一种基于功率限值分区控制的变步长MPPT方法与流程

文档序号:18474879发布日期:2019-08-20 20:52阅读:522来源:国知局
一种基于功率限值分区控制的变步长MPPT方法与流程

本发明属于工业控制技术领域,具体涉及一种基于功率限值分区控制的变步长mppt方法。



背景技术:

质子交换膜燃料电池(pemfc)是一种清洁、高效的绿色环保电源,具有工作温度低、启动快、比功率高、结构简单、操作方便等优点,被公认为电动汽车、固定发电站等的首选能源。然而,由于pemfc的输出容易受到电堆温度、气流流量及负载变化等诸多因素的影响,所以无法持续以最大功率向负载供电,故需要外界控制系统对输出进行控制,以实现氢能的最大化利用。目前对pemfc的控制多采用最大功率点跟踪控制(mppt)技术,包括定步长和变步长两种跟踪策略,其中变步长策略能够同时优化跟踪速率和功率损耗,在pemfc控制中得到了广泛的应用。但是现有的变步长mppt方法在整个控制过程中大多数采用统一变步长规则,可能存在状态误判和启动过程会发生功率突降,会对器件造成损伤,影响器件工作的稳定性。



技术实现要素:

本发明的目的在于提供一种基于功率限值分区控制的变步长mppt方法。

实现本发明目的的技术解决方案为:一种以功率限值分区控制的变步长干扰观察法的mppt方法,包括如下步骤:

步骤1、根据功率将整个运行过程分为启动区间和稳态区间;

步骤1.1、以电压为纵坐标,以电流为横坐标,拟合欧姆损耗段的燃料电池的输出电压-电流关系曲线;

步骤1.2、扩大自变量的取值范围,得到扩展的电压-电流关系曲线函数关系式;

步骤1.3、根据扩展的电压-电流关系曲线确定电流关于功率的目标函数;

步骤1.4、将电流作为遗传算法种群中的个体,将功率值作为个体的适应度值,采用遗传算法求解目标函数的最优解,所得最优解的适应度值即为最大功率值,将最大功率值减去裕量得到最终的功率限值,功率大于功率限值进入启动区间,反之进入稳态区间;

步骤2、采集燃料电池输出电压、电流,计算燃料电池的实际功率,如果实际功率处于启动区间,则采用固定步长的扰动干扰法控制pemfc输出,否则转入步骤3;

步骤3、判断实际功率是否在设定的稳态功率允许的波动范围内,如果在稳态功率允许的波动范围内,说明此时系统已经跟踪到最大功率点,则采用零步长跟踪控制,否则说明未跟踪到最大功率点或者外界环境变化导致工作点偏离最大功率点,则采用基于功率变化量的变步长跟踪控制。

本发明与现有技术相比,其显著优点为:1)本发明将燃料电池整个运行区间分为启动区间和稳态运行区间,采用不同的跟踪方法,使启动过程更加平稳;2)本发明遗传算法的目标函数简单,简少了算法的运算量;3)本发明在稳态区间设定了零步长和变步长两种跟踪规则,减小了功率波动和功率损耗。

附图说明

图1本发明基于功率限值分区控制的变步长mppt方法的流程图。

图2本发明运用遗传算法优化电流关于功率的目标函数的流程图。

图3是本发明带有mppt控制系统的pemfc供电系统的结构示意图。

图4是本发明带有功率限值分区的步长选择环节的mppt控制系统的结构示意图。

图5是本发明实施例运用遗传算法进行优化的结果图。

图6是传统变步长和本发明实际步长的步长曲线图。

图7是本发明实施例整个运行过程的功率跟踪控制结果图。

图8是本发明实施例负载变化时的功率跟踪控制结果图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例,进一步说明本发明方案。

如图1所示,基于功率限值分区控制的变步长mppt方法,将燃料电池整个运行区间分为启动区间、稳态变步长运行区间和稳态零步长区间,在不同区间采用不同的跟踪方法,具体步骤如下:

步骤1、根据功率将整个运行过程分为启动区间和稳态区间;

步骤1.1、以电压为纵坐标,以电流为横坐标,拟合欧姆损耗段的燃料电池的输出电压-电流关系曲线,由于欧姆损耗区间的电压电流关系基本上符合欧姆定律,因此拟合曲线是一次函数的形式,如下所示:

u=-ai+b

其中,u表示燃料电池的电压值;i表示燃料电池的电流值;a、b是正常数。

步骤1.2、扩大自变量的取值范围,得到扩展的电压-电流关系曲线,以防止最大功率点位于欧姆损耗段右边界,拟合曲线不包括最大功率点,导致后续求解的目标值与理论值偏差过大;

步骤1.3、根据扩展的电压-电流关系曲线确定电流关于功率的目标函数,表示如下:

p=u·i=(-ai+b)·i

步骤1.4、将电流i作为遗传算法种群中的个体,将功率值p作为个体的适应度值。采用遗传算法按照一元单峰函数优化过程来求解目标函数的最优解,其中,电流的取值范围设定为遗传算法中个体的约束条件,优化过程如图2所示。所得最优解的适应度值即为最大功率值,将最大功率值减去一定的裕量得到最终的功率限值,当功率大于功率限值计入稳态区间,反之计入启动区间。功率裕量值一般为最大功率的5%~10%,最终得到用于分区控制的功率限值可以以离线方式传递给mppt子系统。

步骤2、采集燃料电池输出电压、电流,滤除高频成分,将得到有效的直流成分传送后续算法计算燃料电池的实际功率,如果实际功率处于启动区间,则采用固定步长的扰动干扰法控制pemfc输出,否则转入步骤3;

步骤3、判断实际功率是否在设定的稳态功率允许的波动范围内,如果在稳态功率允许的波动范围内,说明此时系统已经跟踪到最大功率点,则采用零步长跟踪控制,否则说明外界环境或者负载变化,工作点会偏离最大功率点,采用基于功率变化量的变步长跟踪控制,其中步长计算方式按照pid控制器的比例环节计算方式计算得到。

本发明简化了遗传算法的目标函数,简化了算法的负载程度,整体上将运行过程分为启动区间和稳态区间两大区,在稳态区间又采用两种不同的跟踪策略,同时保证了功率的跟踪速率和跟踪精确度。

实施例

为了验证本发明方案的有效性,以最大功率为6kw的pemfc电堆的供电系统作为控制系统,进行pemfc电堆的最大功率点跟踪仿真,整体仿真时间为0.2s,变负载系统在0.1s时改变负载。pemfc电堆的最大功率点跟踪,具体包括以下三大步骤:

步骤1、根据功率将整个运行过程分为启动区间和稳态区间;

步骤1.1、以电压为纵坐标,以电流为横坐标,拟合欧姆损耗段的燃料电池的输出电压-电流关系曲线,如下所示:

其中,u表示燃料电池的电压值;i表示燃料电池的电流值,取值范围是[80,150];

步骤1.2、扩大自变量的取值范围为[50,120],以防止最大功率点位于欧姆损耗段右边界,拟合曲线不包括最大功率点,导致后续求解的目标值与理论值偏差过大;

步骤1.3、根据扩展的电压-电流关系曲线确定电流关于功率的目标函数,表示如下:

步骤1.4、将电流iout作为遗传算法种群中的个体,将功率值p作为个体的适应度值,采用遗传算法求解目标函数的最优解,所得最优解的适应度值是6000w,即为最大功率值,优化结果如图5所示。将最大功率值留有500w的裕量得到最终的功率限值5500w。当功率大于5500w计入稳态区间,反之计入启动区间;

步骤2、采集燃料电池输出电压、电流,计算燃料电池的实际功率,如果实际功率处于启动区间,则采用0.00024的固定步长的扰动干扰法控制pemfc输出,否则转入步骤3;

步骤3、设置稳态功率允许的波动为1w,如果在稳态功率允许的波动范围内,说明此时系统已经跟踪到最大功率点,则采用零步长跟踪控制。否则说明外界环境或者负载变化,工作点会偏离最大功率点,采用基于功率变化量的变步长跟踪控制。

传统变步长和本发明变步长的变化曲线如图6所示,传统变步长在整个仿真过程中,采用一种变步长规则,而本发明针对两个运行阶段,采用不同的变步长规则。采用本发明变步长方案,整个运行过程中的功率跟踪结果如图7所示,负载变化时功率的跟踪控制结果如图8所示,可以看出本发明在启动区间中,仅有800w功率突降,在稳态零步长区间功率波动量仅有0.006w,在稳态变步长区间功率最大波动量仅有10w。综上所述,本发明优化了启动过程,提高了响应速率,减小了功率的波动和功率损耗。

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