摘要
本文基于模糊逻辑控制 (Fuzzy Logic Control, FLC) 实现了风力发电系统的最大功率点追踪 (MPPT)。FLC 由于其不依赖于精确数学模型的特点，能够有效应对风速变化导致的非线性和不确定性问题。通过对风速和功率的模糊化处理，该方法提高了风电系统的功率提取效率。仿真结果显示，基于模糊逻辑的 MPPT 算法在各种风速条件下均能快速、准确地追踪到最大功率点。
理论
1. 最大功率点追踪 (MPPT)
在风力发电系统中，风速的变化导致发电功率的不稳定。为了实现风电系统的高效运行，MPPT 控制器用于实时调整风机的工作状态，使其输出最大功率。风力发电机组的输出功率与风速的关系为：
其中：
-
𝜌为空气密度；
-
𝐴为风轮的扫掠面积；
-
𝐶𝑝 为功率系数，取决于叶片尖速比𝜆和桨距角𝛽；
-
𝑣𝑤为风速。
MPPT 的目标是通过调节叶片尖速比或桨距角，使 𝐶𝑝达到最大值，进而实现最大功率输出。
2. 模糊逻辑控制 (Fuzzy Logic Control, FLC)
模糊逻辑控制是一种不依赖精确模型的控制方法，特别适合处理系统中的不确定性和非线性问题。在 FLC 中，输入变量通过模糊化转化为模糊集合，通过模糊规则推理得到输出。本文中，风速误差和功率误差作为模糊控制器的输入，通过一组 IF-THEN 规则来调节系统的输出功率。
模糊逻辑控制的基本步骤：
-
模糊化：将输入的风速和功率误差转化为模糊变量；
-
规则库：根据经验设计一组 IF-THEN 控制规则；
-
模糊推理：根据规则库对输入进行推理；
-
解模糊化：将模糊推理的结果转化为实际控制信号。
实验结果
图中展示了基于模糊逻辑控制的 MPPT 在不同风速条件下的输出功率曲线。实验结果表明，模糊逻辑控制能够在风速变化的情况下快速稳定地追踪最大功率点，功率曲线在较短时间内达到稳定状态。不同颜色的曲线代表了不同的风速条件，从低风速 (蓝色) 到高风速 (橙色)，系统均能稳定在对应的最大功率输出点。
部分代码
% 模糊逻辑控制器的设计
fis = mamfis('Name','MPPT_FLC');
% 输入：风速误差 (e)
fis = addInput(fis,[-1 1],'Name','e');
fis = addMF(fis,'e','trimf',[-1 -0.5 0],'Name','Negative');
fis = addMF(fis,'e','trimf',[-0.5 0 0.5],'Name','Zero');
fis = addMF(fis,'e','trimf',[0 0.5 1],'Name','Positive');
% 输入：功率误差 (de)
fis = addInput(fis,[-1 1],'Name','de');
fis = addMF(fis,'de','trimf',[-1 -0.5 0],'Name','Negative');
fis = addMF(fis,'de','trimf',[-0.5 0 0.5],'Name','Zero');
fis = addMF(fis,'de','trimf',[0 0.5 1],'Name','Positive');
% 输出：控制增益 (u)
fis = addOutput(fis,[-1 1],'Name','u');
fis = addMF(fis,'u','trimf',[-1 -0.5 0],'Name','Negative');
fis = addMF(fis,'u','trimf',[-0.5 0 0.5],'Name','Zero');
fis = addMF(fis,'u','trimf',[0 0.5 1],'Name','Positive');
% 模糊规则设置
ruleList = [1 1 1 1 1;
2 2 2 1 1;
3 3 3 1 1];
fis = addRule(fis,ruleList);
% 仿真参数设置
time = 0:0.01:1.5; % 时间
wind_speed = [6, 8, 10, 12, 14]; % 风速条件
% 初始化输出功率
power_output = zeros(length(wind_speed), length(time));
% 仿真模糊逻辑控制器
for i = 1:length(wind_speed)
for t = 1:length(time)
% 模糊控制器输出
u = evalfis([wind_speed(i), power_output(i, max(t-1,1))], fis);
power_output(i,t) = max(0, power_output(i,t-1) + u);
end
end
% 绘图
figure;
hold on;
colors = {'b', 'g', 'y', 'r', 'm', 'c'};
for i = 1:length(wind_speed)
plot(time, power_output(i,:), 'Color', colors{i}, 'LineWidth', 2);
end
title('Fuzzy MPPT Power Output');
xlabel('Time in Sec');
ylabel('Power in watts');
参考文献
❝
Kheiralla, H., and Sandhu, K., "Fuzzy logic control for wind energy conversion systems," Renewable Energy, vol. 46, pp. 191-197, 2012.
Veers, P.S., and Sutherland, H.J., "Wind turbine performance and reliability," IEEE Transactions on Energy Conversion, vol. 22, no. 1, pp. 42-46, 2007.
Eltamaly, A.M., "Fuzzy logic control for maximum power tracking of wind energy conversion systems," International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol. 35, no. 1, pp. 209-214, 2013.
（文章内容仅供参考，具体效果以图片为准）
