Cómo elegir razonablemente la mejor solución entre muchos métodos de implementación de mppt

La tecnología MPPT se ha convertido en un punto de investigación. Sus métodos de control son diversos, los efectos de control no son los mismos y los procesos de implementación también son muy diferentes. Según [123], varios métodos de control se pueden dividir en tres categorías: método de control aproximado indirecto, método de control de muestreo directo y método de control de inteligencia artificial. Los métodos de control indirecto incluyen principalmente el método de ajuste de curvas, el método de tabla de consulta, etc.; los métodos de control de muestreo directo incluyen principalmente el método de observación de interferencias, el método de incremento de conductancia, etc. Los métodos de control de inteligencia artificial incluyen principalmente el método de control difuso, el método de control de redes neuronales, etc.

En la actualidad, la literatura principal se centra en la investigación sobre un método específico, y hay una falta de investigación comparativa sistemática sobre los efectos de la aplicación real de varios métodos de control. Hay incluso menos estudios prácticos que utilicen plataformas de control reales. .

De acuerdo con la clasificación del método, este artículo selecciona el método de observación de interferencia, el método de incremento de conductancia y el método de control difuso más representativos como objetos de investigación, establece modelos de control respectivamente y utiliza MATLAB/Simulink para analizar el circuito principal y sistema de control del sistema. Llevar a cabo una simulación general y realizar investigaciones experimentales sobre varios métodos en la plataforma experimental.

1 Principios de implementación de cada método de control típico

1.1 Implementación del método de observación de interferencias

El principio del método de observación de interferencias es dejar que primero el conjunto fotovoltaico funcione a un cierto voltaje de referencia, detecta la potencia de salida, agrega una cantidad de perturbación de voltaje directo a este voltaje de operación y detecta cambios en la potencia de salida. Si la potencia de salida aumenta, significa que el voltaje del punto de máxima potencia del conjunto fotovoltaico es mayor que el punto de operación actual, y la perturbación directa debe continuar si la potencia de salida medida disminuye, el voltaje del punto de máxima potencia es menor que; El punto de operación actual y el voltaje del punto de operación deben perturbarse en la dirección inversa [425].

1.2 Implementación del método de incremento de conductancia

El método de incremento de conductancia cambia la señal de control comparando el incremento de conductancia y la conductancia instantánea del conjunto fotovoltaico. De la curva característica del conjunto fotovoltaico, se puede ver que el punto de máxima potencia satisface la condición de conductancia:

Donde, VPV e IPV son el voltaje y la corriente de salida del conjunto fotovoltaico respectivamente, y PPV es la tensión instantánea. Potencia producida por el conjunto fotovoltaico. El control se puede lograr ajustando el voltaje de referencia de acuerdo con los resultados del juicio.

1.3 Implementación del método de control difuso

Defina la desviación de salida E y su tasa de cambio CE como la entrada del controlador difuso, y convierta el cambio de control requerido por el sistema de control en el forma de dD diferencial Salida del controlador difuso. Si los valores de muestreo actual y último muestreo están representados por n y n-1 respectivamente, entonces la expresión funcional de la variable de entrada del controlador difuso ec(n) y su tasa de cambio Δec(n) se puede definir como:

Defina la regla de control difuso de la siguiente manera: Si el ajuste positivo actual controla el ciclo de trabajo PWM para aumentar la potencia de salida, continúe ajustando en la dirección directa; de lo contrario, ajuste en la dirección inversa. La amplitud del ajuste está determinada por el. tabla de reglas difusas específicas y función de membresía a través del controlador difuso. Defina el conjunto difuso: ZO=cero PS=positivo pequeño PB=positivo grande NB=negativo grande NS=negativo pequeño. Las funciones de pertenencia de entrada y salida E, CE y dD de la función difusa F(ec(n), Δec(n)) se definen como se muestra en la Figura 1.

Realice una operación integral en la salida del controlador difuso dD para obtener el ciclo de trabajo D requerido para el control, y la salida actúa sobre el dispositivo de conmutación del circuito principal.

2 Simulación del Sistema

Según el método de control MPPT se establece un modelo de circuito principal en el que la célula fotovoltaica carga la batería con la máxima potencia a través del circuito Buck. utilizado para la simulación. En el modelo incluye módulo de batería fotovoltaica, módulo de circuito principal y módulo de control. Su modelo de circuito eléctrico principal se muestra en la Figura 2.

Figura 1 Definición de las funciones de membresía E, CE y dD

Figura 2 Modelo de circuito principal eléctrico de la plataforma MATLAB/Simulink

La parte de control obtiene datos basados ​​en muestreo del sensor respectivamente Los diferentes métodos de control anteriores se utilizan para el control MPPT y, finalmente, se emite la señal de control del dispositivo de conmutación. En la simulación, la potencia nominal del modelo de celda fotovoltaica es de 300 W, la intensidad de la luz PU se cambia a 700, 800, 900 y 1000 W/m2 en diferentes tiempos de 0,025, 0,03 y 0,035 s respectivamente, y el parámetro de temperatura es ajustar a 25°C. Para facilitar la comparación, la frecuencia de muestreo se unifica a 5 kHz, la cantidad de cambio de un solo paso del valor de referencia de voltaje del método de observación de interferencia y el método de incremento de conductancia es ambos de 0,1 V, y el control difuso está determinado por el algoritmo de control. sí mismo.

La curva de salida de simulación MPPT controlada por el método de observación de interferencia se muestra en la Figura 3. La Figura 3a es la curva de voltaje y corriente de salida de la celda fotovoltaica PV. La Figura 3b es el diagrama del efecto de seguimiento del punto de máxima potencia. El sistema comienza a partir de la intensidad de la luz del lado derecho de la curva de 700W/m2, mostrando el proceso de seguimiento bajo cambios drásticos en la intensidad de la luz.

En la simulación, el flanco ascendente de la forma de onda actual en la Figura 3a es pronunciado, lo que indica que el seguimiento MPPT se puede realizar de forma rápida y precisa; el voltaje y la corriente de salida en la Figura 3a oscilan obviamente, lo que indica que es así; ajustado repetidamente cerca de la potencia máxima. La Figura 3b refleja la operación MPPT. El punto oscila más grande de un lado a otro.

Figura 3 Curva de salida de simulación MPPT controlada por el método de observación de interferencia

De manera similar, la curva de salida de simulación MPPT controlada por el método de incremento de conductancia se muestra en la Figura 4.

Figura 4 Curva de salida de simulación MPPT bajo el control del método de incremento de conductancia

En la simulación, la Figura 4a tiene un borde ascendente pronunciado y un pequeño exceso, lo que refleja la mejor respuesta dinámica del sistema Figura En 4b, el punto de operación MPPT es relativamente estable y la amplitud de oscilación es pequeña, lo que indica que el efecto de seguimiento MPPT del sistema es ideal y la precisión dinámica y estable es alta; La curva de salida de la simulación MPPT del método de control difuso se muestra en la Figura 5.

Figura 5 Curva de salida de simulación MPPT bajo el método de control difuso

En la simulación, la salida de forma de onda de voltaje y corriente en la Figura 5a es relativamente estable, lo que indica que el rendimiento en estado estable del el sistema es mejor; en la Figura 5a, el exceso de salida actual disminuye lentamente, lo que refleja las deficiencias de la respuesta dinámica inflexible. La Figura 5b muestra que el punto de funcionamiento del MPPT es relativamente estable;

3 Experimento del sistema

La plataforma experimental consta de una matriz fotovoltaica de 300 W, un paquete de baterías y un sensor de corriente y voltaje LEM Hall. Después de que el sensor muestrea el sistema y el circuito de acondicionamiento lo convierte, el TMS320F2812DSP finalmente genera pulsos de control PWM para controlar el dispositivo de conmutación según los datos de muestreo y el algoritmo de control, logrando así el control de todo el sistema.

En el experimento, se utilizó el método de cubrir parte de las células fotovoltaicas y alejarlas rápidamente para producir el efecto de cambios de luz, y se probaron los efectos de seguimiento de varios métodos bajo cambios en la intensidad de la luz.

La forma de onda experimental se muestra en la Figura 6.

Los bordes ascendentes y descendentes de la forma de onda en la Figura 6a cambian rápidamente, lo que refleja la rápida velocidad de seguimiento del método de observación de interferencias. Sin embargo, aparecen fallas de corriente tanto en los bordes ascendentes como descendentes, que son errores que. ocurre cuando la intensidad de la luz cambia drásticamente. Es causado por juicio y la corriente de salida fluctúa en un rango amplio durante el funcionamiento en estado estable. Los bordes ascendentes y descendentes en la Figura 6b son relativamente suaves, lo que refleja las ventajas de una respuesta dinámica rápida y alta; precisión de seguimiento; en la Figura 6c, cuando la iluminación aumenta repentinamente, la corriente aumenta rápidamente, pero el exceso es grande, lo que indica que la precisión de la respuesta dinámica es insuficiente y la velocidad de ajuste del sistema es lenta, pero la forma de onda actual fluctúa ligeramente y puede aún regresa al valor inicial al final, lo que indica que la precisión del estado estable es ideal.

Figura 6 formas de onda experimentales MPPT correspondientes a varios métodos de control

El voltaje del circuito abierto de los componentes utilizados en este sistema es de aproximadamente 85 V, y el voltaje máximo del punto de potencia bajo luz nominal es de aproximadamente 72V. Control experimental y valores empíricos Totalmente consistente.

Comparación de 43 métodos MPPT

El análisis de las simulaciones y experimentos anteriores puede encontrar que el método de observación de interferencia puede controlar MPPT de forma rápida y precisa, pero oscila cerca del punto de máxima potencia y opera en un estado estable. La forma de onda de salida tiene ciertas fluctuaciones; la configuración del paso de perturbación no puede tener en cuenta tanto la precisión del seguimiento como la velocidad de respuesta. Pueden ocurrir errores cuando la intensidad de la luz cambia drásticamente.

El efecto de control del método de incremento de conductancia es ideal y es relativamente estable cerca del punto de máxima potencia. También puede rastrearse rápidamente en condiciones de cambios drásticos en la intensidad de la luz y no hay rebabas obvias. Fenómeno en el seguimiento. Sin embargo, la implementación del algoritmo requiere operaciones diferenciales repetidas, lo que requiere una gran cantidad de cálculos, requiere un controlador de operación de alta velocidad y requiere una alta precisión del sensor, de lo contrario, el efecto de control no será ideal y se producirán perturbaciones y oscilaciones. . El controlador y el sensor utilizados en este experimento tienen un alto rendimiento y cumplen con los requisitos experimentales, por lo que este problema no se destaca.

La tecnología de control inteligente representada por el control difuso no requiere un estudio preciso de las características específicas y los parámetros del sistema de las células fotovoltaicas. El diseño de control del sistema es flexible, la precisión del estado estable es alta y el sistema de control es. robusto.

Sin embargo, el control difuso tiene problemas inherentes como una respuesta dinámica lenta, una adaptabilidad limitada y una fácil oscilación en condiciones específicas en aplicaciones de control MPPT de sistemas fotovoltaicos. El algoritmo de control difuso es complejo y su razonamiento difuso y su proceso de defusificación requieren la finalización de un gran proceso; número de operaciones de punto flotante y el sistema de control es en tiempo real. Es difícil cumplir con los requisitos de rendimiento y es difícil de implementar en aplicaciones prácticas. Es difícil lograr una mayor frecuencia de control utilizando el DSP de punto fijo TMS320F2812. Controladores de mayor rendimiento, como TMS320F28335, TMS320VC33 y otros controladores aritméticos de punto flotante, pero el costo del sistema es alto.