用于无线传感器节点的太阳能MPPT算法研究

张湧涛　郭颖

摘要：为使无线传感器节点能够高效地利用太阳能电池供应的能量，设计一款模糊滑模控制算法追踪太阳能电池的最大功率点。该算法的优势在于其滑动模态对加给太阳能供电系统的外界干扰具有自适应性。系统首先利用输出功率的误差构建滑模函数并且对其模糊化，再利用模糊逼近方法实现对太阳能电池非线性系统的快速、稳定控制，并增大跟踪的平滑性。与单独的滑模控制算法对比和仿真实验均表明，该算法的追踪速度快、稳定性好，这将使太阳能电池板发挥最大效益并为节点增加生命周期。

关键词：无线传感器节点；太阳能电池；最大功率点；模糊滑模控制

文献标志码：A

文章编号：1674-5124（2018）02-0113-05

0引言

无线传感网络在工业、商业、医学、环境、军事等领域有着广泛应用，但作为整个监测网络重要组成部分的节点往往安插在不易维护、无人看守的极端环境中，如果采用传统的干电池供电方式，人为更换电池实属不易，而且也大大增加了无线传感器的维护成本。而通过收集环境中的能量转换成电能来替代电池可以缓解甚至解决无线传感器节点的供电问题。

采用太阳能电池为无线传感器节点供电已成为近年来一个重要的研究方向，Prometheus设计的供电电路采用两级能量存储装置合理地进行能量存储，但此电路没有对太阳能进行最大功率点跟踪（MPPT），未实现能量输出的最大化；苏秀蓉等采用恒电压跟踪法跟踪光伏电池板最大功率点为蓄电池供电，但因不能随时跟踪MPP而使效率受限。根据前人的经验，采用太阳能电池的MPPT可以控制能量最大效率输出，所以选取合适的控制算法极其重要。控制算法种类繁多，如间接控制法中的恒压跟踪法、曲线拟合法；直接控制法中的扰动观察法、电导增量法：智能控制法中的模糊控制法、滑模控制法。这些控制算法有各自的特点，如间接控制算法简单但是效率低；直接控制法能够依据环境的变化进行最大功率点跟踪但是跟踪速度有待提高；智能控制弥补了前面两种算法的不足，它能够快速、稳定地进行跟踪，并且算法简单易实现。

滑模控制是一种十分有价值的控制方法，具有较好的稳健性。作为非连续控制，它具有很强的抗干扰能力并且算法简单。本文采用此算法结合模糊控制算法对其自身缺陷做出调整，调整后的模糊滑模控制算法将更快速、稳定地实现最大功率实时跟踪，为节点增加生命周期。

1太阳能供电系统

太阳能供电系统如图1所示，主要由太阳能电池板、DC-DC控制器、锂电池组成。

当太阳能电池直接与负载连接时，太阳能电池输出曲线和负载曲线相交的点为其工作点，这个点一般与太阳能电池的最大功率点截然不同，从而导致太阳能电池的转换效率较低。由此，在太阳能电池和负载中间插入一个DC-DC变换器以随时跟踪太阳能电池板的MPPT点，使其输出功率最大。

太阳能电池发电受天气、气候变化影响较大，当影响因素变化时难以平稳发电，因此太阳能供电系统需配备储能装置。在阳光充沛时，可以直接为传感器节点供电同时将多余的能量存储起来，晚上或者阴雨天气，太阳能电池板难以维持节点的需要，此时将存储装置的能量释放出来满足负载需求。本文选取锂电池作为存储装置，锂电池具有能量密度高、寿命长、自放电率低、无污染等优点，是太阳能供电系统的最优选择旧。

2太阳能电池板输出特性及常用MPPT算法

太阳能电池基本上是由半导体材料制成，当有光照射时，会产生光生电流从而形成太阳能电池，其I-U特性方程如下：

太阳能电池是整个系统最核心的部分，它将光能转化为电能供负载消耗，同时将多余的能量存储在锂电池中以备负载的不时之需。太阳能电池是一个非线性系统，它的能量输出受环境温度和光照强度的影响，图2、图3分别为不同温度和光照強度下的I-U特性曲线和P-U特性曲线。太阳能电池的输出功率等于输出电压和电流的乘积，图2中曲线上输出电压与电流乘积的最大值点即为最大功率点。由图3可知，不同光照强度和温度下的电池有不同的最大功率值。太阳能电池的最大功率输出可以使太阳能电池发挥最大效益。

3模糊滑模控制

滑模控制作为非连续控制，具有很强的抗干扰能力并且算法简单，因此得到广泛的应用。但是，滑模控制也存在缺陷，当运动轨迹到达滑模面时，很难稳定滑动，而是穿梭在滑模面两侧，产生抖振。针对此问题，将模糊控制、滑模控制结合在一起构成模糊滑模控制以减小滑模抖振，并实现对MPP的快速稳定跟踪。

3.1控制器的设计

定义太阳能电池理想与实际输出功率误差公式：

为证明此算法优越性，在光照强度为1000W/m²，温度为25℃的条件下，将该算法与扰动观察法进行跟踪比较，与单独的滑膜控制进行稳态抖振比较。图4中系统过渡时间为0.016s，并且响应没有出现抖振和超调：图5中系统过渡时间为0.022s，产生了抖振。通过对比可知，模糊滑模控制算法跟踪速度快、稳定性好，并且可以消减滑模控制自身的抖振。由图6、图7可知，当到达最大功率点系统稳定时，该算法比单独的滑模控制算法抖振的振幅小，而且频率低，所以进一步证明该算法的稳定性好，同时能弥补自身存在的抖振。

5结束语

本文提出的基于模糊滑模控制的最大功率点算法，通过滑模控制与模糊控制相结合，不但实现对非线性系统太阳能电池板的有效控制，而且削减了滑模控制的抖振现象。模糊滑模控制较扰动观察法有较快的追踪速度和较好的稳定性。此算法能够使太阳能电池板输出效益最大，从而增加节点的生命周期。