自动化太阳能发电系统英文文献翻译

译文
在混合光伏阵列中采用滑模技术的电源控制发电系统
摘要
变结构控制器来调节输出功率的一个独立的混合发电系统。 该系统包括光伏 发电和风力发电， 存储电池组和一个变量的单相负载。控制律承认两种操作模式 。 第一条用在当日晒度足够满足对电力的需求的情况下。第二运作模式应用在 日晒度不足的时候。后者致使系统在最大功率操作点（MPOP）操作下存储尽可能 多的能量。根据IncCond算法开发的一种新方法。滑模控制用于技术设计的控制 律。这些技术提供了一个简单的控制律设计框架，并有助于它们自带的鲁棒性。 最后，指导方针根据考虑为实际系统的设计。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Iph = (Isc + K1 (T − Tr ))λ 100 ③ 其中Ior 是在参考温度Tr 下的反向饱和，Ego 是在电池中所使用的半导体的带 隙能量，Isc 是在参考温度下日照电流，K1 是短路电流温度系数，λ 为日照系数 其单位是 mW cm2 。这些常量的典型值在附录（第8篇）中。 在图1中， 是一个特定的光伏电池的电气特性。其中提出了把日照作为一个可 变参数，并考虑两个不同日照下的温度值。图2所示，可以观察到的大气条件下 MPOP对系统的影响。 在光伏电池阵列中，产生的电流表达式类似于eqn. 1： ipv = np Iph − np Irs eq v pv +ipv R s AKT − 1 ④ 其中np 代表并行模块的数量，由ns 个串联的电池构成。因此，由eqn.4可得 简单的阵列发电的表达式： ppv = np Iph vpv − np Irs vpv eq v pv +i pv R s AKT − 1 ⑤ 从上述表达式得到，通过改变vpv 值可最大限度地提高发电，它由暴晒和电 池温度而定。
1引言
可再生能源， 如风力和太阳能被认为是非常前途的能源。它们拥有可以满足 不断增加的世界能源需求的特点。另一方面，他们是基于无公害转换流程，它们 需要的主要资源是取之不尽，用之不竭，并且免费的。对于远程、远离电网的地 方，它往往是比用输电线路[1] 提供一个独立的电力来源拥有可行性。在这些电 网中， 在混合动力系统结合模块的基础上， 可再生能源发电以柴油为动力的备用 发电机已考虑ERED等效为一个可行的选择[2, 3]。然而，柴油发电机在孤立的燃 料供应和其运作领域是相当麻烦，相比较可再生能源，显得不划算[4]。为了取 代柴油备用发电机，独立的混合动力系统经常采用结合可再生能源来源的TARY 型材，如风力和光伏发电，合适的存储设备，如电池。自存储成本仍然是一个重 大的经济约束，通常光伏/风能/电池系统是用“适当”的大小以减少资本成本。 本文提出了一种控制策略，以规范的混合动力系统，包括光伏发电和风力 发电，蓄电池组和可变负载的输出功率作为研究。控制可调整的光伏发电、风力 发电， 以满足负载和电池充电的电源要求。系统以在独立控制下的最大发电的主 要目标。该控制器的设计开发，在之前的文献[5]中提过。因此，根据不同的大 气条件，不同的光伏阵列控制律使用的范围不同。第一条用在暴晒的地方，运作 模式足以提供的总功率需求，和风力发电一起适用。另一条控制律是在曝晒度不 足情况下跟踪最大功率操作点（MPOP），使系统保持尽可能多的储存的能量。 跟踪MPOP的方法是一个新的扩展版本下的IncCond算法[6]。 对于这两种操作模式设计控制律均使用滑模方法。这种技术很有吸引力，它 简化了设计任务，并使控制器具有鲁棒性。此外，根据第二次的运作模式，这种 技术提供的MPOP收敛速度最快。
Pref = vb iL + Ib ref − iw (9) 第二个操作模式应用在当光伏发电系统是无法产生足够的电力满足Pref 。备 在这种情况下控制律要用 MPOP来推进太阳能系统。 图4中是一个光伏阵列中特殊的 ipv − vpv 曲线。此图描绘时考虑到了系统的 平均模型。因此，曲线 A和B是 Pref 不同情况下的图形。在模型下右侧操作光伏 阵列特性（B点）更适合点，因为它允许更广泛的功率调节范围。另一方面，操 作上左侧（A点）的规定能量下限，因为 vpv 不能比 vb 小。最后，在最大发电的 曲线上，C点代表MPOP。在C上注明增量和瞬时阵列的电导具有相同的绝对值和 不同的标记是很重要的。这点来自于： ∂ppv ∂(ipv vpv vpv ) ∂ipv = = v + ipv = 0 (10) ∂vpv ∂vpv ∂vpv pv 考虑一个理想的 DC / DC 变换器，决定一种工作模式或其他方式可与 Pref (eqn. 9)进行比较，阵列可以根据MPOP建立。以能用下式表示 ∂ipv − v 2 ≥ Pref 第一种模式下 ∂vpv pv ∂ipv − v 2 < Pref 第二种模式下 ∂vpv pv 其中eqn.11中的左侧操作可以通过 vpv 乘以eqn. 10中电流得到。 滑模控制技术常用来设计控制律。这种技术很有吸引力，它允许一个简单的 控制律设计并且有助于系统的鲁棒性。此外，值得一提的是在真正的滑模中开关 时间延迟和动态生成非衰减振荡元件有限振幅和频率的存在， 对系统有很大影响 。通常，在滑动模式的应用程序这是一个不良的副作用。然而，在这种特殊情况 下，其内在影响是有用的，因为它提供所需的扰动实施MPOP跟踪方法。
4滑模控制器的设计
最初的模块是为了控制所产生的功率满足光伏阵列的瞬时能量在高度干扰的环 境下的电力需求。这些干扰不仅有气候的变化，也有负荷变化和电流 iw 的变化 。 总的电力需求包括负载和电池组所需的功率。 考虑到有效的充电和电池组的最长 寿命，将一个给定的电流称为恒定电流。另一方面，电流需要保持完全充电状态 （自放电补偿），称为浮充电流。因此，电池电流Ib ref 可看作恒定或浮充电流， 根据电池组设定。 控制模块有两个操作模式。 第一个是对应环境条件允许下的足够的光伏发电 ，用以满足总功率需求。在此模式下，对光伏发电系统加以规范，以匹配参考值 ：
b
1
(7c)
其中 vc 是Cb 上的电压，vb = Eb + vc + (io + iw − iL )R b ，iL 和iw 是可测量的 电流。应当强调的是，这个模型是非线性的， u可表示为x = f x + g(x)u，f和g 可表示为： ipv C − io C f x = , g x = vpv L (8) −vb C (io + iw − iL ) Cb 0
4.1第一个操作模式：充足的发电条件 这种运作模式下的暴晒条件和电池温度都足以满足Pref .。要实现滑模这一目表要 用到电池组的电流即： hl = iL + Ib ref − iw − io = 0 (12) 为了建立滑模模型要满足[10]中所提条件。因此，滑模需要满足eqn.12中的 条件：
vpv ∂hl g x =− (13) T ∂x L 这始终是消极的。然后，为了实现滑动存在的条件[10]，切换的控制信号必 须是： 1 if hl ≥ 0 u= (14) 0 if hl < 0 等效控制 ueql 是连续控制信号用来保持表面的不变性，得到 ∂h ∂h ∂h hl x = T x = T f x + T g x ueql = 0 (15) ∂x ∂x ∂x 即 Lf hl (x) vb ueql x = = (16) Lg hl (x) vpv 然后，把eqn. 16代入 eqn. 7，理想的滑模动态可得： ipv io vb vpv = − (17a) C C vpv Ib vc = ref (17b) Cb Eqn. 17a绘制在图5。 由此可以看出，有两个平衡点的光伏阵列可以提供所需 的电流。 B点是稳定的，显然是所需的操作点。另一方面A点明显不稳定，在这 种操作模式下系统永久运行。 然而，最终的控制策略不会允许一个是一个有效的 操作点（4.3节中给出更多的细节）。 可以指出的是，eqn.17b代表非最小相位行为。这种行为的物理意义是很清楚 的：它代表了电池组能源再利用。 Lg hl =
3系统建模
光伏发电系统通常通过固态转换器连接负载。 这种拓扑结构允许光伏发电系 统调节其发电端电压。此外，为减少电能供应的概率，光伏阵列往往与其它发电 系统（风电，柴油等）或一些储能系统（主要是电池）相结合。通过这种方式， 系统可以应付变化莫测的天气条件，增强系统的可靠性[4]。
混合发电系统拓扑的不同取决于它涉及的模块和系统的主要意图。 根据本文 考虑结构如图 3 。这种拓扑结构由蓄电池组确定直流母线电压。光伏阵列通过 DC/DC降压转换器连接。在另一侧，直流母线通过高压变频器连接到负载。负载 将直流侧电流作为输出电流iL 。最后，电流iw iL 表示风力发电模块，但在一般情 况下，在混合动力系统中它要考虑到许多其他的综合效应来源。 混合动力系统的动态模型可以通过瞬时切换模式的DC / DC降压转换器建立 ，以下是描述方程： ipv io vpv = − u (6a) C C v pv vb io = − L + L u (6b) 其中io 和 vb ，是DC / DC转换器输出端子的电压和电流，u是开关控制信号 ，它只能采取离散值0（开关打开）或1（开关闭合）。 然后，考虑到电池组模型，包括一个理想的电压源(Eb )，电容器(Cb )和电阻 (R b ) [9]，整个动态串联系统模型可以写成： ipv io vpv = − u (7a) C C v v pv io = − Lb + L u (7b) vc = C (io + iw − iL )
基础上。但是，报告中的算法保持一个固定步实施，最终可能限制对MPOP的收 敛速度。 对于这种操作模式， IncCond方法滑模控制在发电条件不足的下的设计要满 足eqn.10： ∂ipv ipv h2 − + =0 (18) ∂vpv vpv 然后，基于滑动面的考虑，可以看出，横截条件根据MPOP实行： ipv 2io ipv ∂h2 −io ∂ipv Lg h2 = T g x = + ≌ (19) ∂x Cv pv ∂vpv vpv CV 2 PV 因此，要实现滑动的存在条件，切换的控制信号必须是： 0 if h2 ≥ 0 u= (20) 1 if h2 < 0 在这种情况下，相当于控制假设下面的表达式： 0 if h2 ≥ 0 u= (20) 1 if h2 < 0 然后，考虑eqn.18和eqn.7 ，eqn.21，理想的滑模动态将写成： vb vpv ipv io = − + (22a) L L io i vc = Cb (22b) Eqn. 22a清楚地显示了一个稳定的平衡点。注意到根据标志 ib ，eqn.22b表示 稳定或不稳定的动态。在第一种情况，当 ib 的标志是负的，稳定的动力学特征代 表电池组的放电。反之，当其标志是正的，这个公式代表非最小相位相同的（行 为在上一节分析）。唯一不同的是，在这种情况下，电池组充电通过 ib 改变而不 是 Ib ref 。 在整个模式建立中，控制律将开关固定在一个位置（打开或关闭）。这样， MPOP对收敛速度的影响取决于三个因素，即转换器的活性元素，大气条件和负 载的大小。因此，IncCond方法滑模技术提出对MPOP进行最快的速度收敛这一概 念。 一旦系统达到滑动流形切换控制律就可以使系统保持在滑动面上。然而， 考 虑到IGBT的有限开关频率，系统代表了典型的抖振系统。MPOP周围的振荡行为 ， 一方面是由于不同的大气条件在不变或缓慢的情况下有功率损耗，但另一方面 ，它有利于增量电导的测量。在4.4节给出了关于此方面的指导方针。 4.3综合控制法 真正的最终控制法包括两种操作模式，可以通过下面的表达式表达： ∂ipv if − v 2 > Pref ∂vpv pv 1 if hl ≥ 0 then 1st mode of operation 0 if hl < 0 (23) ∂ipv 2 if − v ≤ Pref ∂vpv pv 0 if h2 ≥ 0 then 2nd mode of operation 1 if h2 < 0 当大气条件足以满足要求的能量，提出的控制律，分别建立两区的第一和第 二操作模式。要确定每种模式的域，如图6所示，光伏阵列和控制器所产生的电
4.2第二种运作模式：发电条件不足 不足发电条件下必须改变操作单元阵列最大功率点的控制目标。 MPOP依赖大气 条件所以它必须跟踪。 已有文献报道用不同的技术来实现这一目标。其中有些是 基于测量大气条件[8]，其他方法有用改变阵列配置[11]，以及其他基于算法不断 调整光伏阵列的有效载荷[6，7，12]。所有这些方法当中，相比最成功的为MPOP 跟踪的，因为它们不受特定的大气条件或实际负载影响[6]。这些算法，通常被 称为扰动与观察（P＆O）算法，通过工作点的离散转变生产和检测结果的光伏 输出功率变化。如果输出功率的增加，转变将在同一方向，反之则反。自适应可 以包含在这些算法中，一旦MPOP已达到[13]它可以减少收敛时间和扰动过程中 的功率损耗减少。P＆O算法的主要缺点是，他们无法应付快速变化的大气条件 ，因为他们无法在扰动的大气条件区分输出功率的变化。为了克服这个问题，在 [6]中提出一种不同的方法，称为IncCond。增量和瞬时电导测量要依据eqn.10的
2光伏电池的电气特性
光伏电池产生的瞬时电能取决于几个电池参数和变量的环境条件， 如日照和 温度。其电动行为可以用简单的非线性电流源串联与内在电池串联电阻(R s )为基 础。在这种模式下的电流源，可以通过下面表达式表示[6-8]： ipv = Iph − Irs eq v pv +i pv R s AKT − 1 ① 其中Iph 是一个给定的曝晒下的电流，Irs 是电池反向饱和电流，ipv 和 v pv 分 别是输出电流和太阳能电池的电压，q是电子电荷，K为波尔兹曼常数，T为电池 的温度。因子A看成理想的p-n结特性的电池偏差，值在的1到5之间[6]。此外，反 向饱和电流(Irs )和光照下(Iph )取决于日照和温度： T Irs = Ior ( )3 eqE go 1 T r −1 T KT ② Tr