随着全球能源紧张问题的日益严重，再生能源正得到越来越广泛的应用。近年来，光伏能源以其具有无污染，可长期使用等优点，得到了很大的发展。一般光伏系统都希望光伏电池阵列在同样日照、温度的条件下输出尽可能多的电能，即在理论上和实践上提出了光伏电池阵列的最大功率点跟踪(Maximumpower。pointTracking，MppT)问题。光伏并网发电系统中由于阵列的功率等级一般较大，因此MppT问题显得尤为重要。故利用智能控制方法上的智能性、自适应性来对非线性的太阳能光伏发电系统进行控制，无疑是一个很好的选择。
光伏电池的最大功率点
MppT控制的原理与设计
MppT控制的原理实质上是一个动态自寻优过程，通过对光伏电池当前输出电压与电流的检测，得到当前电池输出功率，将其与前一时刻功率相比较，然后根据功率与占空比的关系，改变占空比，使其向最大功率点不断靠近，如此反复，直至达到最大点附近的一个极小区域内。当外界光照强度与温度发生明显改变时，系统会进行再次寻优。
MppT控制器通过调整pWwM信号的占空比D，来改变光伏电池的负载，从而实现阻抗匹配的功能。因而，占空比D的大小决定了光伏电池输出功率p的大小，一般光伏逆变器的p-D关系如图3所示。
在光伏并网发电系统中，使用模糊逻辑对系统的输入和输出进行设计，可以得出一系列控制规则，可以由微机十分简明地实现。
确定模糊控制器的结构
MppT控制设计，其关键是模糊控制器的设计。选用双输入单输出模糊控制器，如图4所示。
确定输入、输出量模糊子集及论域
△p(n)的模糊集为E，△p(n)/△D(n)的模糊集为EC，△D(n)的模糊集为U。
将语言变量E和U，定义为7个模糊子集，EC定义为6个模糊子集，即：
其中：NB，NM，NS，NO，ZO，pO，pS，pM，pB分别表示负大，负中，负小，负零，零，正零正小，正中，正大等模糊概念。将E，U的论域规定为15个等级，将EC的论域规定为12个等级，即：
确定隶属函数
模糊子集的隶属函数形状较尖，反映模糊集合具有高分辨率特性较高的灵敏度。
(2)离最大功率点较远处，采用较大改变量以加快跟踪速度；离最大功率点附近，采用较小改变量进行搜索以减小搜索损失；
(3)当达到以最大功率点为中心的极小的ZO区域时，系统稳定下来，直至外界环境再次发生明显变化
(4)当温度、日照强度等因素发生变化导致光伏电池输出功率发生明显变化时，系统能够作出快速的反应，进行再次寻优。
遵循上述原则，并对实际仿真结果进行调整得到最终控制规则表，如表1所示。
式中：u(Ai)为第i个模糊输出量的隶属度；A为第i个模糊输出量。
结语
仿真发现，将模糊逻辑控制应用于光伏电池最大功率点的跟踪不仅跟踪迅速，而且反应灵敏，且通过模糊控制表可以实现离线设计，节省了微机的内部存储空间，提高了工作速度。
