扰动观测器（共4篇）
扰动观测器 篇1
0 引言
永磁同步电机因其体积小、结构可靠、效率高、控制简单等优点在家用电器、机器人、航空航天领域得到广泛的应用[1]。实际系统中负载转矩的突变会造成转速的波动[2]且负载转矩的直接测量不仅成本较高而且受测量仪器精度影响较大[3,4], 利用观测器观测负载转矩并对电机定子电流进行补偿控制是一个较理想的可行选择[5]。一种方法是利用电机数学模型设计全阶或降阶状态观测器辨识负载转矩, 利用这种模型法直接计算用到的电机参数多, 计算精度依赖参数严重。另一种方法是Kalman滤波器法[6,7], 相对于前一种方法的直接计算, 对测量误差和外部干扰的抑制能力较强, 但是设计复杂且计算量大, 难以在实际工业系统中应用。以上几种负载转矩的辨识方法不仅存在辨识精度不高、计算量大等缺点而且大多是基于表面贴式永磁步电机, 对于内插式永磁同步电机由于其凸极结构产生的磁阻转矩不能辨识, 应用范围有限。
本文为提高调速系统的抗干扰性, 在不增加硬件成本的前提下, 将负载转矩和转子电角速度作为状态变量, 选取转速实际值与观测值的偏差作为滑模切换面, 设计滑模负载转矩观测器用于实现负载转矩的在线辨识。将实时观测的转矩值作为前馈补偿环节引入到电流闭环控制系统中, 对定子电流进行补偿以抑制由负载转矩突变造成的转速波动。该观测器结构简单且应用范围广泛与文献[6, 8]中所设计的观测器相比, 不仅适用于表面贴式永磁同步电机也适用于内插式永磁同步电机, 采用不同电流控制策略时均可以辨识其凸极结构产生的磁阻转矩。
1 PMSM数学模型
1.1 同步旋转坐标系下PMSM数学模型
为简化分析, 假设磁路不饱和, 空间磁场呈正弦分布, 忽略磁滞和涡流损耗, 根据永磁同步电机模型可得电压方程为[9,10,11]
转矩方程为
运动方程为
式中:id、iq、ud、uq分别为电机的定子电流、定子电压在d、q轴上的分量;Ld、Lq分别为电机的直轴同步电感和交轴同步电感;ωe为电机电角速度;pn为电机极对数;p为微分算子;Rd、Rq分别为电机定子d、q轴电阻;Ψf为电机转子磁通;Te为电磁转矩;TL为负载转矩;B为摩擦转矩粘滞系数;J为转动惯量。
1.2 负载转矩观测器设计
综合式 (1) ~式 (3) , 得到永磁同步电机状态方程如式 (4) 所示。
式中:由于电气时间常数远小于机械时间常数, 可以认为在控制周期内负载转矩恒定, 即
以负载转矩和转子电角速度作为状态变量, 选取速度估计误差作为切换函数, 滑模切换面定义为构造如式 (5) 形式的滑模观测器。
1.3 滑模可达性分析
用式 (5) 减式 (4) 得到观测器误差方程为
化简可得滑模增益的取值范围为
由式 (9) 可求得负载转矩误差为
式中:c为常数, 可见观测器误差随时间变化按指数规律趋近于0, 趋近速度取决于l的大小。负载转矩滑模观测器结构框图如图1所示。
由图1可知, 负载转矩观测器的输入信号为电机实际转速及定子电流的交、直轴分量, 因此在id=0、最大转矩电流比、弱磁控制等不同电流控制策略下均能够有效地辨识负载转矩。观测器中Ld=Lq时即可适用于表面贴式永磁同步电机。可见, 该观测器具有广泛的适用范围。
将滑模观测器实时辨识的负载转矩引入到电流环控制中可以形成对参考转矩的前馈补偿[5,6,8], 提高系统的抗负载扰动能力。基于滑模转矩观测器的抗负载扰动闭环控制系统框图如图2所示。速度环PI调节器的输出与负载转矩观测值之和作为转矩给定值, 通过转矩-电流方程输出交直轴电流分量给定值, 实现电流的闭环解耦控制。
2 实验分析
为验证上述采用滑模观测器估计负载转矩的正确性及负载扰动前馈补偿的有效性, 搭建了如图3所示的永磁同步电机驱动实验控制平台进行实验验证。硬件平台主要由永磁同步电机, 通用变频器, 磁粉制动器以及上位机组成。采用d SPACE[14,15]实时仿真系统DS1104自动完成代码的生产与下载, 产生PWM脉冲波驱动变频器工作。通过控制磁粉制动器励磁电流的大小实现负载突变。实验所用永磁同步电机参数:额定功率650 W, 额定电流3.5 A, 电枢每相绕组电阻为3.7Ω, 直轴电感0.25 m H, 交轴电感0.85 m H, 极对数为3, 转动惯量0.628kg·cm2, 逆变器功率器件开关频率为10 k Hz。
图4所示为电机转速由40 r/min上升到400r/min时, 实际转速与负载转矩滑模观测器估算的转速实验波形。其中, 实际转速由2 500线增量式光电编码器测得, nreal和nest分别表示转速实测值和估计值。由图中可以看出, 观测器能够跟踪转速变化且估计精度较高。
图5所示为电机稳定运行在400 r/min给定转速时, 突增负载和突减负载时滑模观测器的转矩观测波形。其中lT为磁粉制动器施加的实际负载转矩指令值, Tˆl为负载转矩观测器观测的转矩输出。由于负载励磁电流不能突变, 所以加载和卸载过程中负载转矩估计值有一定的滞后, 稳态时估计准确, 精度较高。
图6给出的是基于负载转矩观测器前馈的抗负载扰动实验波形, 实验中电机空载状态下转速从40r/min上升到400 r/min, 稳定运行后突增负载。图6 (a) 所示为未加负载转矩观测器的前馈补偿情况下转速给定值与实际值波形, 由图中可以看出, 在突增负载后, 转速跌落约150 r/min, 波动幅度接近40%, 可以表明低速情况下系统的抗负载扰动能力较差。图6 (b) 所示为采用本文所设计的基于负载转矩观测器的前馈补偿方案, 由图中可以看出, 负载突增后, 转速跌落约40 r/min, 波动幅度为10%左右, 系统抗负载扰动能力明显提高, 验证了所述方案的有效性。
3 结论
本文设计了以负载转矩和转子电角速度作为状态变量的负载转矩滑模观测器, 该观测器结构简单, 适用于不同电流控制策略下永磁同步电机的负载转矩辨识。将观测转矩作为前馈补偿量引入到电流调节器给定中, 在突变相同负载情况下, 加入前馈补偿环节的控制系统转速波动大大减小, 提高了系统在转矩发生变化过程中的转速控制性能, 理论分析和实验表明该控制策略能够在保证系统稳定性的前提下提高系统的动态性能。
摘要：针对负载转矩扰动对永磁同步电机控制性能的影响, 将负载转矩和转速作为状态变量, 选取转速实际值与观测值的偏差作为滑模切换面, 设计负载转矩滑模观测器用于实现负载转矩的在线辨识。该观测器结构简单, 适用于不同电流控制策略下永磁同步电机的负载转矩的在线估计。然后将实时辨识的负载转矩引入到电流环控制中形成对参考转矩的前馈补偿, 抑制负载时变对控制性能的影响。理论分析及实验表明, 该观测器能够准确观测负载转矩, 采用的前馈补偿策略能够有效地抑制负载转矩突变对转速的影响, 改善了控制系统的动态响应性能。
关键词：矢量控制,负载转矩,滑模观测器,前馈补偿,永磁同步电机
扰动观测器 篇2
永磁同步电机( PMSM) 具有结构简单、运行可靠、功率密度大和效率高等优点,且易构成高性能的伺服系统,已被广泛应用于航空航天、军用、汽车和家用等产品[1]。电机在运行中会受到各种外扰力的影响,特别是在负载发生变化时,电磁转矩和负载转矩瞬间失衡,造成转速调节有一定的滞后,而高性能调速系统要求系统应保证稳态无静差,动态情况下响应速度快[2],并且,在一些负荷变化且不确定的条件下,应具有一定的抗扰性能。
负载扰动不仅对永磁同步电机稳态精度有影响,而且影响着整个控制系统的精度、动态性能和调速范围等性能指标[3,4]。因此,研究一种永磁同步电机抗负载扰动方案具有重要的实际意义。传统的转速控制器在设计时一般会假定负载转矩扰动为零或者为一个固定值,但对于负荷变化且不确定的条件下,这个控制器并不能很好地抑制负载扰动。如何使控制系统在负载扰动的情况下保证响应快且无超调是高性能调速系统的关键。
电机在实际运行中,由于负载时变且不可预测,仅采用PI调节器不能很好地抑制负载扰动带来的转速波动,需要对各个性能指标进行折中考虑。针对抗负载扰动的问题,引入负载转矩的前馈补偿,转换成两自由度控制系统是一个比较好的解决方案[5]。但是如果要对负载转矩直接测量,会使系统成本较高,并且仪器精度和响应速度都会影响负载转矩的测量[6,7],所以采用状态观测器对负载转矩进行观测是一个很好的选择。
目前,国内外学者对负载转矩的观测进行了不少研究。文献[8]采用一阶伪微分结构,设计了扰动转矩观测器,并对转矩电流进行了补偿,但是该方法中的微分运算容易将测量误差和计算误差放大,影响观测精度; 文献[9]将降阶负载转矩观测器应用到伪微分反馈控制系统中,实现了抗扰动伪微分反馈控制,但是只完成了仿真验证,并未给出实验结果; 文献[10-13]采用滑模观测器对负载转矩进行观测,而如何在提高滑模变结构控制系统抗扰性能的同时削弱抖振现象一直是其研究的热点问题; 文献[14]根据降阶负载转矩观测器收敛速度慢的缺点,提出了一种改进型的观测器,可以提高辨识的收敛性,但仅给出仿真分析,并未进行实验验证; 文献[15]在全阶滑模观测器的基础上,提出了一种新型转矩观测器,解决了积分初始值和积分漂移的问题。
本文在降阶观测器的基础上,提出一种改进型的负载转矩观测器。新型观测器根据电机的转速和转矩电流,将比例和积分引入负载转矩的观测中,可提高辨识收敛性和辨识收敛速度,将观测到的负载转矩值按比例前馈补偿给转矩电流调节器的输入。在系统负载突变时,利用该观测器对转矩电流进行前馈补偿能减小负载变化对电机转速的影响,从而提高永磁同步电机转速环的鲁棒性。
2 负载转矩观测器
在电气传动中,电机通过其传动轴向负载提供电磁转矩,通过对电机传动轴上电磁转矩的控制就可以完成对负载运动的控制。根据动力学原理,可得永磁同步电机的机械运动方程为:
式中,Te为电磁转矩; J为系统转动惯量; ωm为转子机械角速度; bm为摩擦系数; θm为机械角度; Tl为负载转矩,其包含由电机空载损耗产生的电机空载转矩。
当控制器采样周期很小、采样频率很高时,可近似认为在一个采样周期中负载转矩T1是一个恒定值,即:
将式( 1) ~ 式( 3) 写成状态方程的形式:
式中
2. 1 降阶负载转矩观测器
采用降阶思想构建负载转矩观测器:
式中
为状态变量的估计值。
将电机的运动方程应用到式( 5) ,可得:
式中,k1、k2为反馈系数。
观测器的特征方程可表示为:
式中,21= [1 0]; I为单位矩阵。
为满足逼近的速率要求,需要选择合适的反馈矩阵Ke来满足A - KeC合适的极点配置。根据期望极点 α、β,则期望的观测器表达式为:
则可得:
如忽略摩擦系数bm,则根据式( 6) 可得出:
根据式( 10) 可搭建降阶负载转矩观测器,如图1 所示。其中,Pn为电机极对数; ψf为永磁体磁链;iq为交轴电流。可以看出,降阶观测器是以积分形式对负载转矩进行观测,收敛速度较慢[11]。
2. 2 新型负载转矩观测器
为提高负载转矩观测的收敛速度,提出一种新型的负载转矩观测器,构建状态方程:
式中
构建负载转矩观测器:
式中,为状态变量的估计值; K1=[k1k2]T; K2= [k3k4]T为反馈矩阵。
由式( 11) 和式( 12) 可得:
式中,为观测误差,观测器的特征方程可表示为:
根据期望极点 α、β,以及期望的观测器表达式( 8) ,则可得
假设bm= 0,设计k1= k3= 0,则可得状态反馈系数的值:
根据式( 12) 可得出:
根据式( 17) 可构造负载转矩观测器,如图2 所示。由此可见,与传统的降阶负载转矩观测器相比,负载转矩的观测由原来的积分改进为积分+ 比例,可有效提高辨识收敛速度。
3 抗负载扰动控制
3. 1 PMSM矢量控制策略
采用id= 0 的转子磁场定向的矢量控制系统如图3 所示。
将电流环作为转速环控制对象的一部分,可得系统转速环传递函数结构图,如图4 所示。其中Kc为转矩常数。由于摩擦系数bm较小,可忽略不计。在该系统中,负载扰动作用在电流环之后,仅依靠转速调节器产生抗扰动作用有一定的滞后,可在转矩电流中加入扰动补偿,对转矩电流进行前馈补偿。
3. 2 转矩电流前馈补偿控制
将负载转矩观测器观测到的负载转矩按比例前馈补偿到转矩电流中,作为负载扰动的补偿信号,即可得转矩电流前馈补偿的永磁同步电机抗负载扰动控制系统,其控制框图如图5 所示。其中为观测的负载转矩,β 为补偿系数。
采用id*= 0 的解耦控制策略之后,可得电磁转矩方程为:
由式( 18) 中转矩与电流之间关系,可以得出补偿系数 β 应该取2 /( 3Pnψf) 。
4 仿真与实验
4. 1 仿真验证
电机控制系统仿真模型参照实际系统搭建,由以下部分构成: ①电源、逆变器、电机等功率部分; ②电流控制器、速度控制器等控制部分; ③检测和显示部分。电机仿真模型中参数参照实际电机参数,如表1 所示。仿真采用与实验对应的标幺值系统,转速基值取3000r/min,电流基值取18A,转矩基值取5N·m。
为验证观测器的观测性能,根据图1 和图2 搭建相应的仿真控制框图,仿真条件为电机空载启动,给定转速为1pu,在0. 2s时电机突加负载1pu,0. 4s时负载阶跃至0. 5pu,降阶观测器和改进型观测器的仿真结果如图6 所示。
可以看出,降阶观测器在负载突变瞬间需要0. 003s的时间恢复稳态,稳态误差约为0. 0006pu,而改进型观测器在负载突变瞬间,能很快跟踪实际负载转矩变化,准确度高,以上仿真验证了改进型观测器的可行性与有效性。因此,以下仿真及实验将对比未加入改进型观测器与引入改进型观测器时,系统的抗负载扰动特性,以验证本文提出的转矩电流前馈补偿的抗负载扰动控制策略的有效性。
根据图5 所示的系统框图,搭建抗负载扰动控制系统的仿真模型,对转矩电流前馈补偿前后的转速、电流及负载转矩观测值进行仿真,其仿真结果如图7 所示,自上至下波形依次为转速、负载转矩、q轴电流和a相电流。给定转速为1pu,0. 2s时突加5N·m负载,0. 3s时突卸5N·m负载,电机额定转矩为5N·m,额定电流为6A,根据T = Kci,可以计算出转矩常数Kc为5 /6,即为补偿系数 β。
由仿真结果可以看出,未引入转矩电流前馈补偿的情况下,0. 2s突加5N·m负载时,转速下降0. 01pu,动态调节时间约为0. 02s; 0. 3s突卸5N·m负载时,转速上升0. 01pu,动态调节时间约为0. 02s; 电流iq的调节存在一定延时,导致转速跌落幅度较大,一段时间之后才得以恢复。而加入转矩电流前馈补偿之后,转速波形下降和上升的幅度明显减小,约为0. 002pu,转速波动得到了快速抑制,但是转速波形在突加和突卸负载瞬间有一个很小的毛刺,转速波动没有完全抑制,这是因为负载转矩的观测存在一定延时,因此提高负载转矩观测器的实时性和快速性对系统抗负载扰动具有很好的促进作用。
4. 2 实验验证
为了进一步验证抗负载扰动控制策略的实用性和有效性,搭建基于TMS320F2812DSP芯片的抗负载扰动测试平台,其由负载模拟器、联轴节、转矩传感器、加载电机、加载驱动器、负载控制& 驱动器、控制器和计算机组成,实验系统如图8 所示。
在电机启动超调满足要求的前提下,给定转速为0. 4pu,突加突卸3N·m负载时矢量控制系统的实验波形如图9所示。由此可见,负载突变时,系统鲁棒性较差,电机转速易受影响。
为提高转速环的鲁棒性,首先对改进型观测器的负载转矩观测性能进行测试,实验结果如图10 所示。图10( a) 和图10( b) 分别为转速恒定为0. 4pu时突加3N·m和突卸3N·m负载时的实验波形。从实验结果来看,转矩观测值在恒定转速情况下可以在1s内达到稳态,具有一定的实时性,并且稳态观测值与实际转矩相同。
将图10 的负载转矩折算成电流前馈至电流给定,得到的引入负载转矩观测器前馈补偿时的实验波形,如图11 所示。系统转速为0. 4pu,负载转矩变化时,电机转速基本上不受影响。
由图9 和图11 可以看出,当负载转矩发生变化时,引入转矩电流的前馈补偿,转速波动幅值和动态调节时间均有所减小,相比于未加入转矩电流的前馈补偿,转速环的抗扰性能有所提高。
5 结论
本文在完成永磁同步电机矢量控制的基础上,为提高转速环的鲁棒性,对抗负载扰动控制策略进行了研究,搭建了基于Matlab /Simulink的仿真平台和基于TMS320F2812DSP芯片的实验平台,对本文提出的控制策略进行了验证,得到如下结论:
( 1) 采用改进型的降阶观测器对永磁同步电机负载转矩进行观测,响应速度快,观测精度高。
( 2) 选用合适的补偿系数将观测到的负载转矩作为转矩电流的前馈补偿,可以补偿负载转矩变化引起的转速波动。
扰动观测器 篇3
光伏发电的随机性源于影响光伏电池输出特性的不可控因素较多,光伏电池属于极其复杂的非线性发电装置,光伏电池的输出时时刻刻都在变化[1,2,3]。为了实现光伏系统的功率输出最大,需对光伏电池的最大功率点进行跟踪。目前最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,简称MPPT)的方法有很多,如扰动观测法、恒定电压法、模糊控制法、导纳增量法等[4,5]。无论哪一种方法,本身都存在一定的优缺点,通常需要结合成本和供电质量要求酌情考虑选择合适的方法[6,7,8,9,10]。
论文以光伏电池为研究对象,分析基于扰动观测的MPPT算法的优缺点。为了使其跟踪更稳定,动态响应更好,提出了利用变步长弱振荡来跟踪控制最大功率点的方法,并对其进行仿真研究,结果表明这种方法具有更好的稳定性。
1 基本的扰动观测法
MPPT的实现实质上是一个自寻优过程,即通过控制端电压或其他物理量,使光伏电池能在各种不同的日照和温度环境下智能化地输出最大功率Pm。扰动观察法的原理如图1 所示。
扰动观测法的原理为:光伏电池初设定工作在某一参考电压Vref下,并为该参考电压假定一变化方向和较小的步长,然后使输出电压按假定方式变化。如图1 所示,在最大功率点左侧未到达最大功率点时,有两种情况:a. 假设参考电压被判定右移,此时的 ΔP为正值,接近最大功率点,参考电压应该继续正向右移;b. 若参考电压被判定左移,此时的 ΔP为负值,远离最大功率点,参考电压应该反向移动,以进一步接近最大功率点。同样的,在最大功率点的右侧,同样可以分析出两种情况,与左侧相类似。通过这样不断地检测当前时刻光伏电池输出功率的变化,确定下一时刻输出电压的变化方向。基本的扰动观测法流程图如图2 所示。
这种方法控制相对简单方便,对参数的精度的要求不是很高,只要外界环境变化不是过于剧烈,一般情况下都可以保证探寻到最大功率点。但是,采样步长的选择和跟踪时间的消耗永远存在矛盾状态。采样步长小,可以提高精度,但相对要花更多的时间;相反,采用较大步长,提高了速度,却相对的牺牲了MPPT精度,此时扰动观测法另一个缺陷就会被放大,因为当将要跟踪到最大功率点时,电压很难恰好定位到最高点,当初始参考电压值的选择和步长配合不到位时,使得最终的每次扰动都是在最高点两侧来回运动时,必然会波动,较大的步长会使波纹较大。
2 改进算法
对于上述扰动法,传感器即时采样某时刻k时的电压值V(k) 和电流值I(k) ,两者相乘可得该时刻输出功率P(k) =V(k)·I(k) ,而上一时刻的输出功率为则为P(k -1) ,两者对比就能决定下一步电压变化方向。不管方向如何,上述扰动观测法采用单一步长,速率和精度相互牵制。
针对扰动观测法的缺点,结合电导增量算法思想,可以采用变步长弱振荡扰动观测法,其算法流程图如图3 所示。
由图3 可知:无论当下的功率点位于最大功率点左侧还是右侧,随着输出功率越来越接近最大功率点,PV曲线的斜率逐渐呈减小趋势,其斜率为d P/d V ,这正是电导增量法的基本思想。所以借用其思想,在基本扰动观测法的基础上,添加对爬坡斜率的再判断,作为变步长交界点的判断依据。采用两级变速方式实现MPPT:第一级步长Sp1 适当较大,用以快速接近最大功率点附近区域,减少搜索时间;第二级步长Sp2 适当较小,用以高精度逼近最大功率点。
3 仿真结果比较分析
3.1 扰动观测法仿真分析
在标准状况下:T =25 ℃ , S =1000 W/m2,分别取步长0.000 5 和0.002,采用基本扰动观测法进行仿真分析,其仿真结果如图4 和图5 所示。
由图4可知:系统实现MPPT所需时间约为0.44s,输出功率、电流、电压均有不错的精度,但是由于扰动观测法的固有缺陷,输出电压和输出电流在最大功率点附近还是存在一定的波动,其值在允许波动范围之内。
由图5 可知:由于步长增大,系统很快就实现了MPPT,所需时间仅约为0.12 s,但输出功率和升压后的电压值开始出现细小波纹,精度有所降低了,输出电流、电压更是出现了比较明显的振荡,其幅度较大,输出电能质量整体下降,不利于后级逆变器控制系统设计。
3.2 改进的变步长弱振荡方法仿真分析
采用改进后的变步长弱振荡扰动观测法,一级步长就采用0.002,以期望获得较快跟踪速度,二级步长采用0.0005,以获取更高精度,其仿真结果如图6 所示。
由图6 可知:系统以较快的速度实现了MPPT,时间约为0.16 s,由于二级步长采用了较小的值,因此至少与直接采用步长0.000 5 具有相同的精度。此外,由于采用了弱振荡措施,光伏电池输出电流电压的波动被大幅度削弱,由于弱振荡参数的选择原理,保证了经过此技术处理后各参数的误差极小,几乎同处理前的稳定平均值一样,所以在标准状态下,改进后的扰动观测法具有更高的性能。
3.3 环境变化时改进方法仿真分析
设定初始环境状态为标准状况下,保持光强不变,t = 0.3 s时,外界温度升高至T1=40 ℃;t = 0.6s时,外界温度降低为T2=12 ℃;然后保持环境温度为T2=12 ℃不变,t = 0.9 s时,光强增加为S3=1200W/m2;t= 1.2 s时,光强减弱为S4=900W/m2。仿真结果如图7 所示。
如图7(a)所示,当温度上升时,Pm有所减少;而当温度回落时,Pm上升;由于温度变化量有限,其功率波动不大。当光照强度增强时,Pm明显增加;而当光照强度减弱时Pm会大幅下跌,转化过程中会出现一定振荡;光照强度的骤增骤减对最大输出功率有较大的影响。
如图7(b)所示,最大输出电流I同步跟着环境温度升降而增减,随着光照强度的强弱而增减,同样的,输出电流I对于光照强度的敏感度更高。
如图7(c)所示,最大输出电压V随着环境温度以及光照强度的变化同最大输出功率一致, 光强变化时,尤其是光强大幅度降低时,最大输出电压受影响较大。
结合图7 三张图同时分析,改进后的扰动观测法在环境条件变化时仍体现了较好的MPPT性能,能够随着环境变化较为快速而又稳定的实现MPPT。
4 结论
论文研究了MPPT的基本扰动观测法,针对其两方面的固有缺陷,提出了变步长弱振荡扰动观测法。通过仿真进行了验证,主要结论如下:
(1)基本的扰动观测法存在缺陷:当步长较大时,跟踪精度不好,电压及电流稳定性不好;当步长较小时,达到MPPT时间较长。
扰动观测器 篇4
随着目前能源短缺问题的加剧,太阳能作为新型的能源之一受到越来越多的关注。然而如何提高太阳能的发电效率成为了重要的研究课题,也具有重要的实际意义。为了提高发电效率,提出了最大功率点跟踪技术(Maximum Power Point Tracking,MPPT)。目前常用的MPPT控制方法有扰动观测法、电导增量法、定电压跟踪法、智能MPPT法,还有一些改进的MPPT算法,其中扰动观测法是最常用的一种。
扰动观测法步长的设置影响系统的动态稳定性能;在最大功率点附近存在振荡;难找到平衡点,且易发生误判。介于以上这些缺陷和问题,文献[1,2]提出了改进的扰动观测法,有效地解决了跟踪精度和速度的矛盾。但由于外部环境尤其是光照强度变化而产生扰动方向的误判问题依然未得到有效的解决。
在变步长扰动观测法的基础上,提出了一种新型的基于功率预测的变步长扰动观测法。该方法将功率预测法和新型的变步长扰动观测法有机结合,充分发挥各自的优点,不仅提高了系统的控制精度和跟踪速度,也有效避免了光伏电池最大功率点跟踪过程中的误判问题。
1 扰动观测法
光伏系统MPPT控制实质是一个自寻优的过程,通过控制端电压或其他的物理量,并追踪最高电压电流值(UI),使系统在任何光照和温度的环境下都以最大功率输出。
定步长扰动观测法是一种应用在光伏最大功率点跟踪控制中最广泛的自寻优方法。其基本思想是:对光伏电池的输出电压进行扰动,进而观测其输出功率的变化,然后根据功率变化的趋势定补偿的改变扰动电压,使光伏电池最终工作于最大功率点[3]。图1为定步长扰动观测法的原理图。采用步进搜索,从初始状态开始,每次对电压做定步长△U的扰动,若功率增大,就保持原来的扰动方向,反之功率减小则改变扰动方向,直到功率变化为零,就可以认为工作点到达了最大功率点,结束跟踪。图2是定步长扰动观测法的流程图。
定步长扰动观测法中扰动步长△U决定了跟踪的速度和精度,若△U取值过大,在最大功率点附近必然存在振荡,难以满足精度要求;若△U取值过小,系统跟踪的快速性又会受到限制。为了调和这一矛盾,采用变步长的扰动观测法:在距离光伏电池输出最大功率点较远时,选择较大的△U进行扰动,保证跟踪快速性;在最大功率点附近时,选择较小的△U进行扰动,有效的避免了在最大功率点附近的振荡。
文献[4]采用了变步长扰动观测法,根据前后两次的功率的变化△P的值进行步长的判断,选择步长△1、△2或△3(△1<△2<△3)。其中B<A,图3为变步长扰动观测法的流程图。
2 新型MPPT控制算法
变步长扰动观测法虽在一定程度上解决了光伏电池MPPT中的跟踪速度和精度的矛盾。但光伏系统在外部环境突变情况下可能发生误判的问题,依然无法有效避免。通过光伏电池P-U特性曲线分析最大功率点跟踪过程中的误判问题[5],在变步长扰动观测法的基础上,结合功率预测法,提出了新型的光伏系统MPPT控制算法。
2.1 扰动观测法误判分析
由于受到外部环境尤其是光照强度不断变化的影响,因此光伏电池的输出特性曲线也是持续变化的。如图4所示,设光伏系统工作在最大功率点左侧,此时的电压为Ua,光伏电池输出为Pa。当电压向右扰动至Ub时:如果光照强度不变,光伏电池的输出功率Pb>Pa,判断扰动方向继续向右;如果光照强度降低,则对应Ub的输出功率有可能满足Pc<Pa,此时,扰动观测法会判断电压扰动向左,发生误判,从而使工作点左移回Ua点;如果光照强度不断的降低,控制系统就会发生连续的误判,使工作点一直左移。对于光伏系统来说,工作点的不断左移,会使得并网功率下降和并网电流波形失控,最终停止运行。
2.2 功率预测法原理
分析上述光伏系统最大功率过程中可能存在的问题,如果能在同一时刻测得同一曲线上扰动前后的两个工作点功率,就可以确定正确的电压扰动方向,然后再运用扰动观测法,则可以有效避免图4中的误判问题。而功率预测法就是针对这种在最大功率点跟踪中可能发生的误判问题提出的,该方法实现的理论依据为:通过预测算法得到到理论上同一时刻同一曲线上两个工作点功率。具体的分析如下:
图5为光伏电池P-U特性曲线,设定k T时刻电压U(k)处功率为P(k),k T时刻后的半个采样周期(k+0.5)T时刻采样得到P(k+0.5),当采样频率足够高时,可以认为一个采样周期内的光照变化率恒定,则可以得到基于一个采样周期的预测频率P'(k)为: P' (k)= 2P(k+0.5)-P(k),理论上P' (k)、P(k+1)为同一时刻同一曲线上电压扰动前后的两个工作点功率。这样就通过功率预测法得到了同一时刻同一曲线上的前后两个工作点的功率,从而为扰动观测法下一步的电压扰动确定正确的方向,避免误判。
2.3 基于功率预测的变步长扰动观测法的光伏MPPT控制
基于功率预测的变步长扰动观测法的光伏MPPT控制算法是综合了功率预测法和变步长扰动观测法的优点,提出的新型MPPT控制算法,流程图如图6所示。
采集电压电流值,计算k T,(k+0.5)T时刻功率值。根据上述功率预测法得到电压扰动前的预测功率P'(k) ,然后再进行电压扰动,计算扰动后的P( k+1),然后根据新的△P=P(k+1)-P(′k)进行变步长扰动观测,这样就不存在误判问题。根据|△P |的值来设定不同的扰动步长。先让| △P |与b比较进行第一级判断,不满足条件时,再比较| △P |与a进行第二级判断。
由图6可知,在电压扰动前用功率预测法得到了扰动前后同一条件下的两个工作点功率P'(k)、P(k+1),根据
新的△P来判断电压扰动方向,有效避免了误判问题,降低了功率损耗;采用两级变步长进行电压扰动观测,根据扰动前后功率的差值选择不同的电压扰动步长,差值较大时选择较大的扰动步长△2;差值较小时选择较小的扰动步长△1;差值小于设定值b时结束。该方法不仅提高了光伏系统最大功率点跟踪的速度,同时有效缓减了在最大功率点附近的振荡。
3 实验仿真分析
在MATLAB/Simulink中建立光伏系统MPPT模型[6],该模型参数为:T=25℃、E=1000W/m2时,短路电流Isc=3.45A,开路电压Uoc=43.5V,最大功率点处电压Um=35.1V,最大功率点处电流Im=3.15A。
使用上述模型进行MPPT仿真。设置初始条件T=25℃、E=1000W/m2,得到仿真曲线如图7所示。
图7(a)为变步长扰动观测法仿真曲线,仿真开始0.16s跟踪到最大功率点,输出最大功率为110.1W,且输出功率有细小波纹;图7(b)为基于功率预测的变步长扰动观测法的仿真曲线,0.12s达到最大功率工作点,此时输出功率为110.2W,且输出功率曲线无细小波纹。由图分析可得,新型基于功率预测的变步长扰动观测法的比变步长扰动观测法的跟踪速度快,在最大功率点附近更稳定。
其他仿真条件不变,仅在0.1s突然将光照强度降低为800W/m2,得到变步长扰动观测法、基于功率预测的变步长扰动观测法的输出功率和电压的仿真曲线如图8、图9所示。
分析图8可得到:在光照强度突降为800W/m2后,变步长扰动观测法输出功率有明显的下降,且有细小波纹,此时电压也有所降低,有可能发生了误判,之后又经过一段时间到达最大功率点处;而基于功率预测的变步长扰动法在0.1s后功率也有下降,但下降的幅度很小,电压一直保持上升趋势直至到达最大功率点处。对比仿真结果可得到:基于功率预算的变步长扰动观测法在光照强度突变时也可以迅速跟踪到最大功率点,保证了MPPT技术的跟踪速度和控制的精度,且消除了最大功率点跟踪过程中出现的误判现象。
4 结论
分析了扰动观测法实现光伏系统MPPT控制原理以及实现过程中有可能发生的误判问题;研究了功率预测法原理,将基于功率预测法与变步长扰动观测法有机结合,提出了基于功率预测的变步长扰动观测法的光伏MPPT控制。该方法充分综合了功率预测法和变步长扰动观测法各自的优点,提高了跟踪的快速性,克服了跟踪过程中可能出现的误判问题,降低了功率损耗,提高了光伏电池利用率。利用MATLAB建立MPPT模型进行仿真实验并与变步长扰动观测法的仿真结果进行对比分析,验证了该新型MPPT算法的有效性和可行性。
摘要：在分析研究常用的扰动观测法实现光伏系统最大功率点跟踪(MPPT)技术的基础上,提出了一种新型的MPPT算法。该算法先利用功率预测法判断扰动的方向,避免误判;然后再通过变步长扰动观测法进行最大功率点的跟踪。该方法具有跟踪速度快、精度高、有效避免了跟踪过程中可能发生的误判问题等优点,可保证系统快速并准确跟踪至最大功率点。利用MATlAB搭建光伏系统MPPT模型,并与传统的变步长扰动观测法相比较。实验结果表明:提出的新方法在跟踪光伏电池最大功率点过程中,保证了跟踪的快速性和控制的精度,且有效改善了振荡和误判问题,进一步降低了功率的损耗,提高了光伏电池的利用率。
关键词：最大功率点跟踪,扰动观测法,变步长,功率预测
参考文献
[1]方波,罗书克,康龙云.光伏占空比扰动控制MPPT及其仿真研究[J].可再生能源,2013,10:5-9.
[2]沈实叠,姚维.基于变步长的光伏系统MPPT算法研究[J].轻工机械,2013,05:55-58.
[3]张兴,曹仁贤.太阳能光伏并网发电及其逆变控制[M].北京:机械工业出版社,2011.
[4]朱铭炼,李臣松,陈新,等.一种应用于光伏系统MPPT的变步长扰动观察法[J].电力电子技术,2010,(01):20-22.
[5]徐锋.基于模糊控制和功率预测的变步长扰动观察法在光伏发电系统MPPT控制中的应用[J].计算机测量与控制,2014,22(2):414-416+430.