1、課程設(shè)計(jì)題目：基于模糊控制光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)的研究學(xué)生姓名：學(xué)生學(xué)號(hào)：專業(yè)班級(jí)：學(xué)院名稱： 指導(dǎo)老師:2017年 5月30日第 1 章 緒 論 1第2章 光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)MPPT勺研究進(jìn)展 22.1 光伏發(fā)電系統(tǒng)最大功率跟蹤控制 22.2 幾種最大功率點(diǎn)跟蹤方法勺比較 3第3章 光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)MPPT模糊控制器 73.1 模糊化 73.2 模糊控制規(guī)則庫(kù)勺建立 73.3 解模糊 7第4章MPPT模糊控制器設(shè)計(jì) 84.1 選擇觀測(cè)量和控制量. 84.2 輸入量和輸出量勺模糊化 84.3 制定模糊規(guī)則 94.4 求解模糊關(guān)系 94.5 進(jìn)行模糊決策 . 104.6 控制量勺反模糊化 10第 5 章

2、 模糊控制光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)仿真 11附錄 15第1章 緒論在應(yīng)對(duì)全球能源危機(jī)和保護(hù)環(huán)境的雙重要求下，開發(fā)利用清潔可再生的太陽(yáng)能越 來越受到人們的關(guān)注。伴隨著太陽(yáng)能光電轉(zhuǎn)換技術(shù)的不斷發(fā)展，大規(guī)模的利用太陽(yáng)能成 為可能。光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)將成為太陽(yáng)能利用的主要形式。目前，轉(zhuǎn)換效率低是光伏并 網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)面臨的主要問題，這成為阻礙光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)廣泛應(yīng)用的一個(gè)重點(diǎn)問題。 智能控制是這門新興的理論和技術(shù)，它是傳統(tǒng)控制發(fā)展的高級(jí)階段，主要用來解決那些 用傳統(tǒng)方法難以解決的復(fù)雜系統(tǒng)的控制。 智能控制包括專家系統(tǒng)、 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊控制， 而模糊控制是目前在控制領(lǐng)域中所采用的三種智能控制方法中最具實(shí)際意義的一種方

3、 法。在光伏系統(tǒng)MPPT控制中，由于外界光照強(qiáng)度和溫度變化的不確定性以及并網(wǎng)逆變 器的非線性特性，則使用模糊邏輯的 MPPTS制方法進(jìn)行控制，有望獲得理想的控制效 果。隨著近年智能控制的不斷發(fā)展和完善， 模糊控制技術(shù)也日趨成熟， 被人們廣泛接受。 模糊控制的優(yōu)點(diǎn)很多，例如：模糊控制器設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單，不需要依賴被控對(duì)象的精確數(shù)學(xué)模 型；模糊規(guī)則用自然語(yǔ)言表述，易于被操作人員接受；模糊控制規(guī)則可以轉(zhuǎn)換成數(shù)學(xué)函 數(shù)，易與其他物理規(guī)律結(jié)合，便于用計(jì)算機(jī)軟件實(shí)現(xiàn)；模糊控制抗干擾能力強(qiáng)，且響應(yīng) 快，對(duì)復(fù)雜的被控對(duì)象能有效控制，魯棒性和適應(yīng)性都易達(dá)到要求。模糊控制以其適應(yīng) 面廣泛和易于普及等特點(diǎn)，成為智能控制領(lǐng)域

4、最重要，最活躍和最實(shí)用的分支之一。目 前，模糊控制已經(jīng)在工業(yè)控制領(lǐng)域、經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)、人文系統(tǒng)以及醫(yī)學(xué)系統(tǒng)中解決了傳統(tǒng)控 制方法難以解決甚至無法解決的實(shí)際控制問題。 本文正是基于光伏發(fā)電系統(tǒng)存在的處理 復(fù)雜，外界不確定因素多等特點(diǎn)， 將模糊控制理論應(yīng)用于光伏發(fā)電最大功率跟蹤系統(tǒng)中， 跟蹤系統(tǒng)最大功率工作點(diǎn)，提高光電轉(zhuǎn)換效率，充分利用太陽(yáng)能資源。本文以光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)最大功率點(diǎn)跟蹤為研究對(duì)象， 將模糊控制理論應(yīng)用于光伏 并網(wǎng)系統(tǒng)最大功率跟蹤控制中，從光伏陣列的原理和特性、光伏并網(wǎng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、 最大功率點(diǎn)跟蹤的原理和模糊控制理論等方面進(jìn)行詳細(xì)的分析和探討。 本設(shè)計(jì)報(bào)告比較 多種最大功率點(diǎn)跟蹤控制技術(shù)

5、，實(shí)現(xiàn)光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)的研究，根據(jù)其不同的優(yōu)缺點(diǎn)， 然后選用模糊控制方法來實(shí)現(xiàn)最大功率跟蹤。通過對(duì)模糊論域、隸屬度函數(shù)計(jì)算，制定 處模糊規(guī)則，設(shè)計(jì)出模糊控制器。最后建立光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)仿真模型，并對(duì)仿真結(jié)果 進(jìn)行了分析。第2章 光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng) MPP的研究進(jìn)展太陽(yáng)能電池在工作時(shí)，隨著日照強(qiáng)度、環(huán)境溫度的不同，其端電壓將發(fā)生變化，使 輸出功率也產(chǎn)生很大變化，故太陽(yáng)能電池本身是一種極不穩(wěn)定的電源。如何能在不同日 照、溫度的條件下輸出盡可能多的電能，提高系統(tǒng)的效率，這就在理論上和實(shí)踐上提出 了太陽(yáng)能電池陣列的最大功率點(diǎn)跟蹤問題。在太陽(yáng)能光伏發(fā)電系統(tǒng)的開發(fā)和應(yīng)用過程中，由于太陽(yáng)能電池的轉(zhuǎn)換效率比較低

6、， 所以對(duì)于其最大功率跟蹤技術(shù)的研究一直是這一課題的重要內(nèi)容，現(xiàn)已取得了多種控制算法。常用的最大功率點(diǎn)跟蹤（MPPT方法有如下幾類：功率擾動(dòng)觀察法、滯環(huán)比較法、 增量電導(dǎo)法、固定電壓控制法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法氣由于微處理器、以及各種數(shù)字控制器 的飛速發(fā)展，人們將 MPPT算法與逆變器統(tǒng)一起來以并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)的最優(yōu)效率作為出發(fā) 點(diǎn)研究最大功率點(diǎn)的跟蹤控制，從而提出了多種有效的MPPT空制方法。2.1光伏發(fā)電系統(tǒng)最大功率跟蹤控制光伏陣列是一種非線性的電源，所以在利用光伏發(fā)電的過程中，必須盡量避免外界 環(huán)境的影響它不僅受日照輻射度、結(jié)點(diǎn)溫度的影響，也受到它所接的負(fù)載的影響，所以 為了實(shí)現(xiàn)能量的高效利用，并

7、且降低成本，提高光伏發(fā)電系統(tǒng)的效率，我們必須采用最 大功率跟蹤控制技術(shù)，來使系統(tǒng)輸出盡可能大的功率，可供我們使用。圖1光伏電池電流（功率）-電壓曲線圖1光伏電池電流（功率）-電壓曲線，曲線1是I-U曲線，曲線2是P-U曲線, 從這一曲線我們可以看出，在光照強(qiáng)度和溫度不變的情況下，光伏電池的功率一電壓曲 線是一個(gè)單峰值曲線，只有一個(gè)最高點(diǎn)，這個(gè)最高點(diǎn)就是最大功率點(diǎn)，我們的目的就是 讓光伏電池工作在這一點(diǎn)處，這樣輸出的功率才會(huì)最大。而根據(jù)第二章介紹的光伏電池 的等效電路可以看出，在理想狀態(tài)下，當(dāng)外接負(fù)載的阻抗和光伏電池的輸出阻抗相等時(shí)， 也就是我們常說的電路內(nèi)阻和外阻相等時(shí)，光伏電池的輸出功率最大

8、。但是實(shí)際情況是 光伏電池的內(nèi)阻是隨著外界環(huán)境的變化而變化的，如果有云遮擋或者溫度變低，相應(yīng)的 光伏電池的輸出阻抗也會(huì)跟著變動(dòng)，所以這種方法對(duì)光伏發(fā)電系統(tǒng)是不可用的。所以就 需要不斷尋求新的方法來實(shí)現(xiàn)最大功率跟蹤控制。 而目前常用的兩級(jí)式的光伏發(fā)電系統(tǒng) 就是通過第一級(jí)的DC/DC電路來實(shí)現(xiàn)最大功率跟蹤控制。這一過程是通過改變直流變換 電路中開關(guān)器件的通斷時(shí)間，從而不斷改變外接負(fù)載，實(shí)現(xiàn)最大功率跟蹤。因此現(xiàn)在光 伏發(fā)電的一大核心技術(shù)就是設(shè)計(jì)最大功率跟蹤控制器。在設(shè)計(jì)最大功率點(diǎn)跟蹤控制器時(shí)，也需要設(shè)計(jì)直流變換電路、測(cè)量電路、控制電路、采集電路等，我們需要根據(jù)實(shí)時(shí)地采集回來的光伏陣列的電壓和電流，來

9、進(jìn)行計(jì)算 功率，這就需要控制器中的乘法器，然后進(jìn)行比較、調(diào)整和尋優(yōu)，最終確定出光伏電池 板向最大功率點(diǎn)不斷靠近的變化工作點(diǎn)。其中，最大功率點(diǎn)跟蹤算法有很多種，因?yàn)椴?同的算法其跟蹤快慢、跟蹤精度、跟蹤效率、成本價(jià)格、穩(wěn)定性都不相同，所以不同的 算法有不同的優(yōu)缺點(diǎn)。在實(shí)際應(yīng)用中，可以根據(jù)不同的要求來選擇不同的算法。這些算 法主要有：擾動(dòng)觀察法、定電壓跟蹤法、電導(dǎo)增量法、滯環(huán)比較法、模糊控制法等，這 些都是最大功率點(diǎn)跟蹤的常用方法，下面對(duì)這些跟蹤方法進(jìn)行比較。2.2 幾種最大功率點(diǎn)跟蹤方法的比較2.2.1 擾動(dòng)觀察法擾動(dòng)觀察法，俗稱爬山法。這種方法比較簡(jiǎn)單，測(cè)量的參數(shù)很少，所以應(yīng)用起來比 較方便。

10、其工作原理是： 通過擾動(dòng)光伏陣列的輸出電壓， 采集出實(shí)時(shí)變化的電壓電流值， 然后計(jì)算出功率，與上一次擾動(dòng)的結(jié)果比較，如果這次的功率值增加了，說明此次功率 值更加接近最大功率點(diǎn)，則應(yīng)該繼續(xù)維持這一次的擾動(dòng)方向，如果功率值減小了，則說 明離最大功率點(diǎn)越來越遠(yuǎn)了，擾動(dòng)方向應(yīng)向相反的方向進(jìn)行。要使光伏陣列的工作點(diǎn)越 來越接近最大功率點(diǎn)，就需要這樣反復(fù)的擾動(dòng)、觀察和比較。通過比較調(diào)整電路前后的 光伏電池板的輸出電壓及功率的變化情況來調(diào)節(jié) DC/DC電路的升壓占空比，保持光伏系 統(tǒng)輸出最大功率。其中，擾動(dòng)過程中采用的步長(zhǎng)可以是定步長(zhǎng)也可以是變步長(zhǎng)。如果采用的是定步長(zhǎng) 擾動(dòng)，則當(dāng)步長(zhǎng)較短時(shí)，光伏系統(tǒng)在最大功

11、率點(diǎn)附近上下波動(dòng)的幅度越小，那么能量的 損失就會(huì)小，但是由于步長(zhǎng)較短，所以需要擾動(dòng)的次數(shù)就會(huì)多，所用的跟蹤時(shí)間就會(huì)更 長(zhǎng)。相反地，如果采用的步長(zhǎng)較大，光伏系統(tǒng)在最大功率點(diǎn)附近振蕩的幅度就越大，能 量損失就比較多，而且其跟蹤精度和速度就難以保證。這就是定步長(zhǎng)擾動(dòng)的特點(diǎn)。為了 解決定步長(zhǎng)這些缺點(diǎn)，可以采用變步長(zhǎng)擾動(dòng)方法。222定電壓跟蹤法如圖2所示，當(dāng)溫度一定時(shí)，根據(jù)不同光照的光伏電池板的 P-U曲線，連接出最大 功率線，可以看出最大功率點(diǎn)處的電壓幾乎都在某個(gè)固定的電壓兩側(cè)，所以根據(jù)這一思 路就可以將光伏電池輸出電壓控制在這一電壓處，則系統(tǒng)將近似工作在最大功率點(diǎn)處。 這種方法忽略了很多其他影響因素

12、，所以實(shí)際上并不是工作在真正的最大功率點(diǎn)。圖2光伏電池板的P-U-P曲線圖2.2.3 電導(dǎo)增量法電導(dǎo)增量法的工作原理也是依據(jù)最大功率點(diǎn)處的斜率為0來運(yùn)算的。當(dāng)外界因素如光照強(qiáng)度或者溫度發(fā)生變化時(shí)使用電導(dǎo)增量法來實(shí)現(xiàn)最大功率點(diǎn)跟蹤比較有優(yōu)勢(shì)，因?yàn)殡妷旱募y波系數(shù)相對(duì)來說會(huì)比較小，但是因?yàn)閺?fù)雜的計(jì)算，會(huì)使這種算法的缺點(diǎn)顯現(xiàn)。2.2.4滯環(huán)比較法功率擾動(dòng)觀察法的基本設(shè)計(jì)思想是進(jìn)行擾動(dòng)，并對(duì)擾動(dòng)后的功率與未擾動(dòng)的功率 進(jìn)行比較，通過判斷功率的變化方向，來決定工作電壓的移動(dòng)方向。這種方法不僅會(huì)發(fā) 生程序失序現(xiàn)象，還會(huì)造成比較多的擾動(dòng)損失。由于太陽(yáng)的日照量不會(huì)快速的變化，多 余擾動(dòng)會(huì)帶來更多損失，滯環(huán)比較法

13、可以避免這種缺陷。當(dāng)日照量快速變化時(shí)，這種算 法可以不用立即跟隨并且快速移動(dòng)工作點(diǎn) （ 避免干擾或誤判錯(cuò)誤 ） ，只需在日照量比較穩(wěn) 定時(shí)，再跟蹤最大功率點(diǎn)，減少擾動(dòng)損耗。2.2.5 模糊控制法模糊控制是智能化控制的一個(gè)重要分支， 它的模糊基礎(chǔ)是模糊語(yǔ)言、 模糊集合理論、 以及模糊邏輯推理。在控制系統(tǒng)中，它是一種非線性智能控制，是將模數(shù)學(xué)應(yīng)用于控制 系統(tǒng)。模糊控制的形式一般為：“ if條件，then結(jié)果。它是用人的知識(shí)來控制控制對(duì)象。 因此，又可稱為語(yǔ)言控制。模糊控制可以利用人的經(jīng)驗(yàn)或知識(shí)對(duì)控制對(duì)象模型無法用嚴(yán) 密的數(shù)學(xué)表示時(shí)，進(jìn)行控制。所以，模糊控制就是用人的智力來模糊地對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行控制 的方

14、法。最大功率點(diǎn)跟蹤（MPPT通過測(cè)量電流、電壓或者功率，對(duì)它們之間的變化關(guān)系進(jìn)行 比較，來決定峰值功率點(diǎn)與當(dāng)前工作點(diǎn)之間的位置關(guān)系，然后控制電壓 （或電流）向峰值 功率點(diǎn)靠近，直到達(dá)到峰值功率點(diǎn)，最后將電壓 （或電流）在峰值功率點(diǎn)一定范圍附近來 回?cái)[動(dòng)。由于工作點(diǎn)的來回?cái)[動(dòng)，使實(shí)際得到的平均功率比峰值功率稍低一點(diǎn)，差值就 稱作搜索損失，而這種將控制系統(tǒng)工作點(diǎn)保持在最優(yōu)點(diǎn)附近的特點(diǎn)，正是自尋優(yōu)控制特 有的。負(fù)載的電池陣列的I V特性或功率需求發(fā)生變化后，引起峰值功率點(diǎn)漂移或工作 點(diǎn)偏移。這就要求最大功率點(diǎn)跟蹤系統(tǒng)在探測(cè)到這種變化后，進(jìn)行下一次尋優(yōu)。最大功 率點(diǎn)跟蹤不用知道電池陣列的精確數(shù)學(xué)模型，

15、也不用知道外界環(huán)境的溫度和照度，只要 在運(yùn)行的過程中將可控參數(shù)的整定值不斷改變，使當(dāng)前的工作點(diǎn)向峰值功率點(diǎn)逐漸靠 近，最后在峰值功率點(diǎn)附近工作。所以說，最大功率點(diǎn)跟蹤本身就是個(gè)通過不斷測(cè)量和 調(diào)整來達(dá)到最優(yōu)的過程，運(yùn)用模糊自尋優(yōu)的方法可以對(duì)最大功率點(diǎn)進(jìn)行跟蹤。選取光伏 電池的輸出功率為目標(biāo)函數(shù)，可控量是控制變換器 PW信號(hào)占空比D。第3章 光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng) MPP模糊控制器模糊控制器是模糊控制的核心部分。由計(jì)算機(jī)程序來實(shí)現(xiàn)控制器的控制規(guī)律。模 糊控制算法實(shí)現(xiàn)的過程是：先對(duì)控制量采樣，獲得一個(gè)精確的被控制量。再將精確的被 控量與給定值進(jìn)行比較，得到一個(gè)誤差信號(hào) E。一般選擇誤差信號(hào)E作為模糊控制

16、器的一 個(gè)輸入量，將E的精確量變成模糊量，并可以用相應(yīng)的模糊語(yǔ)言表示誤差E的模糊量表示。 使得到誤差E的模糊語(yǔ)言集合中的一個(gè)子集e(e是一個(gè)模糊向量)，再根據(jù)推理的合成規(guī) 則進(jìn)行模糊控制規(guī)則R和e的模糊決策。模糊控制量U如公式(3-1):u=eR (3-1)式中，u是一個(gè)模糊量，需要將模糊量u通過非模糊化轉(zhuǎn)換處理為精確量，再經(jīng)數(shù)模 轉(zhuǎn)換將精確的數(shù)字量轉(zhuǎn)換成模擬量，送到執(zhí)行機(jī)構(gòu)，從而對(duì)被控對(duì)象進(jìn)行精確控制，實(shí) 現(xiàn)對(duì)被控對(duì)象的第一步控制；接著，進(jìn)行第二次采樣，完成第二步的控制？ ？ 一直循環(huán), 就實(shí)現(xiàn)了對(duì)被控對(duì)象的模糊控制。模糊控制的原理如下圖3所示：ff制1計(jì)忡吏詢：11圖3模糊控制的原理模糊控

17、制是將被控量的測(cè)量值與給定值比較后得到的誤差e作為輸入，模糊控制可以由兩個(gè)輸入或三個(gè)輸入，兩個(gè)輸入的是再加上誤差e的變化率作為輸入。將這些輸入量經(jīng)A/D轉(zhuǎn)換后作模糊化處理后，得出模糊變量，然后根據(jù)模糊規(guī)則來進(jìn)行判斷，將判 斷出的結(jié)果再進(jìn)行清晰化處理，經(jīng)過D/A轉(zhuǎn)換成能夠用執(zhí)行機(jī)構(gòu)操作的模擬量，從而完 成對(duì)被控對(duì)象的控制。3.1 模糊化模糊控制的應(yīng)用中，被觀測(cè)量一般是確定的量，即可以通過測(cè)量得到該確定量是精 確的數(shù)值量并在一定精度范圍內(nèi)。 由于模糊控制中的操作以模糊集合理論為基礎(chǔ)。 所以， 必須先進(jìn)行模糊化。比較常用的模糊化方法有線性劃分法、非線性劃分法、訓(xùn)練法、語(yǔ) 義關(guān)系生成法。 四種方法中，

18、 線性劃分法是最簡(jiǎn)單的一種， 它根據(jù)研究對(duì)象具體的情況， 并選擇對(duì)應(yīng)的自然語(yǔ)言描述符號(hào)，再均勻地劃分研究對(duì)象的論域。3 2 模糊控制規(guī)則庫(kù)的建立模糊控制器設(shè)計(jì)的核心工作是確定模糊語(yǔ)言控制規(guī)則。 根據(jù)輸入和輸出物理量的數(shù) 目以及所需的控制精度來確定控制規(guī)則的多少。 規(guī)則的數(shù)目隨著語(yǔ)言變量級(jí)數(shù)的平方變 化關(guān)系而快速增加，控制規(guī)則增多，推理質(zhì)量就會(huì)下降。所以，在設(shè)計(jì)規(guī)則庫(kù)時(shí)，要先 確定控制規(guī)則數(shù)目和合適的語(yǔ)言變量級(jí)數(shù)以及建立正確的控制規(guī)則形式。 建立模糊控制 規(guī)則主要有四種方法：經(jīng)驗(yàn)歸納法、根據(jù)手工操作系統(tǒng)的測(cè)量和觀察生成控制規(guī)則、根 據(jù)模糊模型的過程生成控制規(guī)則、根據(jù)算法的學(xué)習(xí)生成控制規(guī)則。前三種

19、方法較直觀、 簡(jiǎn)單，也較常用，但也較粗糙。第四種方法較復(fù)雜，但控制性能方面比較好，一般用于 控制要求比較高的系統(tǒng)。這種方法目前仍在發(fā)展。模糊算子的確定要涉及推理規(guī)則的運(yùn) 算。3.3 解模糊 經(jīng)過模糊推理得到的是一個(gè)模糊量，也可以看成是一個(gè)模糊集合，須經(jīng)過精確化處 理，才能對(duì)被控對(duì)象進(jìn)行控制。解模糊是在模糊推理得到的模糊量中，求出一個(gè)相對(duì)來 說最能代表這個(gè)模糊集合的單值過程。關(guān)于解模糊的方法有很多，較常用的有最大隸屬 度法、重心法、隸屬度限幅元素平均法、系數(shù)加權(quán)平均法、中位數(shù)法等。第4章MPPT模糊控制器設(shè)計(jì)4.1選擇觀測(cè)量和控制量一般選擇偏差e,即目標(biāo)功率和當(dāng)前功率的差值作為觀察量，選取占空比

20、D為控制量。4.2輸入量和輸出量的模糊化將偏差e劃分為5個(gè)模糊集，負(fù)大(NB)、負(fù)小(NS)、零(Z0)、正小(PS)、正大(PB)， e為負(fù)表示當(dāng)前水位低于目標(biāo)水位，e為正表示當(dāng)前水位高于目標(biāo)水位。設(shè)定 e的取值范 圍為-3，3，隸屬度函數(shù)如下圖4所示。圖4偏差e隸屬度函數(shù)同樣將控制量u劃分為5個(gè)模糊集，負(fù)大(NB)、負(fù)小(NS)、零(Z0)、正小(PS)、正 大(PB)，u為負(fù)表示增大進(jìn)水閥門S1的開度(同時(shí)減小出水閥門S2的開度)，u為正表 示占空比D。設(shè)定u的取值范圍為-4 , 4，隸屬度函數(shù)如下圖5所示。圖5控制量u隸屬度函數(shù)4.3制定模糊規(guī)則模糊規(guī)則的制定是模糊控制的核心內(nèi)容，控制

21、性能的好壞很大程度上由模糊規(guī)則決 定，目前主要是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)來制定相應(yīng)的規(guī)則。(1)若（e負(fù)大，,則u負(fù)大；若e負(fù)小,則u負(fù)小;(3)若e為零,則u為零;若e正小,則u正小;(5)若e正大,則u正大。R。4.4求解模糊關(guān)系根據(jù)制定的模糊規(guī)則，通過相應(yīng)的模糊集合運(yùn)算，可得到模糊關(guān)系集合4.5 進(jìn)行模糊決策 我們最終需要獲得的控制量u即為模糊控制的輸出，u可由偏差矩陣e和模糊關(guān)系矩陣 R合成得到。u=eR4.6 控制量的反模糊化我們模糊決策得到的控制量u是一個(gè)矩陣，并不能直接應(yīng)用在工程上，因此需要將 u解 釋為實(shí)際中的特定行為，即反模糊化操作。5、模糊控制光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)仿真在matlab模糊控制工具

22、箱中求解矩陣運(yùn)算的操作，在Matlab的CommanW/indow中輸入fuzzy就能打開模糊控制編輯器，直接調(diào)用evalfis函數(shù)就得到相應(yīng)的決策控制量 圖6所示。L1PPT5 rulesi)圖6決策控制量通過matlab集成的模糊控制模塊，我們能夠更加方便地對(duì)應(yīng)偏差e和控制量u的關(guān)系，并可以調(diào)節(jié)e在不同值下u的對(duì)應(yīng)輸出圖7所示II = 0irpy： oPtt QiCiiiU苗Wove:eft nglT down LipOpenedMPPT, 5H&lp圖7偏差e和控制量u的關(guān)系程序如下：clear all;close all;a = newfis(fuzzy MPPT);a = addva

23、r(a,input,e,-3,3);aaddmf(a,input,1,NB,zmf,-3,-1 );a=addmf(a,input,1,NS,trimf,-3, -1,1);a=addmf(a,input,1,ZO,trimf,-2,0,2);a=addmf(a,input,1,PS,trimf,-1,1,3);aaddmf(a,input,1,PB,smf,1,3);a = addvar(a,output,u,-4,4);aaddmf(a,output,1,NB,zmf,-4,-2 );a=addmf(a,output,1,NS,trimf,-4 ,-2,0);a=addmf(a,outpu

24、t,1,ZO,trimf,-2,0,2);a =addmf(a,output,1,PS,trimf,0, 2,4);a addmf(a,output,1,PB,smf,2,4)J%建立模糊規(guī)則 rulelist=1 1 1 1;2 2 1 1;3 3 1 1;4 4 1 1;5 5 1 1; a = addrule(a,rulelist); %設(shè)置反模糊化算法 a1 = setfis(a,DefuzzMethod,mom); writefis(a1,MPPT);a2 = readfis(MPPT); figure(1);plotfis(a2); figure(2);plotmf(a,input,1); figure(3);plotmf(a,output,1); showrule(a);ruleview(MPPT);for i=1:1:7e(i)=i-4;Ulist(i)=evalfis(e(i),a2);end打開MATLAB根據(jù)前文介紹的模糊規(guī)則設(shè)計(jì)模糊控制器。根據(jù)設(shè)計(jì)的模糊控制器建立光伏陣列最大功率跟蹤控制模型圖 8所示圖8光伏陣列最大功率跟蹤控制模型得出并網(wǎng)電流和并網(wǎng)電壓波形圖如圖 9所示.3001000-