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一种用于拖网渔船太阳能照明系统的PID控制同步降压充电控制器的性能评价
Sajib Chakraborty1,2,*,Mohammed Mahedi Hasan1,2,Imane Worighi1,2,3,Omar Hegazy1,2,M.Abdur Razzak4
1 布鲁塞尔自由大学电子技术系;MOBI研究小组，比利时，布鲁塞尔;mohammed.mahedi.hasan@vub。(M.M.H.);imane.worighi@vub。(I.W.);Omar.Hegazy@vub。(O.H)
2 比利时哈维里3001号佛兰德斯
3 摩洛哥拉巴特穆罕默德五世大学穆罕默德工程学院
4 孟加拉国独立大学电气和电子工程系，孟加拉国达卡1212号Bashundhara集团B区域16号;razzak@iub.edu.bd
* 邮件：sajib.chakraborty@vub.be;电话： 32-0-262-938-04
收稿日期:2018年9月28日；通过审核日期:2018年10月2日；出版日期:2018年10月11日
摘要：本文设计了一种基于比例积分微分（PID）控制的同步降压转换（SBC）的电池充电系统，用于商用光伏板给铅酸蓄电池充电。该系统计划安装在一艘拖网渔船上，为其电力系统供电，以取代传统的使用柴油发电机和少数煤油灯照明的系统。系统采用的是PID算法代替传统的最大功率点追踪算法(MPPT)，因为电池充电过程中需要的是最大电流而不是最大功率。控制算法通过使用MATLAB软件仿真，与最大功率点追踪（MPPT）中的扰动观察法进行比较，测试了它在不同太阳辐照度下的动态性能。仿真实验结果表明，该算法通过实现较高充电电流、低辐照度下给电池充电、高稳定性充电和降低成本，极大的改善了系统的动态响应特征。最后，该系统成功在海上进行了15天的现场试验，并且中午时段，在同步降压整流电路的工作下，系统达到了最大充电电流6.5A，这足够可以给充电状态(SOC)为33%的12v, 100ah电池充电，而充电电压的速率为0.3V/h。
关键词：PID；MPPT；光伏电池；GHG；同步降压整流器；太阳能；效率；拖网渔船
1.概述
孟加拉国位于南亚的一个低洼三角洲，与孟加拉湾北部接壤。它有314英里(580公里)长的海岸线，由沼泽丛林和红树林组成。帕德玛河、梅赫纳河和贾穆纳河及其支流汇流处，这样的一个洪泛区塑造了孟加拉国。孟加拉国的粒状土壤非常肥沃，但容易遭受洪水和干旱。因此，河流既影响着国家的地貌，也影响着孟加拉国人民的生活。孟加拉国面积56,977平方英里，有700条河流和小溪。而河流又是孟加拉人民蛋白质的主要来源，因为河流提供鱼。在孟加拉国128万渔民中，有51万是海洋渔民，77万是内陆渔民[1]。其渔民的主要运输工具是拖网渔船，因此他们的收入依赖于能有一艘拖网渔船。渔民们带着他们的拖网渔船，能一口气在河里或深海里航行三到四周。在此期间，拖网渔船需要电力来捕鱼、烹饪、移动充电、开信号灯和探照灯，以及搜索鱼类。目前，所有拖网渔船都配备了一个耦合柴油发动机发电机来发电，以满足电力需求，并使用电池作为电机的启动器。这个系统完全依靠化石燃料发电，但在效率方面情况非常糟糕(大约15%)，运行寿命也很短(1年)，并且产生大量的温室气体(即CO2, CO, NOx, PMX, SO2等等)[2]。许多科学和环境研究表明，温室气体(GHG)吸收了大气中过多的太阳热量，导致平均气温上升，从而导致了气候变化和极端天气现象。孟加拉国位于北纬23.6850度和东经90.3563度，由于其纬度，它受到太阳的高辐射[1,3-5]。因此，太阳能可以作为孟加拉国拖网渔船现有电能的一个很好的替代能源。此外，太阳能是绿色的，免费的，而且大量可用。
在采集太阳能时，由于太阳能具有很强的波动性，且随日变化和季节变化[6-8]，所以最大功率点跟踪(MPPT)是一个强制性的过程，它用于提取任意条件下光伏电池的最大可用功率。扰动观察法(Pamp;O)和电导增量法 (INC)是目前比较流行的两种MPPT算法[9-15]。这两种方法在软硬件方面的复杂度、收敛速度、成本、有效性范围以及实现的简易性等方面都存在差异。扰动观察法是一种广泛使用的MPPT技术，因为它简单且需要测量的参数较少[9,10,16]。Pamp;O法和INC法都致力于获得光伏电池的最大输出功率。此外，针对60v - 400v升压变换器，提出了一种基于Ziegler-Nichols方法的模型预测控制(MPC)和比例积分微分(PID)控制器[17,18]，该控制器控制变换器的输出以获得光伏电池的最大功率。而本文提出了一种平衡稳定的PID控制算法，主要有两个原因:(1)PID算法只需要测量电压，而MPPT算法同时需要测量电压和电流;(2) MPPT算法使光伏电池以较低的电流输出运行，以获得最大的功率，然而，电池的充电过程需要一个最大的电流，这只有当光伏电池运行在或低于50%的开路电压(VOC)时才有可能，它是通过提出的PID算法实现的，控制器增益被调整为在强光条件下提供最大电流。在本次提出的系统中，光伏电池将被用于给铅酸电池充电，以获取太阳能板的最大能量，但是光伏板获取的能量并不能完全利用到光伏充电系统中，所以此次PID算法还通过使用MATLAB仿真工具（MATLAB R2015b, MathWorks, Inc., 3 Apple Hill Drive, Natick, MA 01760, USA）与扰动观察法在电池充电速率、环境条件的变化以及对不同太阳辐照度的响应方面进行比较评估，寻找系统最优算法。
在实际应用中，MPPT算法采用连续导通模式(CCM)实现 DC_DC变换(DC: 直流)，其中包括Buck、Boost、Buck-Boost、Cuk和单端初级电感式转换器(SEPIC)[9,13,16,17,19]。这些连续导通模式的DC_DC转换器需要大量的电感和电容来产生无波纹的输出电压和电流，以实现软开关和平稳启动。因此，这些转换器的元件数量、结构、尺寸和价格都很高。为了克服这些不足，并且使设计在拖网渔船的太阳能发电系统中更加可靠、实现软开关、平稳启动和整体高效率条件下的成本费用合理，本文提出了一种采用PID技术的同步降压变换器(SBC)，以最大限度地提高电流，同时对SBC参数进行了数学设计和建模，并通过Proteus 7.0软件(Proteus Design Suite 7.0, Labcenter Electronics Ltd.，Yorkshire, UK)进行了仿真，验证了系统的输出性能。
此外，本文还设计了一个精确的SBC损失分析模型来验证该系统的有效性，对SBC中各元件的功率损耗进行了全面的评估。最后进行了硬件的实现，并与仿真结果进行了比较，验证了该系统的可行性。此外，我们在某拖网渔船上实际应用了这种基于PID控制的同步降压式太阳能照明蓄电池充电系统，并对其进行了可持续性和降低燃油消耗的测试。基于现场的结果表明，该算法优化了在高太阳辐照度下运行的商用24V光伏(PV)面板。
本文结构如下:在简要介绍之后，第2部分给出了该系统数学模型的详细内容。在此基础上，第3部分给出了SBC的设计方法和损失模型。第4节根据15天的实地考察数据描述了设计系统的实际执行情况和性能评价。第5部分通过仿真比较和实验结果验证了该系统的有效性。最后，第6部分对所设计系统的可行性和实用性进行了评论。
2.数学模型
本节给出了基于PID控制同步降压转换的蓄电池充电系统的详细数学模型。该系统由光伏电池、SBC、PID算法和电池四个功能模块组成。在继续讲解之前，需要注意的是，选择PID算法来控制SBC来给电池充电，而不是传统的MPPT算法的原理，因为电池的充电过程需要从光伏电池中提取最大电流，而不是最大功率。电流越大，电池充电速度越快，从而保证了最快的充电时间。此外，对于这个，最大可能的电流应该提供给电池在其快速充电阶段。根据各种文献[20-24],知道最大电流或短路电流(ISC), 仅当光伏电池在最大照度下供电低于其开路电压(VOC)的50%时，才从光伏电池中提取，如图1所示。
图1 光伏电池恒流区域的I-V特性曲线显示
决定采用PID算法而不是MPP算法的另一个关键性考虑因素是，负载(如电池)定义了电源的输出电压水平[25]。对于电源，如商用光伏电池，以MPP电压给电池充电是不切实际的，因为电池会将负载电压水平定义为它自己的充电水平。因此，从实际考虑，充电器的输出量应保持在不超过电池充电水平的2.5 V以上，以保证充电的恒定，否则多余的电量将被浪费。
2.1.光伏电池模型
考虑到多种因素，如寄生电阻引起的损耗、载流子的重组以及温度的影响，光伏电池的建模可以视为一个双二极管电流源[20,22,23,26]，如图2所示。控制光伏电池行为的数学方程可以在各种文献[13,21,24]中找到，这里只是为了完整起见才将其包括在内。
图2 一种具有寄生电阻的pv电池的双二极管模型
下面的一系列方程将计算光伏电池的最终可用电流。
I out = I PH minus; I D1 minus; I D2 minus; I RP (1)
各电流分量如式(2)-(4)和式(7)所示:
(2)
其中TSTC是标准的工作温度(25 C或298 K), GSTC是标准的辐照(1000 W / m2),I SC_STC短路电流在标准温度和辐照下的输出,KI是短路电流与标准温度的变化系数, T和G是环境温度和辐照。
V是通过二极管的电压,q是电子电荷(1.602times;10-19 C), K是玻耳兹曼常数(1.3805times;10-23 J / K), T是结温度,A1和A2是二极管的理想性因素(对于多晶硅，A1通常为1.3), Rs是光伏电池的串联电阻,NS是光伏阵列串联连接光伏电池的数量。在双二极管模型中，因子A2在重组过程的值更接近于2。最后，I 01和I 02是由下式给出的两个二极管的饱和电流：
其中Eg为Si(1.1 eV)的带隙能，A为A1或硅的理想因子，IO, REF为下式给出的反向饱和电流。
其中VOC为光伏电池开路电压。式(5)和式(6)的结果可以同时代入式(3)和式(4)，因此式(3)和式(4)之间唯一的差异是使用的理想因子不同(1.3 vs. 2)，这使得二极管电流的差异可以忽略不计。为节省仿真时间，假设ID1 = ID2;也就是我们只对ID1的值进行建模，并将其通过一个2的增益来容纳第二个二极管。下面给出式(1)的最后一项：
其中RS为光伏电池的串联寄生电阻，RP为寄生并联电阻。所有参数的值都可以从光伏电池的数据表中找到，或者是已知的常量。但是，不能从数据表中找到RS和RP的值。这两个参数需要通过牛顿-拉普森迭代法找到，在保持RP不变的同时，迭代地改变RS。在模拟模型的MPP电压和电流输出与实验值匹配之前，需要改变RS。下面的方程可以计算出RP：
其中VMP和IMP为模拟的MPP电压和电流，PMAX、EX为MPP实验值。利用牛顿-拉普森迭代法，估计RS和RP的值分别为0.45Omega;和17.6Omega;。与模型相关的光伏电池的完整参数如表1所示。
表1 光伏电池模型中使用的太阳能电池参数
2.2.电池模型
本系统所用电池为铅酸电池，图3为电池的基本模型，式(9)和式(10)描述了电池的充放电情况[27,28]。
其中E0是恒定电压(V), K是极化常数(Ah-1)或极化电阻(Omega;),Q是最大的电池容量(Ah),A是指数电压(V), B是指数容量(Ah)-1,IBATT是电池电流,IF是低频动态电流(A),IT是提取的电流能力(Ah)。IF、IT由下式给出(f为截止频率(Hz)，T为电池使用时间):
图3 电池的基本模型
表2为太阳能充电器原型所使用电池的参数。
表2 铅蓄电池的参数lt;
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资料编号：[685]
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