1引言
可再生能源， 如风力和太阳能被认为是非常前途的能源。它们拥有可以满足 不断增加的世界能源需求的特点。另一方面，他们是基于无公害转换流程，它们 需要的主要资源是取之不尽，用之不竭，并且免费的。对于远程、远离电网的地 方，它往往是比用输电线路[1] 提供一个独立的电力来源拥有可行性。在这些电 网中， 在混合动力系统结合模块的基础上， 可再生能源发电以柴油为动力的备用 发电机已考虑ERED等效为一个可行的选择[2, 3]。然而，柴油发电机在孤立的燃 料供应和其运作领域是相当麻烦，相比较可再生能源，显得不划算[4]。为了取 代柴油备用发电机，独立的混合动力系统经常采用结合可再生能源来源的TARY 型材，如风力和光伏发电，合适的存储设备，如电池。自存储成本仍然是一个重 大的经济约束，通常光伏/风能/电池系统是用“适当”的大小以减少资本成本。 本文提出了一种控制策略，以规范的混合动力系统，包括光伏发电和风力 发电，蓄电池组和可变负载的输出功率作为研究。控制可调整的光伏发电、风力 发电， 以满足负载和电池充电的电源要求。系统以在独立控制下的最大发电的主 要目标。该控制器的设计开发，在之前的文献[5]中提过。因此，根据不同的大 气条件，不同的光伏阵列控制律使用的范围不同。第一条用在暴晒的地方，运作 模式足以提供的总功率需求，和风力发电一起适用。另一条控制律是在曝晒度不 足情况下跟踪最大功率操作点（MPOP），使系统保持尽可能多的储存的能量。 跟踪MPOP的方法是一个新的扩展版本下的IncCond算法[6]。 对于这两种操作模式设计控制律均使用滑模方法。这种技术很有吸引力，它 简化了设计任务，并使控制器具有鲁棒性。此外，根据第二次的运作模式，这种 技术提供的MPOP收敛速度最快。
2光伏电池的电气特性
光伏电池产生的瞬时电能取决于几个电池参数和变量的环境条件， 如日照和 温度。其电动行为可以用简单的非线性电流源串联与内在电池串联电阻(R s )为基 础。在这种模式下的电流源，可以通过下面表达式表示[6-8]： ipv = Iph − Irs eq v pv +i pv R s AKT − 1 ① 其中Iph 是一个给定的曝晒下的电流，Irs 是电池反向饱和电流，ipv 和 v pv 分 别是输出电流和太阳能电池的电压，q是电子电荷，K为波尔兹曼常数，T为电池 的温度。因子A看成理想的p-n结特性的电池偏差，值在的1到5之间[6]。此外，反 向饱和电流(Irs )和光照下(Iph )取决于日照和温度： T Irs = Ior ( )3 eqE go 1 T r −1 T KT ② Tr
4.2第二种运作模式：发电条件不足 不足发电条件下必须改变操作单元阵列最大功率点的控制目标。 MPOP依赖大气 条件所以它必须跟踪。 已有文献报道用不同的技术来实现这一目标。其中有些是 基于测量大气条件[8]，其他方法有用改变阵列配置[11]，以及其他基于算法不断 调整光伏阵列的有效载荷[6，7，12]。所有这些方法当中，相比最成功的为MPOP 跟踪的，因为它们不受特定的大气条件或实际负载影响[6]。这些算法，通常被 称为扰动与观察（P＆O）算法，通过工作点的离散转变生产和检测结果的光伏 输出功率变化。如果输出功率的增加，转变将在同一方向，反之则反。自适应可 以包含在这些算法中，一旦MPOP已达到[13]它可以减少收敛时间和扰动过程中 的功率损耗减少。P＆O算法的主要缺点是，他们无法应付快速变化的大气条件 ，因为他们无法在扰动的大气条件区分输出功率的变化。为了克服这个问题，在 [6]中提出一种不同的方法，称为IncCond。增量和瞬时电导测量要依据eqn.1源控制发电系统
摘要
变结构控制器来调节输出功率的一个独立的混合发电系统。 该系统包括光伏 发电和风力发电， 存储电池组和一个变量的单相负载。控制律承认两种操作模式 。 第一条用在当日晒度足够满足对电力的需求的情况下。第二运作模式应用在 日晒度不足的时候。后者致使系统在最大功率操作点（MPOP）操作下存储尽可能 多的能量。根据IncCond算法开发的一种新方法。滑模控制用于技术设计的控制 律。这些技术提供了一个简单的控制律设计框架，并有助于它们自带的鲁棒性。 最后，指导方针根据考虑为实际系统的设计。
Iph = (Isc + K1 (T − Tr ))λ 100 ③ 其中Ior 是在参考温度Tr 下的反向饱和，Ego 是在电池中所使用的半导体的带 隙能量，Isc 是在参考温度下日照电流，K1 是短路电流温度系数，λ 为日照系数 其单位是 mW cm2 。这些常量的典型值在附录（第8篇）中。 在图1中， 是一个特定的光伏电池的电气特性。其中提出了把日照作为一个可 变参数，并考虑两个不同日照下的温度值。图2所示，可以观察到的大气条件下 MPOP对系统的影响。 在光伏电池阵列中，产生的电流表达式类似于eqn. 1： ipv = np Iph − np Irs eq v pv +ipv R s AKT − 1 ④ 其中np 代表并行模块的数量，由ns 个串联的电池构成。因此，由eqn.4可得 简单的阵列发电的表达式： ppv = np Iph vpv − np Irs vpv eq v pv +i pv R s AKT − 1 ⑤ 从上述表达式得到，通过改变vpv 值可最大限度地提高发电，它由暴晒和电 池温度而定。
基础上。但是，报告中的算法保持一个固定步实施，最终可能限制对MPOP的收 敛速度。 对于这种操作模式， IncCond方法滑模控制在发电条件不足的下的设计要满 足eqn.10： ∂ipv ipv h2 − + =0 (18) ∂vpv vpv 然后，基于滑动面的考虑，可以看出，横截条件根据MPOP实行： ipv 2io ipv ∂h2 −io ∂ipv Lg h2 = T g x = + ≌ (19) ∂x Cv pv ∂vpv vpv CV 2 PV 因此，要实现滑动的存在条件，切换的控制信号必须是： 0 if h2 ≥ 0 u= (20) 1 if h2 < 0 在这种情况下，相当于控制假设下面的表达式： 0 if h2 ≥ 0 u= (20) 1 if h2 < 0 然后，考虑eqn.18和eqn.7 ，eqn.21，理想的滑模动态将写成： vb vpv ipv io = − + (22a) L L io i vc = Cb (22b) Eqn. 22a清楚地显示了一个稳定的平衡点。注意到根据标志 ib ，eqn.22b表示 稳定或不稳定的动态。在第一种情况，当 ib 的标志是负的，稳定的动力学特征代 表电池组的放电。反之，当其标志是正的，这个公式代表非最小相位相同的（行 为在上一节分析）。唯一不同的是，在这种情况下，电池组充电通过 ib 改变而不 是 Ib ref 。 在整个模式建立中，控制律将开关固定在一个位置（打开或关闭）。这样， MPOP对收敛速度的影响取决于三个因素，即转换器的活性元素，大气条件和负 载的大小。因此，IncCond方法滑模技术提出对MPOP进行最快的速度收敛这一概 念。 一旦系统达到滑动流形切换控制律就可以使系统保持在滑动面上。然而， 考 虑到IGBT的有限开关频率，系统代表了典型的抖振系统。MPOP周围的振荡行为 ， 一方面是由于不同的大气条件在不变或缓慢的情况下有功率损耗，但另一方面 ，它有利于增量电导的测量。在4.4节给出了关于此方面的指导方针。 4.3综合控制法 真正的最终控制法包括两种操作模式，可以通过下面的表达式表达： ∂ipv if − v 2 > Pref ∂vpv pv 1 if hl ≥ 0 then 1st mode of operation 0 if hl < 0 (23) ∂ipv 2 if − v ≤ Pref ∂vpv pv 0 if h2 ≥ 0 then 2nd mode of operation 1 if h2 < 0 当大气条件足以满足要求的能量，提出的控制律，分别建立两区的第一和第 二操作模式。要确定每种模式的域，如图6所示，光伏阵列和控制器所产生的电
3系统建模
光伏发电系统通常通过固态转换器连接负载。 这种拓扑结构允许光伏发电系 统调节其发电端电压。此外，为减少电能供应的概率，光伏阵列往往与其它发电 系统（风电，柴油等）或一些储能系统（主要是电池）相结合。通过这种方式， 系统可以应付变化莫测的天气条件，增强系统的可靠性[4]。
混合发电系统拓扑的不同取决于它涉及的模块和系统的主要意图。 根据本文 考虑结构如图 3 。这种拓扑结构由蓄电池组确定直流母线电压。光伏阵列通过 DC/DC降压转换器连接。在另一侧，直流母线通过高压变频器连接到负载。负载 将直流侧电流作为输出电流iL 。最后，电流iw iL 表示风力发电模块，但在一般情 况下，在混合动力系统中它要考虑到许多其他的综合效应来源。 混合动力系统的动态模型可以通过瞬时切换模式的DC / DC降压转换器建立 ，以下是描述方程： ipv io vpv = − u (6a) C C v pv vb io = − L + L u (6b) 其中io 和 vb ，是DC / DC转换器输出端子的电压和电流，u是开关控制信号 ，它只能采取离散值0（开关打开）或1（开关闭合）。 然后，考虑到电池组模型，包括一个理想的电压源(Eb )，电容器(Cb )和电阻 (R b ) [9]，整个动态串联系统模型可以写成： ipv io vpv = − u (7a) C C v v pv io = − Lb + L u (7b) vc = C (io + iw − iL )
4.1第一个操作模式：充足的发电条件 这种运作模式下的暴晒条件和电池温度都足以满足Pref .。要实现滑模这一目表要 用到电池组的电流即： hl = iL + Ib ref − iw − io = 0 (12) 为了建立滑模模型要满足[10]中所提条件。因此，滑模需要满足eqn.12中的 条件：
vpv ∂hl g x =− (13) T ∂x L 这始终是消极的。然后，为了实现滑动存在的条件[10]，切换的控制信号必 须是： 1 if hl ≥ 0 u= (14) 0 if hl < 0 等效控制 ueql 是连续控制信号用来保持表面的不变性，得到 ∂h ∂h ∂h hl x = T x = T f x + T g x ueql = 0 (15) ∂x ∂x ∂x 即 Lf hl (x) vb ueql x = = (16) Lg hl (x) vpv 然后，把eqn. 16代入 eqn. 7，理想的滑模动态可得： ipv io vb vpv = − (17a) C C vpv Ib vc = ref (17b) Cb Eqn. 17a绘制在图5。 由此可以看出，有两个平衡点的光伏阵列可以提供所需 的电流。 B点是稳定的，显然是所需的操作点。另一方面A点明显不稳定，在这 种操作模式下系统永久运行。 然而，最终的控制策略不会允许一个是一个有效的 操作点（4.3节中给出更多的细节）。 可以指出的是，eqn.17b代表非最小相位行为。这种行为的物理意义是很清楚 的：它代表了电池组能源再利用。 Lg hl =