光伏并网发电系统最大功率跟踪新算法及其仿真(20180724094319)-solarbe文库

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０引言太阳能被广泛应用于蓄电池充电系统、水泵、家用电源和卫星能源等领域［１－４］。但是，光伏发电系统的一个主要缺点是其价格昂贵而发电效率却较低，这已成为限制其发展的主要因素之一。所有的光伏系统都希望电池阵列在同样日照、温度的条件下输出尽可能多的电能，以提高其发电效率，这也就是理论和实践上的太阳能电池阵列的最大功率点跟踪ＭＰＰＴ（ＭａｘｉｍｕｍＰｏｗｅｒＰｏｉｎｔＴｒａｃｋｉｎｇ）［５－６］。太阳能光电应用的日益普及加速了人们对这一问题的研究。目前，国内外已经提出了多种ＭＰＰＴ算法。扰动观察法由于实现简单，需要测量的参数少，是目前光伏系统中最为常用的ＭＰＰＴ方法，但是该方法在系统达到最大功率点后，会在其左右振荡，造成较大的能量损耗，尤其是在气候条件变化缓慢时，情况更为严重［７－９］。基于此，提出了一种改进的自适应占空比扰动法，该方法有效地克服了传统的扰动观察法的不足，能够同时提高系统的动态和稳态性能。１扰动观察法光伏发电系统实际中常用的ＭＰＰＴ法的基本思想都是调整系统的输出电压，从而达到系统最优工作点。在最大功率点跟踪过程中，就是要不断调整输出电压，使得ｄＰ／ｄＵ＝０（Ｐ表示光伏系统输出功率，Ｕ表示光伏系统输出电压）。扰动观察法［１０－１１］跟踪情况的示意图如图１所示。扰动观察法的动态跟踪过程为，假设工作点在Ｕ１处，光伏电池的输出功率为Ｐ１，如果使工作点移到Ｕ２＝Ｕ１＋ Δ Ｕ，光伏电池的输出功率为Ｐ２，比较Ｐ１与Ｐ２可得Ｐ２＞Ｐ１，说明输入信号差 Δ Ｕ使得输出功率变大，工作点位于最大功率点的左边，继续增大电压，使工作继续朝向右边即Ｐｍａｘ的方向变化。如果工作点超过了Ｐｍａｘ到达Ｕ４，此时若再增加电压，使工作点移到Ｕ５＝Ｕ４＋ Δ Ｕ，则比较可得Ｐ４＜Ｐ５，说明工作点在Ｐｍａｘ的右边，因此需要改变输入信号变化的方向，每次减去 Δ Ｕ，这样周而复始地循环，直到找到最大功率点。文献［１０］中提出了对光伏电池输出的电流进行扰动来实现最大功率点的跟踪，其思想是一样的。运用扰动观察法对最大功率进行扰动时，当到达最大功率点Ｐｍａｘ附近后，其扰动也不会停止，这样系统的工作点只能在最大功率点附近振荡运行，导致部分功率的损失，此外，初始值和跟踪的步长对跟踪的精度和速度都有较大的影响，有时会发生程序运行中的失序（误判）现象。２占空比扰动法在光伏系统的应用中，光伏阵列和负载之间的接口通常采用ＰＷＭ型的ＤＣ／ＤＣ变换器和ＤＣ／ＡＣ逆变器，在这种电路的拓扑结构中，占空比Ｄ就是可以控制的变量。文献［１２］提出了一种基于ＰＶ光伏阵列输出功率与占空比之间关系的ＭＰＰＴ法占空比扰动法。利用占空比扰动法的光伏发电系统的结构框图如图２所示。ＭＰＰＴ控制器通过调整ＰＷＭ信号的占空比Ｄ来调节变换器的输入／输出关系，从光伏并网发电系统最大功率跟踪新算法及其仿真栗秋华，周林，刘强，张凤，武剑（重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室，重庆４０００４４）摘要根据光伏阵列的特性，开发了光伏阵列的通用仿真模型，该模型可以模拟任意日照和温度下光伏电池的输出特性。分析了光伏并网发电系统最大功率跟踪的算法，针对最常用的最大功率跟踪方法扰动观察法的不足，提出了一种新的最大功率跟踪的新算法。在Ｍａｔｌａｂ／Ｓｉｍｕｌｉｎｋ下进行了建模与仿真。仿真结果表明该方法在一定程度上可解决光伏电池输出非线性的问题，有效地避免跟踪的偏差，能够准确地跟踪太阳能电池的最大功率点，有效地提高光伏电池的输出效率，其动态响应速度快，使光伏系统具有良好的动态和稳态性能。关键词最大功率跟踪；光伏发电系统；扰动观察法；开关占空比中图分类号ＴＭ６１５文献标识码Ａ文章编号１００６－６０４７（２００８）０７－００２１－０４收稿日期２００７－０３－２０；修回日期２００７－０８－２９电力自动化设备ＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＥｑｕｉｐｍｅｎｔＶｏｌ．２８Ｎｏ．７Ｊｕｌ．２００８第２８卷第７期２００８年７月图１扰动观察法跟踪情况示意图Ｆｉｇ．１Ｔｒａｃｋｉｎｇｏｆｐｅｒｔｕｒｂ－ａｎｄ－ｏｂｓｅｒｖｅｍｅｔｈｏｄＰＯＵＵ１Ｕ２Ｕ３Ｕ４Ｕ５ＵｍａｘＰ１Ｐ２Ｐ３Ｐ４Ｐ５Ｐｍａｘ第２８卷电力自动化设备图２利用占空比扰动法的光伏发电系统的结构框图Ｆｉｇ．２ＢｌｏｃｋｄｉａｇｒａｍｏｆＰＶｓｙｓｔｅｍｗｉｔｈｄｕｔｙｃｙｃｌｅｐｅｒｔｕｒｂｍｅｔｈｏｄ光伏电池变换器负载ＭＰＰＴ控制器ＤＰ而实现阻抗匹配的功能。因此，占空比Ｄ的大小决定了光伏电池输出功率Ｐ的大小。图３为Ｐ－Ｄ关系的示意图［１２］，从图中不难发现，Ｐ－Ｄ的关系与Ｐ－Ｕ的关系相似，并且当ｄＰ／ｄＤ＝０时，输出功率达到最大值，因此扰动观察法的原理仍然适用。占空比扰动法通过当前功率与前一时刻的功率比较，从而决定占空比的增加和减少。这种方法直接把占空比作为控制参数，只需要一个控制循环，从而减少了控制器设计的难度。３一种改进的自适应占空比扰动法在占空比扰动观察法中，调整占空比Ｄ时仍然存在着调整步长大小的选择问题。如果步长过小，跟踪时间就会拉长，从而影响系统的动态响应特性；反之，如果步长过大，输出功率的波动就会加大，其平均值大大小于最大值，从而使系统的稳态误差变大。这里通过引入一个步长 λ 的自动在线调整器来解决上述问题。步长 λ 的自动在线调整器的表达式如式（１）所示 λ （ｋ＋１）＝ εΔ Ｐ／ λ （ｋ）（１）式中 λ （ｋ）为占空比Ｄ的调整步长（０＜ λ （ｋ） ≤ １）；Δ Ｐ＝Ｐ（ｋ）－Ｐ（ｋ－１），表示功率变化的大小； ε 为一个常数。改进的自适应占空比扰动算法的程序流程图如图４所示。图中ｔ表示系统设定的门限值，决定了控制器的跟踪精度，当 Δ Ｐ＜ｔ时，认为系统已经达到最大功率点的临近区域，不再需要调整占空比Ｄ； η 变量为步长 λ 的符号位，决定占空比Ｄ的变化方向，取１和－１。当功率减小时 η 取反，反之 η 不变；常量 ε 决定了自动在线调整器的柔韧性。 ε 越大，调整器的反应越灵敏。常量 λ 和 ε 需要根据实际的控制要求与系统特性决定取值。４仿真研究４．１太阳能电池的建模与仿真光伏电池的等效电路如图５所示。光伏电池的输出特性满足Ｉ＝ＩＬ－Ｉｄ＝ＩＬ－ＩｏｅｘｐｑＡｋＴ（Ｕ＋ＩＲｓ“ ）－１（２）Ｉｏ＝ＩｏｒＴＴｒ ’３ｅｘｐｑＥＧＯＢｋ１Ｔｒ－１Ｔ ’“ （３）ＩＬ＝［ＩＳＣＲ＋ＫＩ（Ｔ－２９８）］Ｓ１０００（４）式中的符号说明如表１所示。根据式（２）（３）和（４）的数学模型，利用Ｍａｔｌａｂ／Ｓｉｍｕｌｉｎｋ仿真工具，建立了光伏电池的通用仿真模型，图６为光伏电池Ｓｉｍｕｌｉｎｋ仿真模块的内部结构和封装模型。其中Ｔ、Ｓ和Ｕ分别表示环境温度、日照强度和光伏阵列的工作电压。该模型可以模拟任何环境温度和日照强度下光伏电池的输出。利用该模型模拟的典型的太阳能电池Ｐ－Ｕ曲线如图７和图８所示。图３Ｐ－Ｄ关系示意图Ｆｉｇ．３Ｐ－ＤｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐＰＯＤｄＰｄＤ＞０ＭＰＰｄＰｄＤ＝ ’０ｄＰｄＤ＜０ＧＴＩＲｓＩｄＵＩＬ图５光伏电池的等效电路Ｆｉｇ．５Ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔｃｉｒｃｕｉｔｏｆｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｃｅｌｌ符号描述单位数值Ｉ光伏电池输出电流ＡＵ光伏电池输出电压ＶＩｏ光伏电池暗饱和电流ＡＴ光伏电池表面温度Ｋｋ波尔滋曼常数１．３８１０－２３ｑ单位电荷１．６１０－１９ＫＩ短路电流的温度系数Ａ／ＫＳ日照强度Ｗ／ｍ２ＩＳＣＲ标准测试条件下光伏电池的短路电流ＡＩＬ光电流ＡＥＧＯ半导体材料的禁带宽度ＪＴｒ参考温度ＫＩｏｒＴｒ下的暗饱和电流ＡＲｓｈ光伏电池的并联等效电阻 ΩＲｓ光伏电池的串联等效电阻 Ω表１太阳能电池等效模型的符号说明Ｔａｂ．１Ｐａｒａｍｅｔｅｒｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎｓｏｆｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｃｅｌｌｍｏｄｅｌ读取Ｕ（ｋ）和Ｉ（ｋ）计算Ｐ（ｋ）Δ Ｐ＝Ｐ（ｋ）－Ｐ（ｋ－１）Δ Ｐ＜ｔ Δ Ｐ＞０在线调整 λ （ｋ＋１）＝ εΔ Ｐ／ λ （ｋ）Ｄ（ｋ＋１）＝Ｄ（ｋ）＋ λ （ｋ＋１）＊ ηＰ（ｋ－１）＝Ｐ（ｋ）η ＝－ ηＮＮＹＹ图４改进的自适应占空比扰动算法程序流程图Ｆｉｇ．４Ｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆｉｍｐｒｏｖｅｄａｄａｐｔｉｖｅｄｕｔｙｃｙｃｌｅｐｅｒｔｕｒｂａｌｇｏｒｉｔｈｍ４．２自适应占空比扰动法仿真研究４．２．１仿真原理光伏电池在一定温度、日照强度下的输出特性示意图如图９所示。特性曲线上的任意一点均为太阳能电池的工作点。每一点都对应着从电池处获得的功率，即图中ＯＩＭＭＵＭ所围成的面积，当调节负载电阻的阻值ＲＬ时，总可以找到一点Ｍ，对应着ＰＭ最大。ＭＰＰＴ就是完成阻抗的匹配任务。图１０中的负载为一个电阻Ｒ和一个开关ＳＫ，开关受到一个恒频的ＰＷＭ信号的控制，其占空比Ｄ，当Ｄ＝０时，开关ＳＫ断开，则相当于开路；当Ｄ＝１００％时，开关ＳＫ闭合，则相当于负载ＲＬ＝Ｒ，这样就实现了负载ＲＬ的可调，其与占空比之间的关系近似为ＲＬ＝Ｒ／Ｄ（５）Ｕ＝ＩＲＬ＝ＩＲ／Ｄ（６）对图６中的光伏电池的模型进行修改，就得到了如图１１所示的以温度Ｔ、日照强度Ｓ、固定负载值Ｒ和占空比Ｄ为输入量的模型。利用图１１所示模型建立最大功率跟踪的仿真系统，系统结构图如图１２所示。ＭＰＰＴ控制的算法用Ｍ文件编写的Ｓ函数实现，分别建立基于固定步长的占空比扰动算法和改进的自适应占空比扰动算法的Ｓ函数ｍｐｐｔｃｏｎｓｔａｎｔ和ｍｐｐｔａｄａｐｔｉｖｅ。图１２中Ｓ函数的输入信号为光伏电池当前输入功率Ｐ（ｋ）和前一时刻功率Ｐ（ｋ－１）之差，其输出量为占空比Ｄ的调整量；设置日照强度Ｓ在３ｓ时由栗秋华，等光伏并网发电系统最大功率跟踪新算法及其仿真第７期图１２ＭＰＰＴ控制仿真模型Ｆｉｇ．１２ＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｏｆＭＰＰＴｃｏｎｔｒｏｌ＋－ｍｐｐｔａｄａｐｔｉｖｅＳ－Ｆｕｎｃｔｉｏｎ＋＋ＳｃｏｐｅＳｕｂｓｙｓｔｅｍ１Ｓ（Ｗ／ｍ２）Ｔ（ ℃ ）ＤＲＩＰＤＤＵ２５Ｔ１．５６８ＲＳＴｒａｎｓｐｏｒｔＤｅｌａｙ３５０１５２５Ｐ／ＷＵ／Ｖ５１０２０７０Ｔ＝２７３Ｋ图８不同温度下光伏阵列的Ｐ－Ｕ曲线Ｆｉｇ．８Ｐｏｗｅｒ－ｖｏｌｔａｇｅｃｕｒｖｅｓｏｆｐｈｏｔｏ－ｖｏｌｔａｉｃａｒｒａｙｆｏｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｔｅｍ－ｐｅｒａｔｕｒｅｓ（１０００Ｗ／ｍ２）Ｔ＝２９８ＫＴ＝３２８ＫＴ＝３４８ＫＴ＝３７３Ｋ３５０１５２５Ｐ／ＷＵ／Ｖ５１０２０７０Ｓ＝２００Ｗ／ｍ２Ｓ＝４００Ｗ／ｍ２Ｓ＝６００Ｗ／ｍ２Ｓ＝８００Ｗ／ｍ２Ｓ＝１０００Ｗ／ｍ２图６光伏电池模型的内部结构及其Ｓｉｍｕｌｉｎｋ封装Ｆｉｇ．６ＩｎｔｅｒｉｏｒｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｃｅｌｌａｎｄｉｔｓＳｉｍｕｌｉｎｋｍｏｄｅｌ２Ｓ（Ｗ／ｍ２）３Ｔ（ ℃ ）１Ｉ１ＵＳ（Ｗ／ｍ２）Ｔ（ ℃ ）ＩＬＩＬＴ（ ℃ ）Ｕ０Ｕ０Ｔ（ ℃ ）ＡＵｔＵｔＵｔＵｏＩｏＩｏＩＬ＋－０．５４５６ＲｓＰｒｏｄｕｃｔ＋＋Ｐｒｏｄｕｃｔ２Ｐｒｏｄｕｃｔ１ＵｔＵＫ１ｋ１ＩＳｃｏｐｅ１Ｓｃｏｐｅ２Ｐ光伏电池仿真模型ＵＳ（Ｗ／ｍ２）Ｔ（ ℃ ）ＩＰ图７不同光照下光伏阵列的Ｐ－Ｕ曲线Ｆｉｇ．７Ｐｏｗｅｒ－ｖｏｌｔａｇｅｃｕｒｖｅｓｏｆｐｈｏｔｏ－ｖｏｌｔａｉｃａｒｒａｙｆｏｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉｎｓｏｌａｔｉｏｎｓ（２５ ℃ ）ＰＷＭＲＬＩＵＳＫ图１０简单光伏系统示意图Ｆｉｇ．１０ＳｉｍｐｌｉｆｉｅｄＰＶｓｙｓｔｅｍ图１１改进后的ＰＶ模型图Ｆｉｇ．１１ＩｍｐｒｏｖｅｄＰＶｍｏｄｅｌＳ（Ｗ／ｍ２）Ｔ（ ℃ ）１Ｉ３ＤＳ（Ｗ／ｍ２）Ｔ（ ℃ ）ＩＬＩＬＴ（ ℃ ）Ｕ０Ｕ０Ｔ（ ℃ ）ＡＵｔＵｔＵｔＵｏＩｏＩｏＩＬ＋－０．５４５６ＲｓＰｒｏｄｕｃｔ＋＋Ｐｒｏｄｕｃｔ２Ｐｒｏｄｕｃｔ１ＵｔＵＫ１ｋ１ＩＳｃｏｐｅ１Ｓｃｏｐｅ２Ｐ４ＲＲＤＲＬＲＬＰｒｏｄｕｃｔ３３Ｕ１２图９光伏电池输出特性示意图Ｆｉｇ．９ＯｕｔｐｕｔｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆＰＶｃｅｌｌＩＯＵＩＭＵＭＭ（最大功率点）一般负载线一般负载线最佳负载线第２８卷电力自动化设备６００Ｗ／ｍ２突然变为１０００Ｗ／ｍ２，图中用一个跳变函数实现；设置环境温度为２５ ℃ 。在仿真过程中设置仿真最大步长为０．０２ｓ，运行时间为６ｓ。４．２．２仿真结果与分析在仿真中设置固定步长占空比扰动算法的步长为 λ ＝１％和 λ ＝０．１％２种情况，仿真结果分别如图１３和图１４所示。运用改进的自适应占空比扰动算法设置参数为 λ ＝０．１％、 ε ＝０．０００１，得到的仿真波形如图１５所示。比较２种方法的仿真结果可以发现图１３中跟踪速度快、动态稳定性较好，但达到稳态后波形有一定的波动，说明其稳定误差比较大；图１４中响应速度比较慢，动态性能较差，当达到稳态后波动较小，稳态性能好；图１５的动态性能和稳态性能都很好。这说明固定步长的占空比扰动算法，如果步长较大则动态性能好而稳态性能较差；如果步长较小则稳态性能较好而动态性能较差；如果采用自适应占空比扰动算法则有利于克服固定占空比扰动算法的缺点，使系统具有良好的动态和稳态性能。５结论提出了一种新的ＭＰＰＴ算法改进的自适应占空比扰动算法，该方法可以克服固定步长占空比扰动算法的缺点，在保证稳态误差较小的情况下，可以实现最大功率点的快速跟踪，从而使系统的动态和稳态性能得到很大提高。在仿真研究中，结合光伏电池的物理数学模型构建了光伏电池仿真模型，该模型可以模拟任意日照强度和温度下光伏电池的输出特性。在光伏电池模型的基础上进行修改，建立了所提出算法的仿真模型。理论和仿真研究证明，运用该方法可以在一定程度上解决光伏电池非线性的特性，有效地提高光伏系统的效率，是一种比较理想的方法。参考文献［１］ＯＨＮＩＳＨＩＭ，ＴＡＫＥＯＫＡＡ．Ａｄｖａｎｃｅｄｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓａｎｄｒｅｓｉｄｅｎｔｉａｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｒｅｎｅｗａｂｌｅｅｎｅｒｇｙ［Ｊ］．ＳｙｓｔｅｍＳｏｌａｒＥｎｅｒｇｙ，１９９８，６３（５）２７５－２８２．［２］ＫＩＴＡＮＯＴ，ＭＡＴＳＵＩＭ，ＸＵＤＨ．Ｐｏｗｅｒｓｅｎｓｏｒ－ｌｅｓｓＭＰＰＴｃｏｎ－ｔｒｏｌｓｃｈｅｍｅｕｔｉｌｉｚｉｎｇｐｏｗｅｒｂａｌａｎｃｅａｔＤＣｌｉｎｋ－ｓｙｓｔｅｍｄｅｓｉｇｎｔｏｅｎｓｕｒｅｓｔａｂｉｌｉｔｙａｎｄｒｅｓｐｏｎｓｅ［Ｃ］ ∥ Ｐｒｏ２７ｔｈＡｎｎｕＣｏｎｆＩＥＥＥＩｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎ．ＳａｎＦｒａｎｃｉｓｃｏ，ＵＳＡＩＥＥＥ，２００１１３０９－１３１４．［３］ＭＡＴＳＵＩＭ，ＫＩＴＡＮＯＴ，ＸＵＤ．Ａｓｉｍｐｌｅｍａｘｉｍｕｍｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｐｏｗｅｒｔｒａｃｋｉｎｇｔｅｃｈｎｉｑｕｅｕｔｉｌｉｚｉｎｇｓｙｓｔｅｍｉｎｈｅｒｅｎｔｌｉｍｉｔｃｙｃｌｅｐｈｅｎｏｍｅｎａ［Ｃ］ ∥ Ｐｒｏ３８ｔｈＡｎｎｕＩｎｄＡｐｐｌＣｏｎｆ．Ｓｅａｔｔｌｅ，Ｗａｓｈ，ＮｅｗＹｏｒｋ［ｓ．ｎ．］，２００３２０４１－２０４７．［４］ＬＩＭＹＨ，ＨＡＭＩＬＬＤＣ．Ｓｉｍｐｌｅｍａｘｉｍｕｍｐｏｗｅｒｐｏｉｎｔｔｒａｃｋｅｒｆｏｒｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃａｒｒａｙｓ［Ｊ］．ＥｌｅｃｔｒｏｎＬｅｔｔ，２０００，３６（１２）９９７－９９９．［５］ＢＯＳＥＢＫ，ＳＺＥＺＥＳＮＹＰＭ，ＳＴＥＩＧＥＲＷＡＬＤＲＬ．Ｍｉｃｒｏｃｏｎ－ｔｒｏｌｌｅｒｃｏｎｔｒｏｌｏｆｒｅｓｉｄｅｎｔｉａｌｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｐｏｗｅｒｃｏｎｄｉｔｉｏｎｉｎｇｓｙｓ－ｔｅｍ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓＩｎｄＡｐｐｌｉｃａｔ，１９８５（ＩＡ－２１）１１８２－１１９１．［６］ＷＡＬＫＥＲＧ．ＥｖａｌｕａｔｉｎｇＭＰＰＴｃｏｎｖｅｒｔｅｒｔｏｐｏｌｏｇｉｅｓｕｓｉｎｇａＭａｔｌａｂＰＶｍｏｄｅｌ［Ｊ］．ＪＥｌｅｃｔＥｌｅｃｔｒｏｎＥｎｇ，２００１，２１（１）４９－５６．［７］ＨＵＡＣ，ＬＩＮＪ，ＳＨＥＮＣ．ＩｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆａＤＳＰ－ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｓｙｓｔｅｍｗｉｔｈｐｅａｋｐｏｗｅｒｔｒａｃｋｉｎｇ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓＩｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎ，１９９８，４５（１６）９９－１０７．［８］ＨＵＳＳＥＮＫＨ，ＭＵＴＡＩ，ＨＯＳＨＩＮＯＴ，ｅｔａｌ．Ｍａｘｉｍｕｘｐｈｏｔｏ－ｖｏｌｔａｉｃｐｏｗｅｒｔｒａｃｋｉｎｇａｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｒａｐｉｄｌｙｃｈａｎｇｉｎｇａｔｍｏｓ－ｐｈｅｒｉｃｃｏｎｄｉｔｉｏｎ［Ｊ］．ＩＥＥＥＰｒｏＧｅｎｎｅｒＴｒａｎｓｍＤｉｓｔｉｖ，１９９５，１４２（１）５９－６４．［９］ｖａｎＤＹＫＥＥ，ＧＸＡＳＨＥＫＡＡＲＬ，ＭＥＹＥＲＥＬ．Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｃｕｒｒｅｎｔｖｏｌｔａｇｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｍｏｄｕｌｅｓ［Ｃ］ ∥ＣｏｎｆＲｅｃ２００２ＩＥＥＥＰｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃＳｐｅｃｉａｌｉｓｔｓＣｏｎｆ．ＢａｔｏｎＲｏｕｇｅ，ＬｏｕｉｓｉａｎａＩＥＥＥ，２００２１５１５－１５１９．［１０］ＸＩＡＯＷｅｉｄｏｎｇ，ＤＵＮＦＯＲＤＷＧ．ＡｍｏｄｉｆｉｅｄａｄａｐｔｉｖｅｈｉｌｌｃｌｉｍｂｉｎｇＭＰＰＴｍｅｔｈｏｄｆｏｒｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｓ［Ｃ］ ∥２００４３５ｔｈＡｎｎｕａｌＩＥＥＥＰｏｗｅｒＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＳｐｅｃｉａｌｉｓｔｓＣｏｎｆｅ－ｒｅｎｃｅ．Ａａｃｈｅｎ，ＧｅｒｍａｎｙＩＥＥＥ，２００４１９５７－１９６３．［１１］ＡＲＡＢＡＨ，ＤＩＳＳＢＡ，ＡＭＩＭＥＵＲＲ，ｅｔａｌ．Ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｓｙｓ－ｔｅｍｓｓｉｚｉｎｇｆｏｒａｌｇｅｒｉａ［Ｊ］．ＳｏｌａｒＥｎｅｒｇｙ，１９９５，５４（２）９９－１０４．［１２］ＫＯＵＴＲＯＵＬＩＳＥ，ＫＡＬＡＩＴＺＡＫＩＳＫ，ＶＯＵＬＧＡＲＩＳＮＣ．Ｄｅｖｅ－ｌｏｐｍｅｎｔｏｆａｍｉｃｒｏｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ－ｂａｓｅｄ，ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｍａｘｉｍｕｍｐｏｗｅｒｐｏｉｎｔｔｒａｃｋｉｎｇｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｏｎＰｏｗｅｒＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２００１，１６（１）４６－５２．（责任编辑李玲）作者简介栗秋华（１９８３－），男，河北石家庄人，博士研究生，主要从事电力系统调度自动化、电力系统规划方面的研究（Ｅ－ｍａｉｌｌｉｑｉｕｈｕａ８３１１１８＠ｙａｈｏｏ．ｃｏｍ．ｃｎ）；周林（１９６１－），男，四川隆昌人，教授，博士研究生导师，主要从事电力电子技术在电力系统中应用的研究；张凤（１９８２－），男，四川泸州人，硕士研究生，主要从事电力电子技术在电力系统中应用的研究；武剑（１９８３－），男，山西霍州人，硕士研究生，主要从事电力电子技术在电力系统中应用的研究。４５０６Ｐｏｕｔ／Ｗｔ／ｓ２４７５图１３固定步长为１％的仿真波形Ｆｉｇ．１３Ｓｉｍｕｌａｔｉｖｅｗａｖｅｆｏｒｍｗｉｔｈｆｉｘｅｄｓｔｅｐ（ λ ＝１％）６０３０４５０６Ｐｏｕｔ／Ｗｔ／ｓ２４７５图１４固定步长为０．１％的仿真波形Ｆｉｇ．１４Ｓｉｍｕｌａｔｉｖｅｗａｖｅｆｏｒｍｗｉｔｈｆｉｘｅｄｓｔｅｐ（ λ ＝０．１％）６０３０４５０６Ｐｏｕｔ／Ｗｔ／ｓ２４７５图１５自适应占空比扰动算法仿真波形Ｆｉｇ．１５Ｓｉｍｕｌａｔｉｖｅｗａｖｅｆｏｒｍｗｉｔｈａｄａｐｔｉｖｅｄｕｔｙｃｙｃｌｅｐｅｒｔｕｒｂａｌｇｏｒｉｔｈｍ６０３０ＳｉｍｕｌａｔｉｖｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｆＭＰＰＴｆｏｒｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍＬＩＱｉｕｈｕａ，ＺＨＯＵＬｉｎ，ＬＩＵＱｉａｎｇ，ＺＨＡＮＧＦｅｎｇ，ＷＵＪｉａｎ（ＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００４４，Ｃｈｉｎａ）ＡｂｓｔｒａｃｔＡｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｉｔｓｃｈａｒａｃｔｅｒ，ａｖｅｒｓａｔｉｌｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｏｆｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃａｒｒａｙｉｓｄｅｖｅｌｏｐｅｄ，ｗｈｉｃｈｃａｎｓｉｍｕｌａｔｅｔｈｅｏｕｔｐｕｔｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｕｎｄｅｒａｎｙｓｕｎｓｈｉｎｅａｎｄｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ．ＴｈｅＭＰＰＴ（ＭａｘｉｍｕｍＰｏｗｅｒＰｏｉｎｔＴｒａｃｋｉｎｇ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｏｆｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍａｒｅａｎａｌｙｚｅｄ，ｂａｓｅｄｏｎｗｈｉｃｈａＭＰＰＴａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄｐｅｒｔｕｒｂ－ａｎｄ－ｏｂｓｅｒｖｅｍｅｔｈｏｄ．ＩｔｓｍｏｄｅｌｉｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄａｎｄｓｉｍｕｌａｔｅｄｗｉｔｈＭａｔｌａｂ／Ｓｉｍｕｌｉｎｋ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔ，ｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄＭＰＰＴａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｎｓｏｌｖｅｔｈｅｎｏｎ－ｌｉｎｅａｒｏｕｔｐｕｔｐｒｏｂｌｅｍｏｆｔｈｅｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍ，ａｖｏｉｄｔｒａｃｋｉｎｇｄｅｖｉａｔｉｏｎａｎｄｅｎｈａｎｃｅｏｕｔｐｕｔｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ．Ｉｔｓｆａｓｔｒｅｓｐｏｎｓｅｓｐｅｅｄｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅｓｔａｔｉｃａｎｄｄｙｎａｍｉｃｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍ．ＫｅｙｗｏｒｄｓＭＰＰＴ；ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍ；ｐｅｒｔｕｒｂ－ａｎｄ－ｏｂｓｅｒｖｅｍｅｔｈｏｄ；ｄｕｔｙｃｙｃｌｅ０引言在现代交流电力传动系统中，解耦控制是实现感应电机高性能控制的一种重要方法。如磁场定向控制［１－３］、微分几何控制［４－５］、逆系统控制［６－１０］和直接反馈线性化控制［１１］等，本质上都是一种基于模型的解耦控制。在交流感应电机的解耦控制系统设计中，一般采用的感应电机模型是以定子电压分量为控制量的四阶微分方程（磁场定向坐标系）。由于模型的阶数高、变量之间的耦合强，反馈线性化解耦设计较复杂，转速和磁链调节器的参数整定也比较困难。而且因为是以电压分量为控制变量，解耦变频调速系统的实现也只能由电压量来产生脉宽调制（ＰＷＭ）信号，实时计算量较大，对处理器的性能要求较高，一般需采用计算能力较强的数字信号处理器（ＤＳＰ）才能满足系统实现的要求。针对以定子电压分量为控制变量的交流感应电机解耦控制系统存在的问题，现提出一种采用电流控制电压源逆变器驱动的感应电机逆解耦控制方法。在转子磁链坐标系下，通过对感应电机模型的合理近似，将以定子电压分量为控制变量的感应电机四阶模型降阶成以定子电流分量为控制量的二阶模型。然后，采用状态反馈线性化的方法求得感应电机的逆系统，将逆系统与感应电机模型联接组成伪线性系统。将多变量、非线性、强耦合的感应电机动态解耦成转速与转子磁链２个一阶子系统。在此基础上，设计了一种积分比例（ＩＰ）控制器，用这种改进的比例积分（ＰＩ）控制器对解耦后的转速与转子磁链子系统进行闭环控制。系统实现时，采用滞环比较电流跟踪ＰＷＭ控制逆变器的导通与关断，使调速系统获得了快速的动态响应性能。电流控制电压源逆变器驱动的感应电机逆解耦控制张兴华，沈捷（南京工业大学自动化学院，江苏南京２１０００９）摘要在转子磁链坐标系下，以电流控制电压源逆变器供电驱动电机运行。通过在电流内环采用高增益控制器，感应电机模型中的２个定子电流分量可近似为定子参考电流，从而可忽略定子电流动态特性的影响，将以定子电压为控制量的感应电机四阶模型降阶成以定子电流为控制量的二阶模型。采用状态反馈线性化方法求得感应电机的逆系统，将多变量、非线性、强耦合的感应电机动态解耦成转速与转子磁链２个一阶子系统。在此基础上，设计一种积分比例（ＩＰ）控制器对解耦子系统进行闭环控制。电流内环采用滞环比较器，直接获得ＰＷＭ信号，控制逆变器实现电流跟踪，从而使调速系统具有快速的动态响应性能。仿真结果验证所提控制方案的有效性和优越性。关键词感应电机；逆系统；电流控制；电压源逆变器；解耦控制中图分类号ＴＰ１３；ＴＭ３０１．２文献标识码Ａ文章编号１００６－６０４７（２００８）０７－００２５－０４收稿日期２００７－０１－２３；修回日期２００７－０９－０３基金项目江苏省教育厅自然科学基金项目（０６ＫＪＢ５１００４０）电力自动化设备ＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＥｑｕｉｐｍｅｎｔＶｏｌ．２８Ｎｏ．７Ｊｕｌ．２００８第２８卷第７期２００８年７月