介绍 |
| 由于大气条件的变化，光伏阵列的电压-功率特性具有非线性和时变特性。光伏发电系统中最大功率点跟踪(MPPT)的任务是不断调整系统，使其从光伏阵列获取最大功率。近年来，并网光伏系统越来越受欢迎，因为它们不需要电池备份来确保MPPT。并网光伏系统的两种典型配置是单级或两级。分两个阶段，第一个阶段用于提高光伏阵列电压并跟踪最大功率;第二种允许将这种功率转换为高质量的交流电压。 |
| 多个功率级的存在除了增加成本外，还破坏了系统的整体效率、可靠性和紧凑性。单级具有结构简单、效率高等优点。然而，必须设计控制策略(FZZY逻辑)以提取最大可用功率，并同时将其从光伏阵列适当地传输到电网。在这种情况下，需要在控制器设计中考虑一个重要因素。 |
| 本文中单级并网光伏系统的主要部件是三相电压源逆变器(VSI)。通常，简单电感L被用作逆变器和市电的滤波器接口，如图1所示。LCL滤波器在成本和动态方面具有优势，因为可以使用较小的电感器。然而，在并网系统中，LCL滤波器可能会引起谐振，这对系统的稳定性是一个灾难。因此，涉及LCL滤波器的控制系统不可避免地更加复杂。用于VSI的电压导向控制(VOC)方法采用外部直流链路电压控制环和内部电流控制环来实现快速动态响应。潮流的性能在很大程度上取决于应用的电流控制策略的质量。由于控制器通过解耦控制可以消除稳态误差，并具有快速的瞬态响应，本文在旋转同步坐标系d, q中实现了电流控制。 |
| 针对光伏阵列的最大功率ppt，已经开发了许多算法。在MPPT技术中，扰动观测(P&O)方法因其控制结构简单而最受欢迎。然而，在快速变化的大气条件下，P&O MPPT算法可能会混淆，因为它无法区分由跟踪器扰动引起的输出功率变化与由辐照度变化引起的输出功率变化。最近，Sera等人针对快速变化的环境条件提出了改进的P&O MPPT算法。为了在快速变化的辐照下产生正确的MPP基准电压，本文提出了一种鲁棒MPPT控制器。在该算法中，设计了反映电网侧的d轴电网电流分量和模糊逻辑控制器代替PI控制器外稳压器的信号误差，以反映辐照变化引起的功率变化。因此，利用这些信息，本文算法可以在快速天气变化条件下极大地降低动态跟踪误差造成的功率损失。仿真和实验结果验证了该方法的优越性。 |
系统描述和建模 |
| 本文研究的单级三相并网光伏系统的基本结构如图1所示。该系统由PV阵列、输入滤波电容C、三相VSI、输出滤波电感L和电网组成。光伏模块以串并联方式连接，以匹配所需的直流电压和额定功率。输入电容支持VSI的太阳能阵列电压。带滤波电感的三相脉宽调制逆变器通过适当的开关信号，将直流输入电压转换为交流正弦电压，使输出电流与实用电压同相，得到单位功率因数。 |
A.太阳能电池和PV阵列模型 |
| PV发电机是太阳能电池、连接、保护部件、支架等的组合。在目前的建模中，只关注细胞。太阳能电池由p-n结组成;各种各样的太阳能电池模型已经在文献中提出。因此，太阳能电池最简单的等效电路是一个电流源与一个二极管并联。电流源的输出与落在电池上的光(光电流)成正比。在黑暗中，太阳能电池不是一个有源设备;它的工作原理是二极管，即p-n结。它既不产生电流也不产生电压。因此，二极管决定电池的I-V特性。 For this paper, the electrical equivalent circuit of a solar cell is shown in Fig. 2 The output current I and the output voltage of a solar cell are given by |
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| 其中，Iph为光电流，I0为反向饱和电流，Ido为通过二极管的平均电流，n为二极管因数，q为电子电荷(q = 1.6*10-19)， k为VSI。 |
| 为玻尔兹曼常数(k = 1.38*10−23)，T为太阳能电池板温度。Rs为太阳能电池的固有串联电阻;这个值通常很小。Rsh为太阳能电池阵列的等效并联电阻，其值非常大。一般来说，太阳能电池的输出电流用 |
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VSI模型 |
| 通过L滤波器连接到网格的VSI如图3所示。在本节中，在其原有的三相abc框架中建立了VSI的动态分析模型。然后，将该模型转换为同步参考系。在分析三相VSI之前，提出了一些假设。三相电压是正弦和对称的，它们的表示如(8)所示。开关以恒定频率工作。开关频率远高于线路频率。电感器L是线性和平衡的。饱和不是问题。 |
| 1)整个传导损耗由三个对称电阻R表示，如图3所示。在进入三线制的电流中没有零序列。 |
 (8) |
| 基于上述假设，建立了平稳abc坐标系下的VSI模型为 |
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| 对于脉宽调制(PWM)输入，使用傅里叶分析可以将上述模型分为低频和高频组件。高频模型与逆变器的开关行为有关，几乎被忽略。低频模型的表达式与(12)相同，将开关函数d*替换为连续占空比dk(k = 1,3,5)∈[0,1]，考虑得更多 |
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| 注意到模型(12)是时变的非线性模型。为了便于控制，可以将模型转换为以角频率为效用ω旋转的同步正交框架。通过由式(13)给出的时变变换，基频处的正序列分量变为常数。最后由式(12)和式(13)得到dq框架下的整体动力学模型(14) |
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| Id, IQ分别为d轴和q轴电网电流;νd， νq, d-和q轴栅极电压;Dd, dq, d-和qaxis占空比。 |
3.1电流和电压控制器 |
| 根据[19]，VOC策略通过内部电流控制回路保证快速瞬态响应和高静态性能。 |
A.电流控制 |
| 由(14)可以看出，d分量和q分量之间存在交叉耦合。然而，交叉耦合会影响调节器的动态性能。因此，为了获得更好的性能，对两个轴进行解耦是非常重要的。这种效果可以通过前馈解耦控制方法来实现。假设 |
| v理查德·道金斯= - vd+ ddv直流李+ω问 |
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| 在上述模型中消除了交叉耦合变量。因此，电流id和iq可以通过分别作用于输入Vd和Vq来独立控制。此外，通过使用pi型稳压器，可以实现快速的动态响应和零稳态误差。电流调节器的原理图如图4所示。由于开关频率远高于线路频率，采样和保持延迟被忽略。图、kip和kii分别为比例参数和积分参数;i*为参考电流信号，i为反馈电流。该图适用于id和 |
| 智商循环。由图可知，d、q电流回路的闭环传递函数为 |
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B.电压控制 |
| 在单位功率因数的情况下(i问= 0)，在前面的假设下，模型(14)中的第三个方程重复为 |
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| 由图5得到的直流调压闭环传递函数为: |
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翻译3.2 MPPT |
| 直流电压控制器用于为id电流控制器产生参考电流值。其目的是在正常情况下或在快速变化的大气条件下保持直流侧的电压恒定。MPPT算法根据环境条件调制参考电压V * dc，以保持PV面板的工作点接近MPP。在传统的P&O方法中，MPP是通过PV阵列功率乘以PV阵列的电压和电流并与之前测量的功率进行比较来获得的。在辐照度突然增加的情况下，P&O算法的反应就好像增加是由于先前对阵列工作电压的扰动造成的。因此，下一次扰动将与前一次扰动的方向相同。假设系统最初一直围绕MPPT振荡，这种行为的路径如图6所示。可以看出，在一个方向上的连续扰动将导致一个远离实际MPP的工作点。这一过程一直持续到辐照度的增加减缓或结束。 |
| MPPT控制器应用于外环控制直流电压光伏(PV)的参考。在没有光伏阵列功率测量的情况下，本文提出的MPPT通过处理反映电网侧的d轴电流和仅代表因大气条件变化而导致的功率变化的FUZZY外环的信号误差来识别MPP的正确方向。通过光电阵列仿真实验验证了该算法在快速增减辐照度下的鲁棒跟踪能力。为了克服P&O方法的局限性，所提出的MPPT使我们能够解耦由同时增量扰动和辐照变化引起的功率变化。利用直流电压控制的PI控制器的信号误差估计辐照量的变化。PI调节器的设计目的是确保在大气条件恒定的情况下信号误差为零，在相反的情况下信号误差为常数。因此，信号误差仅反映辐照变化引起的功率变化。之后，为了计算光伏阵列功率的总变化量，使用了d轴电网电流分量。最后，通过简单的减法得到先前扰动引起的功率变化;因此，可以确定MPP的正确方向。 |
A.光伏功率计算 |
| 在同步旋转框架d, q中，三相并网VSI的有功功率和无功功率分别为 |
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| 假设太阳能电池阵列与电网之间无损耗输电，则光伏电池阵列与电网之间的瞬时有功功率交换关系为 |
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B.外调压器信号误差 |
| 辐照变化下d轴电流在一个周期采样Te内的变化为: |
 (28) |
| Δ我v(k)为跟踪器扰动引起的d轴电流分量变化，Δi��(k)为图7辐照变化引起的d轴电流分量变化。因此，变化辐照下的直流母线电压控制回路可以用图8所示的方框图进行建模，其中光伏阵列电流为输入扰动。在这种情况下，错误 |
| 电压参考V*之间直流电压测量V直流如下: |
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| 为了计算信号误差，我们使用拉普拉斯变换的终值定理。根据这个定理，只要ε(s) |
| 在复平面的右半部分没有任何极点，除了s = 0，那么 |
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| 所提出的MPPT流程图如图9所示。第一步是设置一个固定电压，其值约为光伏阵列开路电压的0.8倍。然后，利用之前保存的电压和电流测量PV阵列的瞬时电压和d轴电网电流分量，从而计算Δid和ΔVdc的微分值。然后分别用式(35)和式(28)计算ΔiG和ΔiV。有了这些信息，将计算出两个增量。当光伏阵列电压远离MPP电压时，将使用第一个IncV;当辐照度发生变化且光伏阵列电压最初等于MPP电压时，将使用第二个IncG。在接下来的测试中，如果abs(ΔiV)大于零(之前跟踪器扰动引起的功率变化不为零)，则通过将IncV加到之前的参考电压(IncV可以为正或为负)给出PV阵列的参考电压 |
个案研究及模拟结果之建模 |
| 从上述模拟结果可以看出，采用FUZZY控制器改进MPPT后的瞬时效率，采用经典P&O MPPT方法改进MPPT后的光伏系统电压和理论MPP电压，以及采用经典P&O MPPT方法改进PV阵列在梯形辐照剖面的功率，与理论MPP功率相比均有所提高。 |
| 模糊逻辑控制电路在MAT LAB中实现，如下图所示。 |
| 本节给出了经典P&O和所提方法的仿真结果，以验证控制方案的性能。利用MATLAB/SIMULINK仿真包进行了计算机仿真。控制方法和调制的完整示意图如图10所示。在仿真和实验中，利用太阳能光伏组件的特性建立了光伏阵列模型。60模块提供60w的标称最大功率和21.1 v的开路电压，辐照为1kw /m2，环境温度为25 Ã①Â△Â μ C。为了比较所提出的MPPT方法与P&O方法的性能，在完全相同的条件下配置了模拟来比较性能。仿真中的光伏阵列由十个串联模块组成。MPPT算法的采样周期选取为0.2 s，采用Inc1 = 0.5 V和Inc2 = 0.1 V的电压增量。为了验证快速变换辐照的效果，采用了辐照斜坡变换。坡道的增减周期为20秒。这种照射变化从200w /m2开始，在1000w /m2停止，在这个水平上等待20秒，然后以恒定的斜率再次下降到200w /m2。 The temperature is considered constant during the simulation. |
结论 |
| 为了避免经典的MPPT算法在采用PI控制时由于辐照量的快速变化而可能出现的错误，本文针对基于电压导向控制的单雄星光伏并网逆变器基于FUZZY的MPPT- srf组态，提出了一种改进的MPPT控制器。我们的控制方案采用了d轴电网电流分量和模糊外稳压器的信号误差。这种MPPT方法可以区分增量摄动和辐照变化对功率变化的贡献，从而确定MPP的正确方向。仿真和实验结果证明了该算法在快速增减辐照度下的鲁棒跟踪能力。此外，由于动态跟踪误差引起的输出功率损失大大降低，特别是在快速变化的辐照下。本文提出的模糊控制器在保持功率因数统一的前提下，改善了交流电压波形。 |
数字一览 |
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| 图1 |
图2 |
图3 |
图4 |
图5 |
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| 图6 |
图7 |
图8 |
图9 |
图10 |
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| 图11 |
图12 |
图13 |
图14 |
图15 |
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| 图16 |
图17 |
图18 |
图19 |
图20 |
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| 图21 |
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参考文献 |
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