【复现】基于双阀值区间扰动观察法与带预测模型模糊PID控制法的光伏MPPT控制仿真模型附Simulink仿真

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🔥 内容介绍

一、模型整体架构设计

光伏 MPPT（最大功率点跟踪）控制仿真模型的核心目标是通过高效的控制算法，实时追踪光伏阵列在不同光照、温度条件下的最大功率点，提升光伏系统的能量转换效率。本模型采用 “光伏阵列模块 - 控制算法模块 - 负载与功率检测模块” 的三层架构，其中控制算法模块集成双阀值区间扰动观察法与带预测模型模糊 PID 控制法，实现两种算法的协同与对比验证，整体架构如图 1 所示（此处可结合仿真软件绘图功能补充架构图）。

1.1 核心模块功能定义

• 光伏阵列模块：模拟真实光伏组件的输出特性，基于工程上常用的单二极管模型构建，输入参数包括光照强度（单位：W/㎡）、环境温度（单位：℃）、光伏组件串联数、并联数等，输出为光伏阵列的 I-V（电流 - 电压）和 P-V（功率 - 电压）特性曲线。

• 控制算法模块：模型的核心部分，分为两个子模块。双阀值区间扰动观察法子模块通过设置 “大阀值” 与 “小阀值”，解决传统扰动观察法在最大功率点附近的振荡问题；带预测模型模糊 PID 子模块则结合灰色预测模型（或 BP 神经网络预测模型）提前预判光伏输出功率变化趋势，同时引入模糊控制对 PID 参数进行在线自整定，提升动态响应速度。

• 负载与功率检测模块：包括可调负载（如 Buck 变换器，用于调节光伏阵列的输出电压）和功率检测单元（实时采集光伏阵列的输出电压、电流，计算瞬时功率并反馈至控制算法模块）。

二、各核心模块详细设计与参数配置

2.1 光伏阵列模块建模（以 MATLAB/Simulink 为例）

采用 Simulink 中的 “PV Array” 模块，基于以下参数配置（可根据实际光伏组件型号调整）：

• 短路电流（Isc）：8.5A

• 开路电压（Voc）：45V

• 最大功率点电流（Imp）：7.8A

• 最大功率点电压（Vmp）：38V

• 串联电池片数：36 片

• 并联支路数：2 路

• 温度系数（电流）：0.002A/℃

• 温度系数（电压）：-0.15V/℃

为模拟真实环境变化，需添加 “Step” 模块（模拟光照强度突变，如从 800W/㎡跳变至 1000W/㎡）和 “Temperature Source” 模块（模拟温度波动，如从 25℃变化至 35℃），作为光伏阵列的输入扰动信号。

2.2 双阀值区间扰动观察法设计

传统扰动观察法在最大功率点（MPP）附近会因固定扰动步长导致功率振荡，双阀值区间扰动观察法通过设置 “功率偏差阀值 ΔP1（大阀值）” 和 “ΔP2（小阀值，ΔP2<ΔP1）”，动态调整扰动步长，具体逻辑如下：

2.2.1 核心控制逻辑

1. 初始化：设定初始扰动步长 ΔV0（如 0.5V），采集当前光伏输出功率 P (n) 和电压 V (n)，记录上一时刻功率 P (n-1) 和电压 V (n-1)。

1. 计算功率偏差 ΔP = P (n) - P (n-1)：

• 若 ΔP > ΔP1：说明当前远离 MPP，保持较大扰动步长 ΔV0，继续沿当前扰动方向（电压增加或减少）调整；

• 若 ΔP2 ≤ ΔP ≤ ΔP1：说明接近 MPP，减小扰动步长至 ΔV1（如 0.1V），避免过度振荡；

• 若 ΔP < ΔP2：说明已处于 MPP 附近，停止扰动或仅进行微小扰动（如 0.05V），稳定输出功率。

2.2.2 仿真模块实现

在 Simulink 中，通过 “MATLAB Function” 模块编写上述控制逻辑代码，输入为实时采集的 P (n)、V (n)、P (n-1)、V (n-1)，输出为调整后的负载电压指令（即扰动后的光伏输出电压目标值），并将该指令发送至 Buck 变换器的 PWM 控制模块，实现电压调节。

2.3 带预测模型模糊 PID 控制法设计

该算法分为 “预测模型” 和 “模糊 PID 控制” 两部分，预测模型提前预判功率变化趋势，模糊 PID 则优化控制精度，两者协同提升 MPPT 响应速度和稳定性。

2.3.1 预测模型设计（以灰色预测 GM (1,1) 为例）

灰色预测模型适用于光伏功率这类非线性、小样本的时间序列数据，通过对历史功率数据的累加生成和微分方程求解，预测未来 1-3 个时刻的功率值，具体步骤：

1. 数据采集：采集过去 5 个时刻的光伏输出功率数据，构成原始序列 X (0) = [P (n-4), P (n-3), P (n-2), P (n-1), P (n)]；

1. 累加生成：对 X (0) 进行一次累加，得到生成序列 X (1) = [X (1)(1), X (1)(2),..., X (1)(5)]，其中 X (1)(k) = Σ（i=1 到 k）X (0)(i)；

1. 建立 GM (1,1) 模型：基于 X (1) 构建微分方程 dx (1)/dt + ax (1) = b，通过最小二乘法求解参数 a（发展系数）和 b（灰作用量）；

1. 预测输出：利用求解的模型预测未来时刻的功率值 P_pred (n+1)、P_pred (n+2)，并将预测结果反馈至模糊 PID 模块，作为参数调整的依据。

2.3.2 模糊 PID 控制设计

模糊 PID 控制以 “光伏输出功率与 MPP 功率的偏差 e” 和 “偏差变化率 ec” 为输入，以 PID 控制器的参数修正量 ΔKp、ΔKi、ΔKd 为输出，通过模糊规则实现参数自整定，具体设计：

1. 模糊变量定义：

• 输入 e：取值范围 [-50W, 50W]，模糊语言变量为 {NB, NM, NS, ZO, PS, PM, PB}（负大、负中、负小、零、正小、正中、正大）；

• 输入 ec：取值范围 [-10W/s, 10W/s]，模糊语言变量同上；

• 输出 ΔKp、ΔKi、ΔKd：根据 PID 初始参数（如 Kp0=2.5, Ki0=0.1, Kd0=0.05）设定取值范围，模糊语言变量同上。

1. 模糊规则制定：基于工程经验，例如 “当 e=NB、ec=NB 时，说明功率远低于 MPP 且偏差增大，需增大 Kp、减小 Ki（避免积分饱和）、增大 Kd，即 ΔKp=PB、ΔKi=NB、ΔKd=PB”，共制定 49 条模糊规则，形成模糊规则表。

1. 解模糊与 PID 输出：采用重心法对模糊推理结果进行解模糊，得到 ΔKp、ΔKi、ΔKd，更新 PID 参数（Kp=Kp0+ΔKp，Ki=Ki0+ΔKi，Kd=Kd0+ΔKd），最终输出 PWM 控制信号，调节 Buck 变换器的占空比，实现光伏电压的精准控制。

三、模型优化与扩展建议

1. 算法融合：可将双阀值扰动观察法作为初始跟踪算法（快速接近 MPP），当功率进入小阀值区间后，切换为带预测模型模糊 PID 控制（精准稳定），形成 “分段控制策略”，进一步提升效率；

1. 多扰动场景模拟：添加云层遮挡（光照强度骤降）、温度骤变（如从 - 10℃到 40℃）等极端场景，验证模型的鲁棒性；

1. 硬件在环（HIL）验证：将仿真模型与实际光伏控制器硬件连接，通过 HIL 仿真平台测试算法在真实硬件环境中的性能，为实际工程应用提供依据。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 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):4.DOI:10.3969/j.issn.1671-4598.2014.02.032.

[2] 孟蕾,钟宁帆.一种数字PID控制的扰动观察法光伏电池MPPT仿真[J].电子世界, 2012(23):3.DOI:CNKI:SUN:ELEW.0.2012-23-054.

[3] 李兴鹏,石庆均,江全元.双模糊控制法在光伏并网发电系统MPPT中的应用[J].电力自动化设备, 2012, 032(008):113-117.

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