光伏并网发电系统的滑模控制器的设计和仿真（中期报告）(共14页).doc

精选优质文档-倾情为你奉上10级电气工程及其自动化专业毕业设计中期报告光伏并网发电系统的滑模控制器的设计和仿真1. 研究背景与意义1.1研究背景能源是人类社会生存和发展的动力源泉，随着人类对能源的需求日益增加，化石能源的储量正日趋枯竭。自石油危机以来，常规能源频频告急。此外，化石能源在开采、运输和使用过程中都会对空气和人类生存环境造成很大的破坏。根据相关资料显示,由于大量使用化石能源，已经造成极为严重的大气污染,同时造成温室效应等严重的后果。正是在这样的背景下，太阳能、核能、风能、潮汝能等各种新能源得到了人们前所未有的重视。太阳能作为可再生能源之一，依靠其清洁、分布广泛等特点成为当今发展速度居第二位的能源。光伏产业也被誉为21世纪朝阳产业。太阳能光伏发电采用的是将光能转换为电能的发电方式，其已经成为太阳能利用的一种童要形式。自从1954年美国贝尔实验室首次发明了以PN结为基本结构的具有实用价值的晶体桂光伏电池(Photovoltaic Cells),太阳能发电便得到了迅速的发展。尤其从上个世纪90年代后半期开始,世界太阳能电池的产量逐年增长，当今已经成为世界上发展最快的产业之一。专家预计到2050年左右，太阳能光伏发电将达到世界总发电量10%20%，成为人类的基本能源之一。1.2光伏发电的优点与化石能源、核能、风能等发电技术相比，光伏发电具有一系列的优势，主要可归纳如下：(1)发电原理具有先进性：即直接从光子到电子的转换,没有中间过程(如热能-机械能)和机械运动,发电形式极为简洁。因此，从理论上分析，可以得到很高的发电效率。(2)太阳能资源的无限和分布特性：太阳能福射取之不尽、用之不竭、可再生并洁净环保。太阳能无处不在，无需运输。(3)光伏发电与自然的关系：没有燃烧过程，不排放温室气体和其他废气，不排放废水，环境友好，做到真正的绿色发电。(4)使用性能和寿命的问题：经数十年的应用实践证明，光伏发电性能稳定、可靠、使用寿命长(30年以上)。1.3研究意义 我国正处在经济转轨和蓬勃发展时期，但能源问题严峻，城市中由于大量使用化石能源，环境持续恶化。2000年世界卫生组织(WHO)公布的世界上污染最严重的十个大城市中，中国占了八个，其中北京居于第七位。中国的能源资源储量情况更是危机逼人，按2000年底的统计，探明经济可开发能源总储量约占世界总量的10.1。中国能源剩余可开采总储量的结构为：原煤占58.8，原油占3.4，天然气占1.3，水资源占36.5。我国能源经济可开发剩余可采储量的资源保证程度仅为129.7年。同时，由于中国人口众多、人均能源资源严重不足，人均能源资源探明储量只有135吨标准煤，仅相当于世界人均拥有量(264 吨标准煤)的51。其中煤炭人均探明储量为147吨，为世界人均值(208 吨)的70；石油人均探明储量2.9 吨,为世界人均值的11；天然气人均探明储量为世界人均值的4；即使是水资源，按人口平均，也低于世界人均值。大力发展光伏发电将有助于尽早解决这一问题。 虽然我国光伏产业在近十年来取得了一定的发展，但相比于蓬勃发展的其他国家,我国光伏控制系统的技术还比较落后，总体上我国的光伏技术仍处于初级研发阶段，技术落后、规模小、特别是并网的一些关键技术仍不能实现自主研制。从世界范围来看，我国属太阳能资源十分丰富的国家。有关数据表明：全国2/3以上地区年日照数都大2000小时，太阳能理论上储量高达17000亿吨标准煤/年。西藏西部地区，年太阳最高辐射量排世界第二，仅次于撒哈拉大沙漠，具有利用太阳能发电的良好条件。随着我国对光伏产业的重视，我国的光伏产业必将得到快速地发展。因此，面对我国如此巨大的市场需求，提高光伏电池的转化效率以及实现光伏并网系统的产业化，我们必须掌握光伏并网发电系统的关键技术，不断的完善关键技术的创新。 2. 国内外文献综述与分析光伏发电具有清洁、安全、无污染等优点，但是以前由于光伏发电系统成本较高，使其应用大受影响。增加光伏发电的经济吸引力可通过以下一种或多种途径：提高光伏电池转换效率；降低制造电池、组件和辅助设备的成本，同时降低安装费用；设计高效、可靠的系统,以降低每单位功率输出的费用及提高使用寿命。2.1光伏并网发电系统分类文献1给出了两类光伏并网发电系统。如图2-1所示，光伏并网发电系统一般可分为两种结构形式，一种为不含蓄电池储能环节的不可调度式光伏并网发电系统，另一种为含有蓄电池组的可调度式光伏并网发电系统。两者的区别在于是否使用蓄电池作为中间储能环节，带有蓄电池组的可调度式光伏并网发电系统，因为蓄电池组的存在，可通过开关切换工作于多种模式，整个系统可起到能量调节器、有源功率滤波器和不间断电源等作用。可调度式光伏并网发电系统虽然其功能优于不可调度式光伏并网发电系统，同样由于蓄电池储能环节的存在，带来了很多缺点：如蓄电池组有使用寿命的问题、价格较贵、体积笨重等。上述缺点的存在，使得可调度式并网系统的应用规模难以与不可调度式并网系统相比，目前大部分光伏并网发电系统采用的是不可调度式并网结构。(a) 可调度式光伏并网发电系统(b) 不可调度式并网发电系统图2-1 光伏并网发电系统示意图2.2光伏电池模型文献23介绍了光伏电池模型。考虑工程因素，基于太阳能电池的物理模型，建立了适用于任何条件下的工程用光伏电池仿真模型。2.2.1光伏电池理论模型在理想状态的情况下，光伏电池可以等效成电流为Iph的电流源和一个正向二极管并联组成的电路。但在实际应用中，还应该考虑到电池表面电极和内部阻抗，以及电池的制作材料、工艺等因素，可以等效为一个串联阻抗Rs；另外，电池边沿的漏电，在电池的微裂痕、划痕等处形成的金属桥漏电等原因，造成一部分电流短路，没有流过负载，可用一个并联阻抗Rsh进行等效。光伏电池等效电路如图2-2所示。 图2-2 光伏电池等效电路光伏电池的等效熟悉模型为： (1)式中：I为光伏电池输出电流，V为光伏电池输出电压，Iph 为光伏阵列电流，Io 为反向饱和电流，q为电子电荷(1.6×10-19C)，n为二极管因子，K为玻耳兹曼常数(1.38×10 -23J/K)，Rs 为串联电阻，Rsh为并联电阻。2.2.2光伏电池工程模型文献3中，给出了光伏电池的实用模型。太阳能电池是一种非线性直流电源，其P-V输出特性具有非线性特征，受日照强度、环境温度和负载情况影响。厂家提供标准条件(日照强度Sref=1 kW/m2，电池温度Tref=25ºC)下电池板的测试参数Isc、Voc、Im、Vm，为了建立工程用模型，在式(1) 的基础上做两个近似：(1)由于Rsh非常大，所以忽略(V+RsI) /Rsh 项。(2)Rs 远小于二极管正向导通电阻，所以假设Isc=Iph。基于以上假设，光伏电池I -V方程简化为： (2)式中： (3) (4)当日照强度和电池温度均有变化时，重新计算任意环境下的Isc、Voc、Im、Vm， (5) (6) (7) (8) (9) (10)2.3光伏并网发电系统国内外研究现状 文献4中给出了光伏发电系统中的关键问题主要有以下两点：(1)最大功率点跟踪控制。光伏电池是一非线性电源，其能够提供的功率除了与自身的内部特性有关之外，与使用环境也有关系。即使是同一外部环境下，不同的负载其能够输出的功率也不同。因此，为了跟踪太阳能光伏电池输出功率最大点，最大限度的提高光伏电池发电效率，最大功率点控制器不可或缺。(2)并网电流控制。系统要实现太阳能并网发电，逆变器控制是关键。系统与电网连接，此时电网相当于无穷大电压源，可以通过控制逆变器的输出电压或是电流来实现电网功率输入。通过控制逆变器的输出电压来实现并网存在如下缺点：首先，对系统的参数依赖较强,对参数变化较敏感；其次，基于系统的稳态数学模型来实现控制，动态响应慢。因此，一般选用控制输出电流实现并网控制。控制并网电流使得网侧单位功率因数即实现并网要求，甚至可以根据实际需要进行电网的无功补偿。单相两级式光伏发电并网系统控制示意图如图2-3所示，系统从结构上分为两级结构，如图。其中，前级采用Boost电路与光伏阵列连接，实现最大功率点跟踪控制并提升电压等级以达到并网电压要求。后一级为单相逆变器，目标是实现并网电流控制以达到功率馈送电网。 图2-3 单相两级式光伏发电并网系统控制示意图3. 研究内容针对光伏并网发电系统，本课题以光伏并网技术为研究对象，将对光伏发电系统结构、光伏电池的数学模型、光伏发电系统最大功率点跟踪算法等问题进行研究探讨。主要研究内容包括:(1)作为控制对象，首先对光伏电池的伏安特性进行深入研究，建立光伏电池相应的数学模型，并定性分析太阳能电池的伏安特性曲线。(2)最大功率点跟踪(MPPT)是光伏并网发电系统中提高系统效率的重要手段。本文分析研究了几种常见的MPPT方法，例如恒定电压跟踪(CVT)法、扰动观察法(P&O)、电导增量法(INC)、占空比扰动观察法等。对比分析发现，常用的控制手段有其局限性，系统的动稳态性能有一定的提高空间。(3)重点分析研究基于滑模控制理论的MPPT新算法。在理论分析的基础之上，将滑模控制理论的思想应用于MPPT控制。对于分析设计的结论,在Matlab/Simulink环境下设计仿真实验。3.1光伏电池输出特性 运用Matlab/Simulink来搭建光伏电池模型，如图3-1和图3-2所示。 图3-1 光伏电池模型的内部结构图3-2 光伏电池的封装图光伏电池的输出特性受外界环境因素影响而变化，在不同的光照强度和环境温度下，光伏电池的输出特性曲线不同，得到的最大功率点也是不同的。利用上述光伏电池模型在不同外界环境条件下进行仿真，得到如图3-3所示的不同光照条件下光伏电池的P-V特性和I-V特性，以及如图3-4所示的不同环境温度下光伏电池的P-V特性和I-V特性。从图3-3分析可得，在一定环境温度下，光伏电池的开路电压稍微变大，但短路电流和输出功率却明显增加。这表明光照强度的变化对光伏电池的开路电压影响较小，对短路电流和输出功率有很大影响。从图3-4分析可得，在一定光照条件下，当环境温度升高时，光伏电池开路电压明显变小，但其短路电流有所增加，输出功率稍微下降。这表明环境温度对光伏电池的开路电压影响很大。(a)不同光照条件下光伏电池的P-V特性(b)不同光照条件下光伏电池的I-V特性图3-3 不同光照条件下光伏电池的输出特性(a)不同环境温度下光伏电池的P-V特性(b)不同环境温度下光伏电池的I-V特性图3-4 不同环境温度下光伏电池的输出特性3.2最大功率点跟踪(MPPT)的一般算法最大功率点跟踪(Maximum Powerpoint Tracking，MPPT)是实时检测光伏电池的输出功率，通过一定的控制算法预测当前工况下光伏电池可能的最大功率输出，从而改变当前的阻抗情况，调整光伏电池的工作点，使之始终工作在最大功率点附近的过程。目前，国内外文献提出了多种MPPT算法，主要包括恒定电压跟踪(CVT)方法、扰动观察法(Perturb and Observe，P&O)、电导增量法(Incremental Conductance,INC)、占空比扰动观察法等算法。3.2.1恒定电压跟踪法(CVT)恒定电压跟踪(CVT)法是一种早期的光伏发电系统MPPT控制方法。该方法忽略外界条件的变化，始终使系统工作于一个固定的电压处。它依据光照强度的变化对光伏阵列的最大功率点影响较小的特性，但却忽略了光伏电池板表面平均温度的变化对最大功率点的影响，它实际是一种稳压控制方法，是简化的、不精确的最大功率点跟踪方法，在温差变化较大的环境下不能完全的跟踪光伏发电系统的最大功率点。 虽然该方法无法达到实际应用系统对最大功率点跟踪精度的要求，但是它仍然有一定的使用价值，其他许多的控制算法采用它来提高控制系统跟踪最大功率点的速度。因为许多控制算法都是对MPPT控制系统的DC-DC变换部分的开关进行控制，通过调整输出到开关的PWM波的占空比来控制开关的通断，从而使光伏电池板工作于最大功率点处。在控制算法中就可以引入定电压跟踪法，给系统一个初始的PWM波占空比，使系统一开始就迅速的工作于光伏电池的最大功率点附近，减少控制算法中PWM波的调整周期，这样就能明显的提高控制算法跟踪最大功率点的速度。3.2.2扰动观察法(P&O)扰动观察法又名爬山法或扰动观察法，是目前研究最多、最为常用的光伏发电系统MPPT控制算法之一。它的基本工作原理如下：先采样光伏阵列的谋一个工作电压下的输出功率，每隔一段时间对光伏电池的输出电压加扰动，并实时的采样光伏电池的输出电压和输出电流，计算输出功率并与扰动前的输出功率进行比较，根据功率变化的情况决定扰动的方向。如果功率增加则在下一个周期以相同方向对系统加扰动，否则改变扰动的方向，这样确保了光伏电池的输出电压向着使输出功率增大的方向变化。如此反复的扰动，测量和比较，最终使系统工作于最大功率点，实现MPPT控制。扰动观察法的优点是控制算法简单，被测参数少，易于实现，能够广泛应用于光伏发电系统的最大功率点跟踪。但扰动观察法存在以下缺点：首先，扰动的引入使系统在达到最大功率点后会在该点附近做很小范围的来回振荡并造成能量的浪费；其次，扰动步长的选择会直接决定最大功率点的跟踪速度和精度，当步长选择较大时，系统跟踪最大功率点的速度也会提高，但是在稳态时就会产生更大波动，反之，步长选择较小时，系统跟踪最大功率点的速度会降低，但是稳态波动会减小。而步长的选择不适当则可能会造成系统无法正确跟踪最大功率点。而且，当外界环境条件突变时，可能产生误判。3.2.3电导增量法(INC)电导增量法是通过比较光伏阵列的瞬时电导和电导的变化量来实现最大功率点跟踪。根据光伏电池的P-V输出特性曲线图可以得到当dP/dU=0时，系统工作在最大功率点处，并且有dP/dU=d(UI)/dU=I+UdI/dU，因此，通过判断I/U+dI/dU的符号就可以可判断光伏阵列是否工作在最大功率点并且确定下一步扰动的方向。当I/U+dI/dU>0时，系统工作在最大功率点左侧，应增大光伏电池的电压；当I/U+dI/dU<0时，在最大功率点右侧，应减小光伏电池电压；当I/U+dI/dU=0时，系统工作于最大功率点，此时维持工作电压不变。在实际应用中增量电导法需要给一个合适的阈值e，并认为dP/dU<=±e时系统就工作在最大功率点。当变化小于这个阈值的时候就不再改变电压工作点，理论上阈值越小越好，越小则最后的工作点越接近最大功率点，但实际中阈值设置太小的话系统永远达不到稳定，最后导致在一定的范围内振荡。 电导增量法(INC)控制准确，响应速度比较快，在光照强度和环境温度不断发生变化的情况下，其输出电压能够平稳地跟踪其变化，稳态时输出功率波形震荡比扰动观察法小。然而，电导增量控制算法比较复杂，计算量较大，因此对硬件的性能，传感器的精度和系统各个部分响应速度等要求较高；与扰动观察一样，其电压步长增量不好确定，如果步长太大，则跟踪的精度较差，反之步长太小，则跟踪的速度比较慢。3.2.4占空比扰动观察法对于Boost变换器有： (11) (12)式中：Upv 、Ppv 和Ipv分别为光伏阵列的输出电压，输出功率和输出电流；D是Boost变换器的占空比。占空比扰动观察法的工作原理和传统扰动观察法相同，只不过是用占空比D代替电压U。给占空比增加一个扰动D，比较扰动前后输出功率的变化，如果功率增加了，则按前一时刻的扰动方向继续给占空比扰动，否则扰动方向相反，如此反复直到输出功率稳定在最大功率点附近小范围内震荡。占空比扰动观察法仍然存在扰动步长D难以确定的问题，即如果扰动步长太小，跟踪速度慢，影响了系统的动态响应特性；反之，扰动步长如果太大，输出功率的波形震荡更加剧烈，使系统稳态误差变大。4. 现阶段成果 现以占空比扰动观察法的仿真曲线为对象，来分析其最大功率跟踪(MPPT)的效果。并介绍基于滑模变结构理论的MPPT新算法(SMC)。4.1占空比扰动观察法的仿真结果 图4-1 占空比扰动观察法的仿真模型占空比扰动观察法的仿真模型如图4-1所示，起始占空比D0=0.01，功率初值P0=0W，步长0.01时，仿真曲线为如图4-2所示。 (a) 占空比输出曲线 (b) 功率输出输出曲线图4-2 占空比扰动法仿真曲线4.2滑模变结构控制的研究滑模变结构控制是变结构控制系统的一种控制策略，具有算法简单、鲁棒性好和可靠性高，并且可使系统在受到参数摄动和外干涉时具有不变性的特点。控制的不连续性是它与常规控制的根本区别，即一种使系统“结构”随时间变化的开关特性。该控制特性可以迫使系统在一定特性下沿规定的状态轨迹作高频率、小幅度的上下运动，即“滑动模态”或“滑模运动”。这种滑动模态与系统的参数及扰动无关，并且是可设计的。因此，处于滑模运动的系统就有很好的鲁棒性。4.2.1滑模变结构控制的基本原理考虑一般的情况，在系统 (13) 的状态空间中，有一个切换面s(x)=s(x1，x2，····，xn)=0，它将状态空间分为 s>0 和s<0 的上下两个部分。 当运动点到达切换面s=0 附近时，必有： (14)滑模变结构控制的基本问题如下：设有一控制系统 (15) 需要确定切换函数 (16) 求解控制函数 (17) 其中，u+(x)u-(x)，使得(1)滑动模态存在，即式(17)成立； (2)满足可达性条件，也就是在切换面 s(x)=0 以外的运动都将在有限的时间内到达切换面； (3)保证滑模运动的稳定性； (4)达到控制系统的动态品质要求。 以上前三点为滑模变结构控制的三个基本问题，只有满足了这三个条件的控制才叫滑模变结构控制。 4.2.2滑模变结构控制系统的设计设计滑模控制器一般可以分为两个部分:(1)首先设计滑动面s。确定好滑动面即要求系统沿着此滑动面运动。所设计的滑动面要求系统能够渐进稳定,并且具有良好的动态品质,此步为设计的关键。滑动面的选择直接关系着系统的性能。(2)由设计好的滑动面s确定控制率u,使得系统满 足可达条件,从而能够实现滑模控制。当滑模面s和控制率u都确定下来,由系统的动静态指标确定相应的参数,滑模控制系统便可以完全的建立起来。基于Boost变换器设计滑模控制器，Boost电路结构如图4-3所示，对电路进行数学建模，采用开关函数建模：u=l代表关合上,u=0代表开关断开。Boost电路的数学模型如下：经过分析可以得到最终的控制律如下：系统的切换面，控制率。 (18) (19)图4-3 Boost变换器5. 后期工作计划进一步熟悉Matlab/Simulink仿真软件的使用，掌握S-Function的编程。分析对比几种常规MPPT算法的最大功率点跟踪效果。进一步熟悉掌握滑模变结构控制的基本原理，以及滑模变结构控制的设计步骤，从而利用Matlab/Simulink对光伏并网发电系统滑模控制器进行设计和研究，并与几种常规MPPT进行对比分析。6. 参考文献1 熊远生.太阳能光伏发电系统的控制问题研究D.浙江工业大学博士学位论文.2009.2 王长江.基于MATLAB的光伏电池通用数学模型J.电力科学与工程.2009，25(4)：11-143 焦阳，宋强，刘文华.光伏电池实用仿真模型及光伏发电系统仿真J.电网技术.2010.4 何俊强.基于滑模变结构的光伏并网发电系统MPPT算法研究D.山东大学硕士学位论文.2012.5 纪芳.并网光伏发电系统最大功率点跟踪技术的研究D.山东大学硕士学位论文.2010.6 刘金琨.滑模变结构控制MATLAB仿真M.北京：清华大学出版社,2005.7 林超勇.基于模糊控制的光伏发电系统MPPT控制方法的研究D.河海大学硕士学位论文.8 Xiang HaoXu YangTao LiuTao Liu, Lang Huang, and Wenjie Chen.A Sliding-Mode Controller With Multiresonant Sliding Surface for Single-Phase Grid-Connected VSI With an LCL Filter.IEEE Transactions On Power Electronics, Vol. 28, No. 5, May 2013.9 石国飞.光伏系统MPPT的滑模变结构控制D.重庆大学硕士学位论文.2012.10 Chian-Song,Chiu Ya-Lun Ouyang and Chan-Yu Ku.Terminal sliding mode control for maximum power point tracking of photovoltaic power generation systems.Solar Energy.86 (2012) 29862995.11 马宁.太阳能光伏发电概述及发展前景J.太阳能光伏发电技术.2011,5(2):25-29.12 汪义旺，曹丰文等.光伏发电系统最大功率点快速跟踪控制研究J.电力电子技术,2010,10(44):14-16. 专心-专注-专业