4系統建模與仿真

　　Matlab的模糊邏輯工具箱拓展了Matlab對模糊邏輯系統的設計能力，已經成為運用模糊手段解決工程問題的重要工具。在此結合Matlab7.1中的模糊邏輯工具箱進行輔助設計。模糊邏輯工具箱在默認狀態下給出了mamdani型控制器，選擇“交”方法為min；“并”方法為max；推理方法為min；聚類方法為max；解模糊方法為重心法。圖6為模糊邏輯工具箱界面。

　　模糊控制器設計完畢后，利用Simulink搭建光伏電池模型，如圖7所示。

　　其次搭建MPPT模糊控制系統如圖8所示。

　　圖中，subsystem為光伏電池模型；S函數只實現D(n)=D(n-1)+a(n)的功能。其中，經過反復試驗，量化因子Ka取0.01；Ke取10。模擬外界因素強度從600 W／m2突然增大到900 W／m2，表面溫度T=25℃，并設置仿真最大步長時間為0.025 s，運行時間為10 s。由此得到輸出功率波形如圖9所示。

　　圖10為擾動觀察法輸出功率的跟蹤波形。通過比較可以發現，采用模糊邏輯控制跟蹤光伏電池最大功率點，不僅跟蹤迅速，而且達到最大功率點后基本沒有波動，即具有良好的動、穩態性能。

　　5結語

　　在太陽能發電系統中進行最大功率點跟蹤時，根據跟蹤情況和電池表面溫度、日照強度等外界因素的變化，利用模糊控制來智能地調整步長。

　　運用Simulink建立模型并進行仿真，其結果表明，將模糊控制運用于最大功率跟蹤是可行的，并且表現出良好的控制性能。