充库函数,对控制部分有简捷、高效的建模方式和强大的建模能力,但循环运算效率低、封装性不好.PSIM软件是电力电子系统专用仿真软件,能够以理想化元件模型建模,提供功率级电路和控制电路元件模型,采用较为简单的梯形法求解系统方程,具有仿真速度快、用户界面友好等特点[4],其DLL模块可用于功率电路和控制电路,允许用户使用代码编程,具有灵活、高效的特点,能够实现MPPT算法仿真研究.本文拟将 PSIM软件应用于新能源发电MPPT系统的分析与设计,以达到可方便地验证所建立数学模型正确性和控制策略合理性的目的.光伏电池利用P-N结接收太阳光照,其产生的光生伏特效应直接将光能转换成电能.光伏电池单元的外特性模型可看成恒流源与二极管并联回路.光伏电池输出电流可表示为[5]其中,I L为光伏电池的输出电流/A,I ph为光生电流/A,I o为光伏电池内部等效二极管P-N结反向饱和电流/A,q为电子电荷/C,U D为光伏电池等效二极管端电压/V,A为光伏电池内部P-N结曲线常数,k为波尔兹曼常数,T为光伏电池所处环境绝对温度/K.根据式①,不同温度和照度条件下,光伏电池功率-电压特性曲线见图1.其中虚线是最大功率线,P max是输出的最大功率.图1a)表明随着光照强度增强,曲线向上平移;P max增大;图1b)表明随着温度升高,光伏电池开路电压减小.温度对开路电压影响较大,短路电流只是略有增加,P max减小;温度恒定时,P max与光照强度成正比;光强恒定时,P max与温度成反比.由此可知,光伏电池输出特性受外界条件影响,在特定的输出电压下,输出功率最大,这一时刻为最大功率点.MPPT使光伏电池工作点随外界环境的改变进行适当调整,使光伏电池始终处于输出最大功率的工作状态.光伏发电MPPT仿真模型结构见图2,光伏电池板产生的直流电能经BUCK电路向蓄电池充电.光伏电池板输出电压、电流值经检测电路送至控制算法模块,该模块利用DLL技术执行算法,控制主电路开关管通断,实现光伏发电MPPT.当需要改进MPPT算法时,只需根据新算法进行改编,将生成的DLL文件链接到PSIM 中,这种通过创建自定义DLL模块实现仿真的方法更加方便、灵活.目前比较常用的MPPT算法[6]中,扰动观察法具有跟踪效率高,易于实现的特点,是最常用的MPPT方法.其具体流程见图3.该方法工作原理如下:假设系统处于稳定运行状态,首先检测计算该状态下光伏电池输出电压U k-1和输出功率P k-1,在此基础上,对光伏电池进行正向电压ΔU扰动,再次确定光伏电池输出功率P k.若输出功率增加,光伏电池工作于图1a)中最大功率线左侧,可继续增加正向扰动电压;若所测输出功率降低,光伏电池工作于最大功率线右侧,则应反向增加扰动电压,使工作点左移.通过调节光伏电池工作电压U o,保证光伏电池稳定工作在最大功率点附近,实现MPPT.PSIM是电力电子领域[7]、电机驱动控制领域和功率转换系统专用仿真软件,仿真速度快,用户界面友好.PSIM由SIMCAD和SIMVIEW 两个软件组成.PSIM提供太阳能、风能模块直接供用户使用,仿真时只需更换或改进部分功能模块,不但节省控制方案的设计周期,还可快速验证所设计的控制算法,充分利用计算机仿真的优越性.PSIM中DLL模块可链接由Microsoft Visual C++编译生成的DLL文件.DLL模块接收检测信号后,实现控制算法,将计算所得控制量返回仿真电路.通过修改系统参数或人为加入不同扰动因素,比较不同温度、光照条件下系统的动、静态性能;或者模拟相同实验条件,验证不同控制策略的优劣,为新能源发电最大功率跟踪系统的分析和设计提供有效的手段和工具.图4为该系统PSIM仿真模型.该模型中,仿真时间为0.1 s,步长间隔为1μs.温度设置为25℃,光照强度在1 000 W/m2和800 W/m2之间阶跃变化,模拟实际运行时光强的不稳定性,观察MPPT效果.该模型采用DLL模块,根据输入信号确定参考电压,实现扰动观察,与三角波比较生成PWM信号控制系统输出最大功率.仿真模型设计方法如下.3.1 Visual C++程序设计设计步骤如下:使用文件—新建—工程—Win32 Dynamic-Link Library新建空DLL工程;使用工程—增加到工程—文件,选择已编写的MPPT代码文件,加入到工程;组建—配置—添加Win32 Release;使用组建—全部重建,即可产生DLL文件.3.2 PSIM 模型设计设计步骤如下:1)配置光伏电池参数,采用PSIM自带的光伏电池板物理模型,参考温度25℃,参考光照强度为1 000 W/m2时,开路电压21.1 V,短路电流3.8 A,最大功率点处电压17.1 V,最大功率点处电流 3.5 A;2)配置主电路参数,电感0.1 mH,滤波电容200 μF,开关频率 100 kHz;3)DLL模块设计,选用三输入三输出DLL模块,输入信号为光伏电池输出电流和电压,使用Elements-Other-Function Blocks-DLL Block放置 DLL模块;4)使用Options-Set Path将DLL文件所在目录设置为搜索路径或当前路径,双击DLL模块,设置其File name与DLL文件名相同.图5为使用DLL模块的MPPT仿真波形图.实际温度25℃,在光强为1000W/m2时,光伏电池输出电流为3.74 A;光强为800W/m2时,输出电流为3.0 A.输出电压在仿真开始 1.5 ms后稳定在15.5 V左右.输出功率在 57.4 ~45.9 W 范围内跟随光强阶跃变化.经分析可知,在光强变化时,光伏电池输出功率可有效跟踪最大功率且输出电压稳定.本文利用PSIM软件设计了光伏发电最大功率跟踪(MPPT)仿真模型,运用该模型可有效追踪光照强度、温度等外界条件的变化,验证了扰动观察方法的有效性.该模型具有建模简单、仿真速度快等优点.DLL模块的使用使MPPT仿真更加方便、灵活.当采用不同MPPT方法时,只需修改检测模块和相应程序,充分发挥PSIM 的优势,缩短开发周期,提高研发效率,对新能源发电最大功率跟踪技术的研究有重要意义.【相关文献】[1] De Brito M A G,Galotto L,Sampaio L P,etal.Evaluation of themain MPPT techniques for photovoltaic applications[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2013,60(3):1156.[2]郑必伟,蔡逢煌,王武.一种单级光伏并网系统MPPT算法的分析[J].电工技术学报,2011,26(7):90.[3] Sera D,Mathe L,Kerekes T,et.al.On the perturb and observe and incremental conductance MPPTmethods for PV systems[J].IEEE Journal of Photovoltaics,2013,3(3):1070.[4]野村宏,藤原宪一郎,吉田正伸.使用PSIM学习电力电子技术基础[M].西安:西安交通大学出版社,2009:7-8.[5]赵争鸣,陈剑,孙晓瑛.太阳能光伏发电最大功率点跟踪技术[M].北京:电子工业出版社,2012:37-30.[6]舒杰,王亮平,张先勇,等.光伏并网最大功率跟踪的改进型扰动控制[J].电力电子技术,2011,45(9):64.[7]杨小亮,刘洁,姜素霞,等.基于PSIM的并联有源电力滤波器仿真研究[J].郑州轻工业学院学报:自然科学版,2009,24(5):92.。
光伏发电系统中的优化控制算法研究
光伏发电系统中的优化控制算法研究光伏发电系统是一种利用太阳能将光能转化为电能的装置,具有环保、可再生的特点。
然而,在实际应用中,光伏发电系统面临着诸多挑战,如光照变化、天气变化等因素的影响,以及功率调节、电压稳定等问题。
为了提高光伏发电系统的效率和稳定性,研究人员提出了许多优化控制算法来解决这些问题。
一、最大功率点追踪算法光伏发电系统的最大功率点是指光照条件下能够产生最大功率的工作点。
最大功率点追踪算法旨在通过调节系统中的控制参数,使得系统工作于最大功率点附近。
常见的最大功率点追踪算法包括P&O算法、改进的P&O算法、模型预测控制算法等。
P&O算法(Perturb and Observe)是一种简单而高效的算法。
它通过对光伏发电系统的输入电压或输入电流进行微小的扰动,然后根据扰动前后功率的变化来判断当前工作点的位置。
然而,P&O算法存在震荡问题和误差问题。
为了克服这些问题,改进的P&O算法引入了新的追踪规则,如变扰动步长等,以提高算法的稳定性和精度。
模型预测控制算法是一种基于系统数学模型的优化算法。
通过建立光伏发电系统的数学模型,预测未来一段时间内的输入功率,并根据预测结果调整系统的控制参数,从而使系统工作于最大功率点附近。
模型预测控制算法具有较高的精度和稳定性,但对系统的数学模型要求较高。
二、功率调节算法光伏发电系统在功率调节过程中面临着电压和电流的波动,以及输出功率的不稳定性问题。
优化控制算法可以帮助光伏发电系统实现精确的功率调节,提高系统的稳定性和可靠性。
常见的功率调节算法包括PID控制算法、模糊控制算法和神经网络控制算法等。
PID控制算法是一种经典的反馈控制算法,通过调节比例、积分和微分参数来保持系统稳定。
模糊控制算法是一种基于模糊逻辑的控制算法,通过建立模糊规则来实现系统的精确控制。
神经网络控制算法是一种基于人工神经网络的控制算法,通过学习和训练网络来实现系统的自适应控制。
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新能源0引言随着光伏技术的发展,光伏发电必将成为常规能源的重要补充部分,如何提高太阳能转换效率、降低系统造价等,便成发展光伏发电的重要课题。
目前我国对于光伏最大功率点跟踪的理论研究已经十分广泛[1-3]。
在分析光伏电池伏安特性的基础上,设计了一个模糊PID控制器,以提高光伏发电的性能。
1光伏电池的特性及MPPT原理1.1光伏电池的数学模型光伏电池是利用半导体材料的光伏效应制成的。
光伏电池组件的I-U特性随太阳辐照度E(W/m2)和电池温度T(K)而变化,即I=F(U,U oc,E,T)。
根据电子学理论,光伏电池对应的I-U函数为:I pv=I sc[-c1(eURc2U oc-1)]+DI,c2=U mpU oc-1ln(1-I mpI oc),c1=(1-I mpI oc)e(-U mpc2U oc),U r=U PV+β(T-T ref)+R s DI,DI=αS(T-T ref)+I sc(S-1)。
式中,α为在参考日照下,电流变化温度系数;β为在参考温度下,电压变化温度系数;R s为光伏电池的串联电阻;I sc为短路电流;U oc为开路电压;U mp 为最大功率点对应的电压;I mp为最大功率点对应的电流。
1.2Buck电路实现MPPT的原理在该系统中,数字控制器主要实现光伏电池对蓄电池的充电。
由于受到蓄电池过充电压的限制,故该系统采用具有降压调节功能的Buck型变换器,变换器具有效率高、体积小等优点,在光伏系统中,为了寻求阻尼的最佳匹配,通常是通过控制PWM的占空比来实现光伏电池输出功率的最大化[4-5]。
太阳能电池的特性曲线如图1所示。
当d P/d U=0时,光伏电池输出功率最大,而电压U是由占空比决基于模糊PID控制的光伏最大功率点跟踪仿真研究范建荣(尚德能源工程有限公司,江苏无锡214000)摘要:在分析光伏电池伏安特性的基础上,设计了一个模糊PID控制器,以提高光伏发电的性能。
仿真结果表明,模糊PID控制能够快速、准确地跟踪最大功率点,避免最大功率点处的振荡,提高了系统稳定性和能量转换效率。
关键词:模糊PID控制;光伏电池;最大功率点跟踪(MPPT)中图分类号:TM914.4文献标识码:ASimulation Study of Photovoltaic Maximum Power Point Tracking Basedon Fuzzy PID ControlFAN Jian-rong(Shangde Energy Engineering Company Limited,Wuxi400020,China)Abstract:Through analysis of volt-ampere characteristic of photovoltaic cell,a fuzzy PID controller is designed in order to improve the performance of photovoltaic.Simulation shows that the fuzzy PID control could track the maximum power point rapidly and accurately and could avoid oscillation.The system stability and energy conversion efficiency are improved.Keywords:Fuzzy PID control;photovoltaic cell;maximum power point tracking收稿日期:2012-03-21图1太阳能电池的特性曲线88自动化应用定的,因此可以直接把占空比作为控制量。
2MPPT数字PID控制器设计PID控制增量法的增量式:Δu(k)=u(k)-u(k-1)=K p[e(k)-e(k-1)]+K i e(k)+K d[e(k)-2e(k-1)+e (k-2)]式中,e(k)为数字PID控制器的输入;u(k)为第k 个采样时刻数字PID控制器的输出;K i为积分系数;K d为微分系数。
光伏系统的输出功率P和PWM占空比D的关系如图2所示。
当d P/d D=0时,输出功率达到最大。
图2P-D关系曲线根据图2,取占空比D为数字PID控制器的控制量,ΔP为偏差信号。
根据图1和图2寻找最大功率点的过程,得到ΔD和ΔP的关系如下:(1)当ΔU(k)>0时:ΔD(k)=D(k)-D(k-1)=K p[ΔP(k)-ΔP(k-1)]+K iΔP(k)+K d[ΔP(k)-2ΔP (k-1)+ΔP(k-2)](2)当ΔU(k)<0时:ΔD(k)=D(k)-D(k-1)=-{K p[ΔP(k)-ΔP(k-1)]+K iΔP(k)+K d[ΔP(k)-2ΔP(k-1)+ΔP(k-2)]}通过模糊控制,实时对K p、K i和K d3个参数进行调整,使系统的输出得到优化。
3模糊PID控制的实现模糊控制器是模糊控制系统核心,而模糊控制器的核心在于模糊规则的确定。
本系统以Buck占空比调节量为控制对象,以功率的偏差信号e和偏差变化量ec为输入量,以Buck电路中开关器件占空比的改变量ΔD为控制器输出量u,如图3所示。
图3参数模糊自整定PID控制e、ec、u对应的模糊变量分别为E、EC和U,本设计分别用7个变量来描述输入输出,即{NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB},输入语言变量模糊集论域取{-6,-4,-2,0,2,4,6,},各变量均选择三角形的隶属函数[6]。
根据专家的理论和实践经验,采用模糊条件推理if A and B then C,得出模糊控制规则表,见表1-3。
表1Kp模糊控制规则表表2Ki模糊控制规则表表3Kd模糊控制规则表4仿真结果分析系统运用Matlab中的Simulink模块进行仿真。
太阳能电池模型参数设置:开路电压U oc=42V,短路电流I sc=4.5A,输出最大功率时对应电压和电流分别为U mp=34V、I mp=3.5A,太阳能电池串联内阻R s=0.1Ω,传统PID控制与模糊参数自整定MPPT仿真波形如图4所示。
仿真结果表明,模糊PID控制具有良好的动态和稳定性能,优于传统的数字PID控制方法。
NB NM NS Z PS PM PB NB PS NS NB NB NB NM PS NM NS NS NB NM NM NS Z NS Z NS NM NM NS NS ZZ Z NS NS NS NS NS ZPS Z Z Z Z Z Z Z PM PB NS PS PS PS PS PB PB PB PM PM PM PS PS PB eceNB NM NS Z PS PM PB NB PS NS NB NB NB NM PS NM NS NS NB NM NM NS Z NS Z NS NM NM NS NS ZZ Z NS NS NS NS NS ZPS Z Z Z Z Z Z Z PM PB NS PS PS PS PS PB PB PB PM PM PM PS PS PB eceNB NM NS Z PS PM PB NB PS NS NB NB NB NM PS NM NS NS NB NM NM NS Z NS Z NS NM NM NS NS ZZ Z NS NS NS NS NS ZPS Z Z Z Z Z Z Z PM PB NS PS PS PS PS PB PB PB PM PM PM PS PS PB ece新能源892012自动化应用7期自动化应用 (上接第69页)在正常的管网运行状态下,整个供热管网应进行均匀性调节,实现热量的均匀分配。
在通信故障时各热力站自成系统,根据热用户的热需求(主要是根据二级网供回水温度、室外温度保证室内的舒适温度),现场控制单元对各热力站内设备进行闭环控制,保证热量供应。
在量调节阶段,中央监控站根据用户流量变化,按照末端用户压差调节首站的变频泵转速,保证不利点有足够的资用压头;在质调节阶段,中央监控站要根据用户热需要,协调供热量,从而使供热与热需求相适应,实现优化调节、经济运行。
(7)故障诊断及报警:根据参数信息及时诊断各系统的故障并指导维护。
(8)自动对全网水力工况进行分析,对首站及主调速水泵、各热力站、峰荷锅炉房供热量进行控制。
4结语采用上述控制系统,实现了热网安全稳定运行,不会引起热网水力失调与热量失调,使城市集中供热自控系统更趋于稳定与完善。
该控制系统配合仪表的应用具有显著的节能效果,相互之间的协调具有很好的实用性、操作性与可维护性。
供热自控系统已在实际供热系统中应用,经过长期运行检验,效果良好。
参考文献[1]戴伟.浅析节能控制技术在换热站的应用[J].新疆农垦科技,2010,(05)[2]吴清海,金广英.城市集中供热发展以及需解决的问题[J].科技资讯,2007,(17):11确,操作方便,能实现多目标控制。
可以实现定电流、定功率和频率调节,提高输送的能力和交流系统的稳定性,能抑制直流线路故障电流,实现健全系统对故障系统的紧急支援,实现振荡阻尼和次同步振荡的抑制。
直流电缆的传输容量的是交流电缆的1.5~2.0倍,输送相同的功率直流电缆所用线材仅为交流输电的1/2~2/3,距离越长直流电缆优势越明显。
5结语海上智能电网综合应用先进的信息、控制、通信、电力电子和电力工程技术,整体考虑海上油田群电网的发电、输电、配电和用电各个环节,实现智能监测、预警、调度和控制,可以有效提高油田电力系统的安全,以及开发的经济性和效率。
参考文献[1]余贻鑫,栾文鹏.智能电网的基本概念[J].天津大学学报,2011,5[2]施婕,艾芊.智能电网实现的若干关键技术问题研究[J].电力系统保护与控制,2009,10[3]刘振亚.智能电网技术(第1版)[M].北京:中国电力出版社,2010[4]李庚银,吕鹏飞,李广凯,等.轻型高压直流输电技术的发展与展望[J].电力系统自动化,2003,27(4):77-81(上接第82页)5结语提出一种基于模糊PID 控制的设计方法。
提高了光伏发电的性能。
仿真结果证明该方法不仅够快速、准确地跟踪最大功率点,而且提高了系统稳定性和能量转换效率。
参考文献[1]张军朝.太阳能路灯系统的仿真研究[J].计算机仿真,2011,28(4):328-331(412)[2]周玉丰.太阳能电动车最大功率点跟踪模糊控制仿真研究[J].制造业自动化,2011,38(3):52-55(141)[3]杨晓光,申荣河,刘秀军.太阳能LED 区域照明控制系统的研究[J].照明工程学报,2011,22(4):54-59[4]陈进美,陈峦.太阳能光伏发电最大功率点间接跟踪算法研究[J].水电能源科学,2010,28(1):148-150(56)[5]崔岩,蔡炳煌,李大勇,等.太阳能光伏模板仿真模型的研究[J].系统仿真学报,2006,18(4):829-831(834)[6]苏海滨,申伟,张迪,等.基于模糊PID 控制的太阳能电池板跟踪系统[J].工业控制与应用,2009,28(6):10-12图4传统PID 控制与模糊参数自整定控制MPPT 仿真波形新能源90。