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光伏发电技术 MPPT ★ 5.0

占空比扰动的模糊逻辑调度用于优化光伏/风电混合系统的MPPT控制器

Fuzzy Logic Scheduling of the Duty Cycle Perturbation for Optimized MPPT Controller of PV/Wind Hybrid System

作者 Abdeldjebar Hazzab · Hicham Gouabi · Mohamed Habbab · Miloud Rezkallah · Ambrish Chandra · Hussein Ibrahim
期刊 IEEE Transactions on Industry Applications
出版日期 2024年10月
技术分类 光伏发电技术
技术标签 MPPT
相关度评分 ★★★★★ 5.0 / 5.0
关键词 混合光伏/风能转换系统 最大功率点跟踪 dP - P&O方法 模糊逻辑调度控制器 能源质量
语言:

中文摘要

高效的混合光伏/风能发电在应对太阳能和风速波动的情况时是一项挑战。本文旨在分析并改进一种经过优化和重构的爬山法最大功率点跟踪(MPPT)方法,即dP - P&O(扰动观察法),以适用于混合光伏/风能转换系统(HPVWECS)的快速变化环境条件。在论文的第一部分,该技术经过重构并适用于光伏系统(PVS)和风能转换系统(WECS),其中占空比作为控制量,而非参考电压。在开发的HPVWECS模拟器上对该技术进行的实验实施显示了其性能局限性。为克服这些缺点,提出的一种方法仅考虑新颖的优化dP - P&O方案来简化算法架构,并集成了一个模糊逻辑调度控制器,该控制器根据功率变化和先前的占空比变化来调整占空比扰动步长。所提出的MPPT控制器在HPVWECS模拟器实验测试台上进行了测试,以评估其性能和鲁棒性。实验结果证明,与新颖的混合dP - P&O算法(首次提出的方法)相比,第二次提出的方法具有更高的精度,在不同的太阳能和风能环境条件以及负载变化的情况下,能够改善能源质量,并且具有更好的性能和鲁棒性。

English Abstract

Efficient hybrid PV/Wind energy generation is a challenge against fluctuating solar and wind speed conditions. The paper aims to analyze and improve the performance of an optimized and restructured hill-climbing Maximum Power Point Tracking (MPPT) method, called dP-P&O (Perturb and Observe), for fast-changing environmental conditions of a Hybrid PV/Wind Energy Conversion System (HPVWECS). In the first part of the paper, this technique is restructured and adapted for application in PV Systems (PVS) and Wind Energy Conversion Systems (WECS) where the duty cycle is the control action instead of the reference voltage. The experimental implementation of this technique, for a developed HPVWECS emulator, shows the performance limitation of this technique. To overcome these drawbacks, a proposed method simplified the schemes of the algorithm by considering the novel optimized dP-P&O scheme only, with the integration of a fuzzy logic scheduling controller for the duty cycle perturbation step size based on the power change and the previous duty cycle variation. The proposed MPPT controller is tested in the HPVWECS emulator experimental test bench, to evaluate its performance and robustness. The experimental results prove that the second proposed approach gives higher precision, which leads to an ameliorated energy quality and better performance and robustness, compared to the novel hybrid dP-P&O algorithm (first proposed approach), against different solar and wind environmental conditions and load change.
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SunView 深度解读

从阳光电源的业务视角来看,这篇论文提出的模糊逻辑优化MPPT控制技术具有重要的应用价值。该技术针对光伏/风电混合系统在快速变化环境条件下的最大功率点跟踪问题,通过改进传统dP-P&O算法并引入模糊逻辑调度器,实现了更精确的功率追踪和更优的能量质量。

对于阳光电源的光伏逆变器和风电变流器产品线,该技术可显著提升设备在复杂气象条件下的发电效率。论文采用占空比作为直接控制量而非参考电压的改进方案,与我司现有逆变器的PWM控制架构天然契合,技术移植难度较低。模糊逻辑调度器根据功率变化和占空比历史动态调整扰动步长,能够在跟踪速度和稳态精度之间取得更好平衡,这对提升我司产品在西北高海拔、沿海高湿等极端环境下的适应性具有实际意义。

从技术成熟度评估,该方法已完成硬件仿真器的实验验证,具备工程化基础,但距离商业化应用仍需解决几个关键问题:一是模糊逻辑规则库在不同地理气候区的适配性需要大量实测数据支撑;二是算法的计算复杂度对低成本DSP/FPGA平台的实时性要求;三是与我司现有储能系统EMS的协同优化策略尚未涉及。

技术机遇在于,随着我司"1+ε"多能互补战略的推进,光储风氢一体化场景日益增多,该算法对多能源协同控制的探索契合业务需求。建议将此技术纳入研发储备,优先在海外微网项目中试点验证,同时评估与我司iSolarCloud平台的数据融合可能性,通过云端大数据训练优化模糊控制参数,形成差异化竞争优势。