[发明专利]基于自适应模糊控制的最大功率点跟踪方法

说明书

本发明公开了一种基于自适应模糊控制的最大功率点跟踪方法，包括以下步骤：1)确定模糊控制器的输入变量和输出变量；2)归纳和总结模糊控制器的控制规则；3)确定模糊化和反模糊化方法；4)确定论域的划分和量化因子等相关参数。自适应模糊控制MPPT方法跟踪速度快，动态响应性能良好，到达稳态后几乎没有波动，能够稳定、高效地跟踪光伏阵列最大功率点；在光照强度、环境温度等系统参数扰动的情况下，能快速寻找新的工作点，保持系统稳定；加强了太阳能光伏系统的抗外界因素干扰能力，系统参数确定简单，减少了能源浪费。

技术领域

本发明属于新能源发电领域，特别涉及一种基于自适应模糊控制的最大功率点跟踪方法。

背景技术

近年来，在全球能源短缺和环境污染严重的双重压力下，寻求可再生能源是当前的热点问题，太阳能作为一种绿色的可再生能源，具有分布地域广阔、无污染等优点，因而广受大众青睐。将太阳能转化成电能是太阳能的一种重要转换形式，目前光电转换技术在不断的发展壮大，已达到可大规模应用的水平。在走可持续发展道路的大背景下，光伏电池有着良好的发展前景。光伏发电技术虽然前景广阔，但仍存在着一定的问题。一直居高不下的光伏电池价格是制约其产业化和规模化的主要因素之一。如何提高光伏发电系统的转换效率成为光伏发电亟待解决的核心问题之一。

在光伏发电系统中，最大功率点跟踪方法是提高系统效率的重要手段。目前常见的最大功率点跟踪方法有扰动观察法、电导增量法等，但是这些方法在到达稳态后存在一定的波动，这就造成了能源的浪费，同时，在光照强度、环境温度等系统参数扰动的情况下，无法快速寻找新的工作点，动态性能较差。

发明内容

本发明的目的是解决目前常见的光伏电池最大功率点跟踪方法的动态及稳态性能较差的问题提出一种基于自适应模糊控制的最大功率点跟踪方法。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于自适应模糊控制的最大功率点跟踪方法，包括以下步骤：

步骤一、确定模糊控制器的输入变量和输出变量；模糊控制的输入量设置为光伏电池的输出功率对于输出电压的变化率e(k)，和e(k)变化量其模糊子集分别划分为负大，负小，零，正小，正大的模糊概念。模糊控制器的输出量设置为占空比调节量D_c，其模糊子集同样划分为负大，负小，零，正小，正大。为了提高模糊控制器的稳态精度，在模糊划分时，负大，正大的范围取得足够大，负小，零和正小取的较小。这是因为基本模糊子集在论域上均匀分，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。

步骤二、归纳和总结模糊控制器的控制规则；模糊规则的确定考虑以下两个方面：

(1)根据e(k)的大小和方向调整占空比D_c，当e(k)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；e(k)为较大负值时应使调节步长反向且取大值。

(2)若ec(k)为较小正值，而e(k)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。

步骤三、确定模糊化和反模糊化方法；选取Mamdani模型作为模糊控制器模型，“交”方法为min，“并”方法为max，推理方法为min，聚类方法为max，反模糊方法为重心法。

步骤四、确定论域的划分和量化因子等相关参数；设定输入量的语言变量的离散论域为17个等级，设定输出量的离散论域为7个等级，通过量化因子将输出量D_c划归到论域中。