基于模糊策略的光伏發電MPPT控制技術
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模糊控制建立的基礎是模糊邏輯，它比傳統的邏輯系統更接近于人類的思維和語言表達方式。在一些復雜系統，特別是系統存在定性的不精確和不確定信息的情況下，模糊控制的效果常優于常規控制。模糊控制系統基本結構如圖4所示。
模糊控制系統一般按輸出誤差和誤差的變化對過程控制進行控制，其首先將實際測量的精確量誤差e和誤差變化Δe經過模糊處理而變換成模糊量，在采樣時刻k，定義誤差和誤差變化為：
式中：yr和yk分別表示設定值和k時刻的過程輸出；ek為k時刻的輸出誤差。用這些量來計算模糊控制規則，然后又變換成精確量對過程進行控制。
3.2模糊控制器的設計
模糊邏輯控制器的設計主要包括以下幾項內容：
(1)確定模糊控制器的輸入變量和輸出變量；
(2)歸納和總結模糊控制器的控制規則；
(3)確定模糊化和反模糊化的方法；
(4)選擇論域并確定有關參數。
模糊化的設計，其解答往往不是惟一的，在很大程度上要運用啟發式試探方法以求取得最佳的選擇。對于初始設計可先模擬，若控制性能達不到要求，則需要重新確定隸屬函數，有時甚至要重新確定輸入／輸出量。
3.2.1輸入／輸出量模糊子集及論域
模糊系統的輸入輸出變量有輸入功率變化量E；輸入上次步長量A(n-1)；輸出步長量A(n)。將語言變量E和A分別定義為8個和6個模糊子集，即：
E={NB，NM，NS，NO，PO，PS，PM，PB)
A={NB，NM，NS，PS，PM，PB}
式中：NB，NM，Ns，NO，PO，PS，PM，PB分別表示負大、負中、負零、正零、正小、正中、正大等模糊概念，并且它們的論域規定為14個和12個等級，即：
E={-6，-5，-4，-3，-2，-1，-0，+0，+1，+2，+3，+4，+5，+6)
A={-6，-5，-4，-3，-2，-1，+1，+2，+3，+4，+5，+6}
3.2.2 MPPT的模糊控制算法
圖5中e(n)表示第n時刻與第n-1時刻輸出功率之差的實際值；E(n)表示這個差值對應于模糊集論域中的值；a(n)表示第n時刻步長的實際值；A(n)表示這個步長值對應于模糊集論域中的值；Ke，Ka分別為量化因子。
通過對光伏電池輸出P與占空比D之間的特性曲線分析，并且考慮到外界環境因素對光伏電池輸出功率的影響，對實際仿真結果進行調整得到的最終控制規則如表1所示。
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