基于simulink光伏电池最大功率点跟踪技术的仿真(6)

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3.5 控制器设计

随着人们对太阳能的重视，以及如何提高太阳能发电的效率，不少国内外研究者提出了各种各样的光伏电池最大功率点跟踪算法。如定电压跟踪法、光伏阵列组合法、实际测量法、扰动观察法、电流扫描法、电导增量法，还有与模糊、神经网等前沿知识结合的方法，如模糊逻辑控制法、神经网络法[13]。本课题用前一章所介绍的扰动观察法来设计控制器，扰动观察法的优点是结构简单、被测参数少、容易实现、研究的比较成熟、改进和优化的方法较多；缺点是系统在最大功率点会产生一定幅度的震荡，电压增量的选择会影响收敛的快慢，受环境巨大波动影响很大可能不能工作。但是在环境相对温和的工作场所和对控制精度要求不高的场合使用，可以大大降低成本

3.5.1 控制器模型搭建

通过图3.6所示的算法建立图3.7控制器模型。该模型设计思路是通过占空比的固定步长，使占空比增加或减少来控等效电阻即光伏电池负载，来改变光伏电池输出电压，实际上，此方式使电压增量在动态变化。把通过电压增减，实现输出功率变化，转换为由占空比增减，控制输出功率变化。

图3.7 控制器模型

该模型采样时间设置为0.01s，Mermory2模块初始值设为0.5，该值为初始化的占空比，其他Mermory初始化为0。

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3.6本章小结

本章介绍了光伏电池最大功率跟踪（MPPT）概念，光伏电池最大功率跟踪（MPPT）基本原理及对常用的最大功率跟踪控制方法的分析。可以得知恒压控制法、电导增量法、扰动观察法都是基于光伏电池阻抗与负载阻抗的匹配，即内阻和外阻相等，这样就可以使光伏电池输出最大功率。介绍了BOOST电路元件参数的设置，并且根据扰动观察法制作了最大功率点跟踪控制器。

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4光伏电池最大功率点跟踪技术的Simulink仿真

4.1 仿真模型

该模型由光伏电池PV模块、BOOST电路模块、控制器模块和脉宽调制PWM模块联

合组成。

图3.8 总体仿真模型

该模型中负载R为30欧姆，模型中利用了两个SWITCH和计时器CLOCK来控制参数光伏电池T和日照强度S的变化。

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4.2 仿真结果

（1）光伏电池表面温度T=25℃，日照强度S=1000W/m2的仿真结果

图3.9 T=25℃ S=1000W/m2时的仿真输出功率

分析：如图3.9所示，表明了当占空比步长DD由大到小变化，光伏电池输出功

率波动幅度随之减小，但是DD=0.001时调剂时间为0.8s（在误差带为5%内）相对来说比较长。根据光伏电池标准参数Iscref =8A、Imcref =7.2A、Vmref=78V 、Vocref=100V 可知输出最大功率为561.6W，即光伏电池期望值为561.6W,由上图可知当DD=0.01时，实际稳态输出功率为549.6W，当DD=0.0055时，实际稳态输出功率为558.5，当DD=0.001时，实际稳态输出功率为560.3W。

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（2）光伏电池表面温度T=25℃,日照强度S=[1000 800 600],占空比增量DD=0.001时仿真结果

图3.10 光伏电池输出电流

图3.11 光伏电池输出电压

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