基于改进MPPT算法的控制策略并进行Simulink动态仿真
逆变技术的发展是随着电力电子技术、微电子技术和现代控制理论的发展而发展。针对光伏并网过程中的直流升压、SPWM波形产生、同步锁相、逆变并网动态过程、研究了基于电网特点的FIR数字滤波、交流采样和稳定直流母线电压的数字PID控制器等技术提出了基于改进MPPT算法的控制策略并进行Simulink动态仿真。
分布式电源凭借其就地发电服务用户、清洁环保等诸多优点，拥有越来越大的市场份额。微电子技术的发展为逆变技术的实用化创造了平台，微处理器的诞生满足了逆变技术的发展要求，使先进的控制技术如矢量控制技术、多电平变换技术、重复控制、模糊逻辑控制等先进的控制算法在逆变领域得到了较好的应用。进入21世纪，逆变技术正向着频率更高、功率更大、效率更高、体积更小的方向发展。本设计方案采用DC-DC-AC结构能有效提高效率，采用高频直流升压技术使逆变并网器体积更小，安全性能大大提高。针对动态系统的试验问题提出了利用Simulink的参数估计功能，使理论模型根据实验数据进行数值参数估计，从而达到理论模型充分接近实际实验环境。
1 分布式电源并网逆变器系统设计
1．1 DC-DC变换器
DC-DC变换器是通过半导体阀器件的开关动作将直流电压先变为交流电压，经整流后又变为极性和电压值不同的直流电压的电路，这里要阐述的是中间经过变压器耦合的直流间接变换电路。DC-DC变换器在将直流电压变换为交流电压时频率是任意可选的，因此使用高频变压器能使变压器和电感等磁性元件和平波用电容器小型轻量化。如今，随着半导体阀器件的进步，输出功率为100 W以上的电源实际上采用的开关频率都在20～500 kHz范围内，MHz级高频变换器也在开发研究之中。而且，通过变换频率的高频化，可以使平波用电容的容量减小，从而能够使用陶瓷电容等高可靠性的元件。而且，本文在举例阐述动作原理是采用双极功率晶体管、IGBT、MOSFET等开通关断可控的器件作为直流电压变换为交流电压的半导体阀器件，使用最多的还是MOSFET。
1．2 直流母线电压PID控制器设计
作为直流母线400 V电压必须具有一定的稳定性，不应该随着负载的变化或电池电压的改变而产生波动。因此必然需要用到反馈的概念。反馈理论的要素包括三个部分：测量、比较和执行。测量关心的变量，与期望值相比较，用这个误差纠正调节控制系统的响应。由于PID控制器可以实现无差调节，其优异的动态稳态特性，以及方便灵活的参数整定方法，因此在逆变并网器中直流母线的电压控制选择PID控制算法。
在闭环控制系统里，将调节器置于纯比例作用下，从小到大逐渐改变调节器的比例系数，得到等幅振荡的过渡过程。此时的比例系数称为临界比例系数Ku，相邻两个波峰间的时间间隔，称为临界振荡周期Tu。
临界比例度法步骤：
(1)将调节器的积分时间置于最大(TI=∞)，微分时间置零(TD=0)，比例系数KP适当，平衡操作一段时间，把系统投入自动运行。
(2)将比例系数KP逐渐增大，得到等幅振荡过程，记下临界比例系数Ku和临界振荡周期Tu值。
(3)根据Ku和Tu值，采用经验公式，计算出调节器各个参数，即KP，TI和TD的值。
1．3 逆变并网锁相环设计
锁相环分为模拟锁相环和数字环锁相。模拟锁相环在电路可靠性、稳定性和集成度方面有着不可克服的缺陷：数字锁相环又分为由数字逻辑器件构成的全数字逻辑锁相环和基于DSP的软件锁相环。全数字逻辑锁相环路由逻辑器件构成。
为了实现对电网电压(SIGNAL)周期和相位的采样，这里利用了一个迟滞比较器把信号源的模拟采样信号(SIGNAL)整形为矩形波(TO_DSP)然后通过TMS320F28X的捕获单元得到电网电压的频率和相位信息。在设计中应当注意的是，由于软件是通过电网电压的上升沿来获得周期和相位信息的，因此在硬件的设计上应当保证电网电压的过零点和正弦波整形得到的矩形波的上升沿保持一致(即不能有延时)，这就要求计算迟滞比较器的上限触发电平U+为0 V。
迟滞比较器的上、下限触发电平为：
式中：U+，U-为迟滞比较器的上、下限触发电平；UOH，OL为输出电压的上下限(UOH为5 V，UOL为0 V)；UR为比较器的基准电压，这里为0 V。
交流有效值定义为：
式中：x(t)为被测交流信号；Xeff为对应的有效值；t是时间；T是交流信号的周期。式(3)给出的有效值包含了基波和谐波的共同贡献，通常称这种有效值为真有效值，有时也称为方均根值。
对于数字测量系统，式(3)变成：
式中：xm(k)为交流信号在kTs时刻的采样值(也称采样数据)，Ts为采样周期，下标m代表该采样值采自交流信号的第m个周波，k代表在第m个周波内的第k次采样(k=1，2，…，N)；N是在交流信号一个周期内的采样次数或采样点数。
1．4 改进MPPT算法
传统MPPT算法，即爬山法，是一种比较实用的MPPT控制算法，这种方式虽在一定程度上减轻了CPU的负担，但由于周期性寻优，会对系统的输出电压造成周期性的波动。
改进MPPT算法基本思想是：
(1)利用过山车法，即先将光伏电池阵列两端电压U1钳制在蓄电池电压U2处，再逐渐增加U1，使光伏电池阵列的输出功率点由小到大，经过MPP后，继续增大U2，使输出功率比最大输出功率小于一个阈值△P1。输出功率由小变大，再变小，一定会经过一个最大点。在输出功率变化过程中，记录下光伏电池阵列输出最大功率时的输出电压Umax；
(2)根据光伏电池阵列输出最大功率时记录下的Umax，利用稳压程序(可利用PID控制)将U1钳制在记录下的Umax上，实现光伏电池阵列以最大功率稳定地输出能量；
(3)当光照强度发生变化(由于在短时间内，环境温度的变化对系统输出功率的变化影响不大，可以忽略)，即输出电压Umax时的输出功率P1与之前的Pmax之间差值超过一定阈值△P时，若P1&Pmax，说明光照强度增加了，MPP处的输出电压也相应增大了，所以此时应启动按增加光伏电池阵列输出电压的方向用过山车法寻找MPP程序；如果P1&Pmax，说明光照强度减小了，MPP处的输出电压也相应减小，故此时应启动按减小光伏电池阵列输出电压的方向用过山车法寻找MPP程序。
2 分布式电源并网逆变器仿真
2．1 DC-DC直流升压PID控制仿真
作为直流母线400 V电压必须具有一定的稳定性，不应该随着负载的变化或电池电压的改变而产生波动。因此必然需要用到反馈的概念。反馈理论的要素包括三个部分：测量、比较和执行。测量关心的变量，与期望值相比较，用这个误差纠正调节控制系统的响应。
针对DC—DC直流母线硬件结构以及控制方式对被控模型进行数学建模，由于PWM装置的数学模型与晶闸管装置一样，在控制系统中的作用也一样。因此，当开关频率为10 kHz时，T=0．1 ms，在一般电力自动控制系统中，时间常数这么小的滞后环节可以近似一个一阶惯性环节，故其传递函数为：
Ws(s)≈Ks／(TS+1)
这与晶闸管的传递函数完全一致。但需要注意，式(5)是近似的传递函数，实际上PWM变换器不是一个线性环节，而是具有继电特性的非线性环节。继电控制系统在一定条件下会产生自激振荡，这是采用线性控制理论的传递函数不能分析出来的。根据式(5)结合本设计开关频率10 kHz可以建立被控对象数学模型为：
Ws(s)≈(400／9)／(1e-4+1)
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模糊算法Simulink仿真问题的求助
如图所示，我用模糊控制算法，E的论域为-9到9，分别为PB，PM，PS，ZO，NS，NM，NB。EC的论域是-6到6，也是7块，输出U的论域为-6到6，也是7块。现在的问题是我输入的阶跃信号目标值为4，但是最后仿真结果为3.3，这是什么情况啊，谁能告诉我下啊，不胜感激啊
QQ截图08.png
QQ截图50.png
非常感谢你的回答，我想问下，如果加了在外环加个积分相，这样子还是模糊算法吗？我再论文里能把这个控制系统称为模糊控制吗？不胜感激
我想问下加了PID是不是就变成模糊PID了，还是模糊控制算法吗
一定要单用模糊的话，先试试加增益，积分主要提高稳态精度，可理解为保持输出
理论上你用模糊做输出运算了，就是包含模糊算法了。至于控制器如何设计，只要你能说出道理就可以。
增加增益，我试了下，就不收敛了，最后成波浪形的曲线了，这可咋办
大幅减小微分的增益Gain。适当减小比例增益Gain1。
额，我想问下，这个Gain1和Gain2不是模糊算法中论域E和EC的量化因子嘛，还有Gain3是输出U的比例因子，应该不好随便放大缩小的吧？E是误差，EC是误差变化率。就是误差的微分
还有一个，模糊控制器输出的范围是什么也会影响最后的结果。
因为误差是受一个饱和函数控制的，同样模糊控制器也是有饱和现象的。如果控制器处于饱和状态下，就有可能具有较大的稳态误差。
非常感谢你的回答，我觉得有可能是饱和了，那如果是饱和的话，消除稳态误差只能加一个积分环节吗？如果这样的话，我再论文里说明这个算法的时候能说这个系统采用的是模糊控制系统吗，或者这个还有专有名词？
你是想在模糊控制器的外面加一个积分环节吧？这种叫做混合模糊pid控制器。
给你个文献参考下—— 模糊与积分混合控制器 Fuzzy and Integral Mixed Controller&&朱良红, 王永初 - 《华侨大学学报(自然科学版)》 2003年3期
恩，非常感谢
没大明白楼主说的量化因子等不能修改该的原因。
下面这幅图是Gain3=35时的响应。
再有就是增大Gain1=15
这个图片看不了啊？我的意思是，模糊控制中输入的是误差和误差变化率，然后这个误差与误差变化率得乘以一个比例因子再输入到模糊控制器中，输出的话同样要乘以一个量化因子才能作用于控制对象。这个比例因子和量化因子不是应该根据实际系统而定吗？
我的模糊控制器的设计是，输入E的论域是分成7段，EC的论域为也分成7段，输出U的论域为也分成7段，然后两个输入为误差E与误差变化率EC，输入到模糊控制器中前乘以比例因子Gain1和Gain2.这两个因子是看系统的输入范围确定，输出的量化因子也是正对系统而定的吧？你给我看的这两幅图没显示出来啊
不好意思，图挂掉了。
那可能是跟你在模糊里面设置的专家经验不符合了。
如果经验并非定量的，只是定性的考虑：在误差较小时，采用较缓和的调节方法。在误差较大时，采用大控制量进行快速调节。那么，增大那个两个增益，只是改变了做精细调节的误差范围，而并为对系统本质造成影响。
另外一个角度想，因为你考虑了实际系统而加入的饱和环节已经起到了限幅的作用，也就是说饱和环节与论域范围相同的话，模糊控制器的输入就不会越界。
举个例子说：gain1=1时，精细调节的范围是,当gain1=2时，这个范围就变成了了，超出这个范围的，都按照论域的极限值进行调节，就是控制器的最大（或者最小）输出进行控制。
QQ图片21.jpg
QQ图片08.jpg
非常感谢你的回答啊
请问你问题解决了么？怎么解决的？我也遇到了和你一样问题
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