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基于MATLAB/ SIMSCAPE的光伏组件智能控制MPPT技术设计与仿真

斯瓦特•辛格1, Lini Mathew2, Shimi S.L.2
  1. PG学生[M。E],电子工程系,印度,昌迪加尔
  2. 印度昌迪加尔NITTTR电子工程系副教授
有关文章载于Pubmed谷歌学者

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摘要

提出了一种新的基于模糊逻辑的太阳能帆板最大功率点跟踪算法。在MATLAB/SIMULINK中对太阳能电池板进行了建模和分析。太阳能电池板可以在称为最大功率点(MPP)的特定工作点产生最大功率。为了产生最大的功率并获得最大的效率,整个光伏电池板必须在这个特定的点上运行。太阳能电池板的最大功率点随着太阳辐照度和电池温度等环境条件的变化而变化。因此,为了从光伏组件中提取最大可用功率,实现了MPPT算法。本文对基于扰动和观察(P&O)的最大功率ppt和基于模糊逻辑的最大功率ppt进行了开发和比较。仿真结果表明,模糊控制技术能产生更稳定的功率。

关键字

MPPT,模糊逻辑,PV建模,升压转换器,摄动和观察

我的介绍。

可再生能源也被称为非常规能源,是指通过自然过程不断补充的能源。太阳能、生物能源(可持续发展的生物燃料)、风能和水力发电等都是可再生能源的一些例子。可再生能源系统将阳光、落水、风、海浪、地热或生物质能转化为一种我们可以以热或电的形式使用的能量。大部分可再生能源直接或间接来自太阳能和风能,取之不尽,因此被称为可再生能源。
然而,世界上大部分能源来自传统能源,即煤、天然气和石油等化石燃料。这些燃料通常被称为不可再生能源。然而,这些燃料的可用量是非常大的,由于化石燃料和石油水平的下降,几年后,它将结束。因此,对可再生能源的需求增加,因为它对环境友好,无污染,减少了温室效应。

2太阳能

太阳能是一种非常规能源。自古以来,人类就利用各种各样的技术来利用太阳能。太阳能发电依靠光伏系统和热机。为了收集太阳能,最常见的方法是使用光伏板,它将从太阳接收光子能量并将其转换为电能。太阳能技术大体上分为被动太阳能和主动太阳能,这取决于它们储存、转换和分配太阳能的方式。
主动太阳能技术包括使用光伏电池板和太阳能集热器来收集能量。被动式太阳能技术包括将建筑朝向太阳,选择具有良好热质量或光分散特性的材料,以及设计自然循环空气的空间。太阳能在配电发电、供热水、建筑照明、农作物干燥等领域有着广泛的应用。
不同光伏电池之间的比较可以根据其性能和特性曲线进行。参数均在数据表中给出。该数据表提供了与标准测试条件有关的PV电池特性和性能的重要参数。标准试验条件如下:
温度(Tn) = 250C
辐照度(Gn) = 1000w /m2

3光伏电池

PV电池是由硅等半导体材料制成的。对于太阳能电池来说,一块薄的半导体晶圆经过特殊处理,以形成一个电场,一边是正极,另一边是负极。当光能照射到太阳能电池上时,电子从半导体材料中的原子中脱落。如果电导体连接在正极和负极上,形成一个电路,电子就能以电流的形式被捕获,也就是电,这种电就可以用来给负载供电。PV电池的基本结构如图1所示。
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一个理想的太阳能电池是由一个电流源和一个二极管并联来模拟的。然而,没有理想的太阳能电池,因此在模型中加入分流电阻和串联电阻,如图2所示。电流源Ipv表示电池的光电流,Rsh和Rs分别表示电池的本征串联电阻和分流电阻。通常Rsh值很大,Rs值很小,为了简化分析,可以忽略Rsh值。用于简化PV阵列的PV数学模型由方程[1]表示:
PV组件输出电流(Ia)为:
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K和Tc都有相同的温度单位,开尔文或者摄氏度。当环境温度和辐照水平发生变化时,电池的工作温度也会发生变化,从而产生新的输出电压和新的光电流值。太阳能电池的工作温度随太阳辐照水平和环境温度的变化而变化。环境温度的变化会影响电池的输出电压和光电流。

四、simscape模型solkar 36瓦

Solkar make 36w, PV模块作为仿真参考模块,铭牌细节见表1[2]。
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采用Simelectronics和Simulink模块开发模型,如图3[3]所示。采用等效电路参数对太阳能电池进行参数化。二极管反向饱和电流,Is取0.1nA,测量温度保持25℃。太阳能产生的电流Ipv和用于测量的辐照度Ir分别保持在默认值7.34A和1000 W/m2。使用这种高水平实现的优点是创建一个简单的等效电路,其中有更复杂的参数,包括器件中的温度影响,这对这类系统的行为非常重要。
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然后使用MATLAB中的plot命令绘制这些值。不同辐射水平下的P-V、I-V和P-I曲线如图4(a)、(b)、(c)所示。
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五、直流变换器的工作和设计

dc - dc变换器可用作开关模式稳压器,将无调节直流电压转换为无调节直流输出电压[4]。调节通常通过固定频率的PWM实现,开关器件一般为BJT、MOSFET或IGBT。最小振荡器频率应该比晶体管开关时间长约100倍,以使效率最大化。这种限制是由于晶体管中的开关损耗造成的。晶体管的开关损耗随着开关频率的增加而增加,因而效率降低。开关调节器有四种拓扑结构:降压变换器、升压变换器、降压-升压变换器和cuk变换器。然而,这篇论文涉及的助推调节器和进一步的讨论将集中在这一个。图5(a)显示了升压变换器[5]。它由直流输入电压源Vg、升压电感L、控制开关S、二极管D、滤波电容C和负载电阻r组成。当开关S处于开状态时,升压电感中的电流呈线性增加,此时二极管D断开。当开关S关闭时,储存在电感中的能量通过二极管释放到输出RC电路。
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(a)关闭状态:
在OFF状态下,电路变为如图5(b)所示。当开关关闭时,电感电压和输入电压的总和显示为负载电压。
(b)关于国家:
在ON状态下,电路图如图5(c)所示。当开关打开时,电感从输入电压源Vg充电,电容器在负载上放电。占空比,D=Ton/T其中T=1/f。输入和输出电压之间的关系如式5所示。
签证官/ Vg = 1 /(一维)= M(刺激因子)
为这项工作所选择的必要部件的规格如下:
(i)升压电感=290 μH
(ii)输入滤波电容=250 μF
(iii) MOSFET IRS045
(iv)电阻负载=35 Ω(SOLKAR)
(v)输出滤波电容=330 μF
(vi)开关频率= 10khz

六、最大功率点跟踪

最大功率点在光伏系统中起着重要的作用,因为它在给定的[6]-[7]条件下使光伏系统的功率输出最大化,从而使阵列效率最大化。跟踪最大功率点的不同方法有:
(i)扰动和观察方法
(ii)增量电导法
(三)寄生电容法
(iv)恒压法
(五)智能控制方法(模糊逻辑、人工神经网络、遗传算法等)
6.1扰动和观察
P&O的原理是通过减小或增大升压变换器的占空比来产生扰动,然后观察PV输出[7]-[8]的变化方向。如果在任意时刻k,输出PV功率P(k)和电压V(k)大于之前计算的功率P(k−1)和V(k-1),则扰动方向保持,否则则相反。P&O算法流程图如图6所示。
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尽管P&O算法易于实现,但它主要有以下缺点:
由于缓慢的试错过程,它不能总是在最大功率点运行,因此不能一直从光伏阵列提取最大可用太阳能。
PV系统总是在振荡模式下工作,这导致需要复杂的输入和输出滤波器来吸收产生的谐波。
6.2.MPPT采用模糊逻辑控制
模糊逻辑是目前最强大的控制方法之一。它通过基于多规则的解决和多变量的考虑而为人所知。模糊MPPT已经流行了十多年。模糊控制器具有不精确输入,不需要精确数学模型的优点,可以处理非线性[10]-[12]。图7(a)和图7(b)分别为模糊最大功率ppt的流程图和所提出的模糊最大功率ppt的Simulink模型。它由两个输入和一个输出组成。FLC的两个输入变量分别是误差(E)、误差变化量(CE)和占空比(D)。
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利用MATLAB中的模糊逻辑工具箱,设计了隶属函数和规则库。图8(a)、图8(b)和图8(c)分别为模糊控制器误差、误差变化和占空比的隶属度函数的图形视图。
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对于模糊逻辑MPPT的规则设置,采用了不同数量的子集。在本例中,使用了基于49条规则的7个子集。49条规则的调优耗时较长,但精度和动态响应较好。模糊规则见表2
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7仿真结果与讨论

数据采集系统的完整设置如图9所示,包括PV模块、升压变换器、基于模糊的MPPT和直流负载。图9为系统的完整视图。
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使用MATLAB对这两种技术进行了广泛的仿真。给出了一些选择的结果,并对模糊和P&O MPPT控制器进行了比较。图10为变辐照随时间变化的曲线。
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图11显示了模糊和P&O控制器跟踪的功率曲线。如图所示,与P&O相比,模糊控制器的功率信号线更平滑,振荡更小,工作点更稳定
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图12显示了模糊和P&O控制器跟踪的电压曲线。如图所示,与P&O相比,模糊控制器的功率信号线更平滑,振荡更小,工作点更稳定。
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图13显示了模糊和P&O控制器跟踪的电流曲线。如图所示,与P&O相比,模糊控制器的功率信号线更平滑,振荡更小,工作点更稳定。
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仿真结果表明,模糊控制器性能优于P&O控制器,在最大功率点运行时具有更高的精度。

8结论

提出了一种基于SIMULINK和SimElectronics的光伏板模型。还包括了在不同辐照条件下基于模糊的MPPT。针对所提出的光伏系统设计了P&O控制器和模糊控制器,并进行了仿真。对不同辐照条件下的模拟结果进行了比较。模糊控制器具有较好的控制性能和较低的振荡。

参考文献

  1. j。a。拉莫斯,i。萨莫拉,j。j。坎帕约。“光伏模块建模”,可再生能源与电能质量国际会议(ICREPQ ' 10),西班牙,格拉纳达,2010年3月23-25日。
  2. N. Pandiarajan和Ranganath Muthu,“基于Simulink的光伏模块数学建模”,国际电力能源系统学术会议,2011年1月3-5日。
  3. “光伏电池的Simcape模型”,清华大学学报(自然科学版),第2卷,第5期,2013年5月。
  4. Athimulam Kalirasu和Subharensu Sekar Dash,“用于太阳能安装的闭环控制升压变换器仿真”,塞尔维亚电气工程杂志,第7卷,第1期,2010年5月。
  5. Hairul Nissah Zainudin, Saad Mekhilef,“光伏系统最大功率跟踪技术的比较研究”,第14届国际中东电力系统会议论文集,埃及开罗大学,2010年12月19-21日。
  6. Dave Freeman,“光伏系统最大功率点跟踪介绍”,应用报告,2010年11月。
  7. 刘春华,吴波,吴波。张,“光伏系统MPPT控制的改进算法”,加拿大太阳能建筑会议,2004年8月20-24日。
  8. Zadeh, L. A.“模糊逻辑-文字计算”,《IEEE模糊系统汇刊》,第4卷,第103-111页,1996。
  9. Jantzen, J,“模糊控制器的设计”。技术报告第98-E 864号,1998年5月15日。
  10. D.Vijaya Bandhavi和S.R.Thilaga,“基于模糊爬坡方法的微电网光伏系统最大功率点”,国际通信与工程杂志第03卷第3期,2012年3月4日。
  11. “基于FPGA的光伏最大功率点跟踪模糊控制器设计”,清华大学学报(自然科学版),2012年第1卷第3期。
  12. http://www.calvin.edu/~pribeiro/othrlnks/Fuzzy/tutorial1.htm
  13. 尼尔森,R. 2005,“太阳辐射”,http://home.iprimus.com.au/nielsens/
  14. http://en.wikipedia.org/wiki/Solar_power。
  15. www.mathworks.com。
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