太阳电池最大功率点跟踪研究(1)
太阳能电池系统中的MPPT算法研究与比较分析
太阳能电池系统中的MPPT算法研究与比较分析太阳能电池系统中的最大功率点跟踪（Maximum Power Point Tracking，MPPT）算法是一种重要的关键技术，用于提高太阳能电池组的发电效率。
在太阳能电池组中，由于存在温度和光照强度等因素的变化，太阳能电池组的输出电压和电流也在不断变化，而太阳能电池的输出功率是电压和电流的乘积，所以需要实时跟踪太阳能电池组的最大输出功率点，以确保太阳能电池组能够以最高效率工作。
目前常用的MPPT算法有众多种类，本文将对几种常见的MPPT算法进行研究与比较分析。
1. 常数加压步进变化（Constant Voltage Incremental Change，CVIC）算法CVIC算法是一种较为简单的MPPT算法，其原理是设定一个初始电压，通过改变电压的大小来搜索最大功率点。
具体步骤如下：首先确定一个初始电压值，在该电压下测量太阳能电池组的输出功率；然后根据当前输出功率与上一次测量功率的比较结果，调整电压值并重新测量功率；不断迭代，直到找到最大功率点。
CVIC算法的优点是实现简单，可以在较短的时间内找到最大功率点，但其缺点是其迭代速度较慢，不适用于功率变化较快的系统。
2. 全局定位（Global Maximum Power Point , GMPP）算法GMPP算法是一种基于搜索的MPPT算法，其原理是基于整个工作范围内最大功率点的特点，通过搜索寻找全局最大功率点。
具体步骤如下：首先检测输入电压和电流，并计算对应的输入功率；然后增加或减少输入功率，再次测量电流和功率，并计算新的输入功率；通过比较两次输入功率的大小，选择功率较大的一侧作为新的搜索方向，不断迭代，直到找到全局最大功率点。
GMPP算法的优点是可以找到全局最大功率点，适用于功率变化较快的系统，但其缺点是速度较慢，对计算资源要求较高。
3. 增量（Incremental Conductance, INC）算法INC算法是一种基于导数变化的MPPT算法，其原理是通过计算导数的变化来确定最大功率点。
光伏发电系统最大功率点跟踪控制的研究
陕西理工学院学报 （ 自然科学版 ）
第２ ９卷
１ 改 进扰 动 观察 法 的原 理
光伏 电池输出的最大功率点是随着 日照的变化而变化的， 当１ ３ 照发生较大变化时 ， 需要光伏 电池能 够快速跟踪 日照变化。由于光伏电池在最大功率点时 ， 工作电流与短路电流成 比例关系， 通过测量光伏 电池的短路电流 ， 就可 以近似得到最大功率点的工作电流 ， 根据这个工作 电流 ， 快速调整光伏 电池的输 出功率 ， 使其接近最大功率点 。由于温度的变化 ， 使得短路 电流法的精确度较差 ， 因此下一步可采用扰
以看出， 这时电池并未工作在最大功率点 点， 要想使光伏 电 池在特性曲线Ｉ 上仍能输 出最大功率 ， 就需要通过对光伏 电池 的外部电路进行控制 ， 将其负载特性由负载曲线 １ 改变为负载 曲线 ２ ， 从而使光伏电池工作在最大功率点 Ｂ点… 。
扰 动观 察法 就 是 一 种 常 用 的最 大 功率 点 跟 踪 控 制方
２ ０ １ ３年 ８月 第２ ９卷第 ４期
陕西理工学院学报 （ 自然科 学版 ）
Ｊ ｏ ｕ ｍａ ｌ ｏ ｆ Ｓ ｈ ａ ａ ｎ ｘ ｉ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ（ Ｎ ａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｅ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ）
［ 摘 要］ 针对扰动观察法的速度和精度在很大程度上受扰动初始值和扰动步长的影响 ， 且在
最大功率 点 附近存在 功率振 荡现 象等 问题 ， 提 出一种改进扰 动观 察 法。首先 当 日照 变化较 快 时， 利用短路 电流使输 出功率 能够快速跟踪 在 最 大功率 点 附近 ， 然后 采 用 可变步 长 的扰 动观 察 法使 光伏 电池稳 定在 最大功 率点 。通过 仿 真 实验证 明该 改进 方 法明显 缩短 了最 大功 率点 的跟 踪 时 间， 并且基本 消除 了功 率振 荡现 象 ， 提 高 了最大功 率点跟踪控制技 术 。
光伏发电系统中最大功率跟踪控制方法的研究共3篇
光伏发电系统中最大功率跟踪控制方法的研究共3篇光伏发电系统中最大功率跟踪控制方法的研究1光伏发电系统中最大功率跟踪控制方法的研究随着能源危机日益加剧，人们开始逐渐关注非化石能源的开发和利用。
光伏发电系统作为一种新兴的能源利用方式，具有环保、可持续发展等优点，并且在短时间内日益得到了快速发展。
然而，光伏发电系统本身存在着输出波动大、稳定性差等问题，最大功率跟踪控制成为了实现光伏发电系统的高效利用的重要控制手段。
最大功率跟踪控制方法是指在各种光照条件下，通过调节光伏电池阻抗，使得光伏电池输出功率达到最大。
该方法可保证光伏发电系统的最大工作效率，提高光伏发电系统的性能指标。
目前，在光伏发电系统最大功率跟踪控制方法中，较为常用的有基于传统控制方法的PID控制算法、基于传统控制方法的模糊控制算法以及基于人工智能的控制方法。
PID控制算法是目前工业应用最广泛的一种控制方法，其优点是简单易行、可靠性高。
但是，在光伏发电系统的最大功率跟踪控制中，PID控制算法的缺点也很明显，即对系统参数不确定和非线性时效应响应较差。
模糊控制算法是一种基于模糊逻辑的控制方法，具有较强的适应性和鲁棒性，能够在一定程度上解决光伏发电系统非线性和不确定性问题。
但是，模糊控制算法的不足之处也很明显，即控制逻辑复杂、难以优化、且受控精度较低。
人工智能控制方法是目前最受关注的一种控制方法，其通过模拟人类智慧的思维方式来完成系统控制。
在光伏发电系统最大功率跟踪控制中，人工智能控制方法能够很好地解决非线性和不确定性问题，并且具有很高的精度和操控性。
但是，人工智能控制方法的缺点也很明显，即需要耗费大量时间和成本来完成系统学习和训练，以及容易出现过拟合和欠拟合现象。
综上所述，最大功率跟踪控制是光伏发电系统高效利用的重要手段。
通过不同的控制方法，在解决非线性和不确定性问题的同时，还能够提高光伏发电系统的性能指标。
随着科技的不断发展，相信控制方法的研究也将不断更新，为光伏发电系统的发展贡献更多的力量在光伏发电系统的最大功率跟踪控制中，不同的智能控制方法具有各自的优缺点。
光伏发电最大功率跟踪技术研究
摘要： 对太 阳能 电池 的工作原 理及工作特性进行 介绍 ， 详细 分析太 阳能 电池工作 的等效 电路和数学模型 ； 介绍 了几 种最 大 功率点跟踪 的控制方法 ；分析光伏 并 网逆 变器 的控 制 目
示负荷 电阻； ， 表示负荷电流； 表示负荷 电压 。 Ｖ
标， 研究 其控制 策略 ， 并设计 了基于Ｓ ＷＭ的电压／ Ｐ 电流 型并
光生伏打效应 。所谓光生伏打效应 ， 就是当物体受 到光照时， 物体内的电荷分布状态发生变化而产生 电动势和电流 的一种效应。当太阳光或其他光照射
半导 体 Ｐ Ｎ 时 ， —结 就会 在Ｐ Ｎ 的两 边 出现 电压 ， —结 一
ｃ ｎｒｌｏ ｉｃｉｅ ｏ ｈ ｇｉ ｃ ｎ ｅ ｔｄ ｐ ｏｏ ｏｔｉ ｎ ｅｔｒ ｏ ｔｏ ｂ ｅｔ ｆ ｔｅ ｒ ｖ ｄ— ｏ ｎ ｃｅ ｈ ｔｖ ｌ ｃ ｖ ｒｅ ａ ｉ
以减少对煤炭 、 石油等传统能源的依赖 。太阳能是 当前世界上最有前景 、 最清洁 、 最现实 、 大规模开发
利 用 的可 再 生 能 源 之一 ｌ３ 太 阳能 光 伏 利 用 受 到 ｌ１ ＿。
世 界 各 国 的普 遍关 注 ， 太 阳 能光 伏并 网发 电是 太 而
般称之为光生电压 ， — 结短路时就会产生电流 ， 使Ｐ Ｎ 这种现象就是著名 的光生伏打效应 。
光伏发电技术中的最大功率点跟踪算法分析与优化
光伏发电技术中的最大功率点跟踪算法分析与优化光伏发电作为一种清洁、可再生的能源形式，在近年来得到了广泛的应用和推广。
然而，由于太阳光照强度的时空变化以及光伏电池的非线性特性，光伏发电系统中存在着一个重要的问题，即如何寻找到最大功率点（MPPT）来提高光伏发电系统的效率和发电量。
因此，光伏发电技术中的最大功率点跟踪算法成为了研究的热点。
最大功率点跟踪算法是光伏发电系统中的核心部分，其作用是通过不断调整光伏电池的工作点，使得光伏发电系统输出功率达到最大值。
目前常用的最大功率点跟踪算法主要有传统的Perturb and Observe算法（P&O算法）、Incremental Conductance算法（INC算法）以及改进的模糊控制算法等。
Perturb and Observe算法是目前应用最广泛的最大功率点跟踪算法之一。
该算法通过不断增加或减小电池电压来观察功率变化的方向，以找到最大功率点。
然而，P&O算法在光伏电池功率曲线出现多个最大功率点或者光照强度变化过快的情况下容易出现震荡现象，导致功率跟踪效果不佳。
Incremental Conductance算法是另一种常用的最大功率点跟踪算法。
该算法通过计算电池电压变化率与电池电流变化率的比值，并与光伏电池的导电率进行比较，来确定功率变化的方向。
INC算法相对于P&O算法来说，能够更准确地找到最大功率点，但仍然存在一定的误差。
除了上述两种传统的最大功率点跟踪算法之外，还有一些新型的改进算法被提出来。
例如，模糊控制算法结合了模糊控制理论和最大功率点跟踪算法，通过模糊控制器来调节光伏电池的工作点，以实现最大功率输出。
模糊控制算法相对于传统算法来说，具有更优的性能和稳定性。
针对这些算法存在的问题，一些研究者提出了一系列的优化方法。
例如，利用人工智能算法如神经网络、遗传算法等来优化最大功率点跟踪算法的调节参数，以提高算法的精确性和效率。
光伏发电最大功率点追踪算法
光伏发电最大功率点追踪算法光伏发电是一种利用太阳能将光能转化为电能的技术。
在光伏发电系统中，为了提高系统的能量转换效率，需要对光伏电池阵列进行最大功率点追踪（Maximum Power Point Tracking，简称MPPT）。
光伏发电最大功率点追踪算法可以帮助我们找到电池阵列工作时能够输出最大功率的电压和电流组合。
在本文中，我们将深入探讨光伏发电最大功率点追踪算法的原理、常见的算法类型以及算法的应用。
通过了解这些内容，我们可以更好地理解光伏发电系统的优化以及如何选择合适的MPPT算法。
首先，让我们来了解光伏发电最大功率点追踪算法的原理。
光伏电池的输出特性曲线显示了在不同电压和电流下的功率输出情况。
该曲线通常呈现出一个“倒U”型，即存在一个最大功率点。
光伏发电最大功率点追踪算法的目标就是寻找到这个最大功率点，并调整系统工作点使得光伏电池能够输出最大功率。
常见的光伏发电最大功率点追踪算法可以分为模拟算法和数字算法两种类型。
模拟算法包括传统的开环算法和闭环算法。
开环算法根据光强和温度等环境因素预先设定一个工作点，以此来调整电压和电流。
闭环算法则是根据实时的光强和电压进行反馈调节，以追踪最大功率点。
常见的闭环算法有Perturb and Observe算法和Incremental Conductance算法。
这些算法通过不断调整工作点，使得系统能够在不同光照条件下实现最优的能量转换效率。
除了模拟算法，数字算法也被广泛应用于光伏发电最大功率点追踪。
数字算法通过使用微控制器或数字信号处理器等设备，根据电池阵列当前的电压和电流等参数计算出最大功率点，并调整系统的工作点。
常见的数字算法有P&O算法、IC算法、Hill-Climbing算法等。
这些算法通过快速的运算和调整能够更精确地实现最大功率点追踪。
光伏发电最大功率点追踪算法在实际应用中具有重要意义。
通过采用合适的算法，光伏发电系统可以在不同的光照条件下实现高效的能量转换。
光伏发电最大功率点跟踪算法
光伏发电最大功率点跟踪算法1. 简介光伏发电是一种利用太阳能将光能转化为电能的技术。
在光伏发电系统中，为了获取最大的发电功率，需要实时跟踪太阳能辐射强度的变化，并调整光伏组件的工作状态以保持在最大功率点附近。
本文将介绍光伏发电最大功率点跟踪算法的原理及应用。
2. 最大功率点跟踪算法原理在光伏发电系统中，光伏组件的输出功率与其工作点相关。
而工作点又由组件的电压和电流决定。
因此，通过调整组件的工作状态来使其工作在最大功率点附近，可以实现最大发电效率。
最大功率点跟踪算法是通过对太阳能辐射强度进行实时监测，并根据监测结果调整组件工作状态来实现的。
常用的最大功率点跟踪算法有以下几种：2.1 Perturb and Observe (P&O) 算法P&O算法是一种简单且广泛应用的最大功率点跟踪算法。
其原理是通过不断扰动组件的工作状态，然后观察功率的变化情况来确定最大功率点。
具体步骤如下：1.初始化工作状态，包括电压和电流。
2.测量当前功率。
3.增加或减小电压或电流的值，并测量新的功率。
4.比较新旧功率，如果新功率大于旧功率，则继续增加或减小电压或电流的值；如果新功率小于旧功率，则改变方向并减小步长。
5.重复步骤3和4，直到达到最大功率点。
P&O算法简单易实现，但由于其基于局部搜索方法，容易受到噪声和阴影等因素的干扰。
2.2 Incremental Conductance (INC) 算法INC算法是一种基于微分方法的最大功率点跟踪算法。
其原理是通过根据组件的导纳特性来调整工作状态，以实现最大功率点跟踪。
具体步骤如下：1.初始化工作状态，包括电压和电流。
2.测量当前输出功率和导纳。
3.根据当前导纳与前一时刻导纳的比较结果来调整工作状态：–如果导纳增大，则增加电压或电流的值；–如果导纳减小，则减小电压或电流的值；–如果导纳不变，则保持当前工作状态。
4.重复步骤2和3，直到达到最大功率点。
光伏发电最大功率点跟踪原理及分析
光伏发电最大功率点跟踪原理及分析3.2. 1 光伏发电最大功率点跟踪控制原理从光伏电池的特点中可以看出，它的输出电压与输出电流表现为非线性，而且输出功率 伴随光照强度的改变而变化 。
但是，总是有一最佳电压值，使太阳能电池在一定的条件下能 输出最大功率。
由戴维南定理得知，在特定的日照强度及气温情况下，太阳能电池阵列可表 示为电流源和电阻串联而成的等效电路，在负载电阻与等效内阻相等的情况下，此等效电路 出力最大[46] 。
此时，太阳能电池的输出量一定为最大功率。
3.2.2 部分遮蔽光伏系统的输出特性光伏电池在有部分被遮蔽的情况下时，会导致这些部分所受光辐照度降低 。
所以在此种 情况下的光伏电池输出特性曲线会产生较大波动，其输出特性曲线上有若干个极值点[47] 。
在 此背景下，常规最大功率点跟踪控制算法无法准确的跟踪到整条曲线的最大功率点，而是会 处于一种局部最优的情况[48] 。
下图 3-4 为光伏电池的输出特性曲线，其中曲线 A 表示光伏电 池受光均匀， 曲线 B 表示光伏电池部分被遮蔽。
7350 A 6300 A 2502003 150B2100 1 0 00 10 20 30 40 50 60 70 0 10 20 30 40 50 60 70U /V U /V不同条件下光伏电池的输出特性图由上图可知，在光照强度均匀的条件下，曲线 A 波动稳定，并且仅有一个极值点，这样 传统最大功率点跟踪控制算法就会轻松的将此点作为全局极值点， 以此来完成最大功率点跟 踪 。
但是在光照强度不均匀的条件下，曲线 B 进行了不稳定50 B 5 4波动，整段曲线上出现了两个极值点，传统最大功率点跟踪控制算法无法准确地区分出哪一个极值点为全局极值点，对接下来的工作造成一定的不便。
3.2.3 常见光伏发电最大功率点跟踪控制方法（1）恒定电压法恒压跟踪法直接忽略了温度对其的影响。
当光照强度不同时，装置工作的最大功率点电压大小接近，可选固定电压值。
一种太阳能电池最大功率点跟踪的算法研究
和 功 率 。 设 为 初 始 最 大 功 率 点
对 应 增 大 参 考 电 压 会 出 现 以 下 两 种 情
Ｕ是 一 个 预 先 设 定 用 于 电压 步长 调整 的 常 量 ； 判 断 三 点 电 压 值 的 调 整 方 向 时 可能 在
要 部 件 。 太 阳 能 电 池 的 最 大 功 率 点 追 踪 法 大
致上 可 归 类 为 【 电 压 跟 踪 （ ＶＴ） 】 恒 Ｃ 、功 率 反 馈 法 、 扰 动 观 察 法 、 增 量 电 导 法 、直 线 近 似 法 、 开 路 电 压 法 、 短 路 电 流 法 、 模 糊 控 制 及 神 经 网 络 控 制 等 。 模 糊 控 制 及 神 经 网 络 控 制 存 在
左 到 右 依 次 取 Ａ ， Ｂ， Ｃ 三 个 点 。 和 ，
Ｉ ｛ｘ ［ ｏｅｐ
卜
（） １
一 二 极 管
为 了 达 到 理 想 的 跟 踪 效 果 ， 文 基 于 这 种 本 方 法 提 出 了 一 种 改 进 的 爬 山 法 。 下 面 我 们
式 中 ： Ｉｖ 一 光生 电流 ， ｐ
杨 东 华 路 少 中
（ 春 工 业 大 学 吉 林 长 春 ｌ Ｏ ｌ ） 长 Ｏ ３ ２
［ 摘 要］ 光 伏 发 电 系 统 中 ， 了提 高光 伏 电 池 的 利 用 效率 ， 要 对 光 伏 电 池 的 最 大 功 率 点 进行 跟踪 。本 文 论 述 了 跟 踪 控制 中常 见 在 为 需 的 扰 动 跟 踪 法 ， 详 述 了 常 见 的 爬 山 跟 踪 方 法 的 原 理 和 特 点 ， 析 它 的 优 缺 点 ， 基 于 这 种 方 法 提 出 了 一 种 改 进 的 爬 山 跟 踪 方 法 ， 用 分 并 利
光伏发电系统的最大功率点追踪控制方法探讨
115 电源与节能技术n p I pVn s R s /n pn s R D /n pI +…n p I Dn sn p图1 光伏发电系统等效电路模型1.2 光伏发电系统的输出特性光伏电池的输出受外部环境温度和光照强度的双重影响，呈现出明显的非线性特性。
在相同温度下 2024年3月25日第41卷第6期117 Telecom Power TechnologyMar. 25, 2024, Vol.41 No.6刘金山，等：光伏发电系统的 最大功率点追踪控制方法探讨素的影响，且某些方法可能会在特定条件下产生振荡，或收敛速度不理想。
3 伏发电系统的最大功率点追踪控制优化策略3.1 控制方法优化为提高光伏发电系统的最大功率点追踪控制效能，可以采用混合型控制方法，即综合利用不同的最大功率点追踪技术，使系统能够在多样的环境条件下实现自适应切换，从而提升系统的稳健性。
通过设计智能控制器，运用机器学习算法对环境因素（如光照、温度等）进行实时学习和调整，使系统可以灵活地选择最适合当前条件的最大功率点追踪方法，从而获得最佳性能。
针对振荡或收敛速度不理想的问题，引入先进的控制算法成为一种有效途径。
强化学习和深度学习技术能够更好地捕捉系统的非线性特性，提供更准确的建模和优化能力。
这些算法通过不断学习环境变化和系统响应，能够动态地调整最大功率点追踪策略，从而在复杂的光伏系统环境中实现更为精准和高效的最大功率点追踪。
因此，通过混合型控制方法和先进的算法优化，光伏发电系统可以在多变的工作条件下更为灵活、智能地选择和调整最大功率点追踪策略，提高整体系统的性能和适应性。
3.2 系统集成优化借助优化算法能够解决最大功率点追踪方法复杂度和计算成本较高的问题，如引入硬件加速技术或优化编程语言，以提高系统的计算性能。
通过对系统进行集成优化，可以在不降低准确性的前提下减少计算成本，使最大功率点追踪方法更为实用。
此外，可以制定更高效益的硬件方案，如专门设计的节能型处理器，以提高最大功率点追踪方法的实际应用效果。
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收稿日期:2005203208作者简介:江小涛(1976-),男,湖北工业大学硕士研究生,主要研究方向为应用电子技术。
文章编号:100923664(2005)0420033203能源技术太阳电池最大功率点跟踪研究江小涛,吴麟章,周明杰(武汉科技学院光电子中心,湖北武汉430070)摘要:根据太阳电池的特性,设计了一种基于“二次插值法”的太阳能电池最大功率跟踪器,并对设计的MPPT 控制器进行了测试。
实验结果表明它有较好的跟踪性能。
关键词:C 8051F 020;最大功率点跟踪;太阳电池;二次插值中图分类号:T M 914文献标识码:AThe Stud i es of M PPT i n Sol ar CellJ I A NG Xiao 2tao,WU L in 2zhang,ZHOU M ing 2jie(W uhan University of Science and Engineering,W uhan 430074,China )Abstract:Accr t o the characteristics of phot ovoltaic (P V )array,a contr oller which is based on “t w ice inter polati on ”method .W ith P V array maxi m um power point tracking (MPPT )is designed .Ex 2peri m ental results show that it has better tracking perfor mance .Key words:C 8051F 020;MPPT;s olar cell;t w ice intervene 随着社会的发展,节能与环保成为当今世界的两大主题。
太阳能作为一种新兴的绿色能源,以其永不枯竭,无污染,不受地域限制等优点,正得到迅速的推广应用。
但是太阳电池的输出在工作过程中,随着环境的改变也将发生改变,会严重影响太阳电池的输出效率,造成能量的损耗。
那么为了得到最佳的能量利用效率,就必须采取措施使电池的输出自动跟踪气候的变化条件。
太阳电池最大功率跟踪技术就是针对这一问题提出的。
目前常见的几种控制策略有:CVT (恒定电压法),登山法,功率微分法[1],数控匹配法[2]等。
本文将介绍一种新的控制方法:二次插值法寻找太阳电池的最大功率点。
1 太阳电池的伏安特性太阳电池由于受到外界的影响(光照强度,电池表面温度),它的输出呈非线性。
从图1(a )[3]可以看到在常温不同日照时,当光照强度为200W /m 2时,太阳电池最大功率点电压为380V;当光照强度为1000W /m 2时,太阳电池最大功率点电压约为420V 。
从图1(b )可知在光照强度为1000W /m2时,当电池表面温度为50℃时,最大功率点发生在电压为380V 处;温度为25℃时,最大功率点发生在电压为520V 处。
由此可知,如果不采用控制方法,当光照强度和温度发生改变时,太阳电池是不可能工作在当前情况下的最大功率点的。
(a )常温不同日照(b )相同日照不同温度图1 太阳能电池的伏安特性332005年8月25日第22卷 第4期通信电源技术Telecom Power Technol ogies Aug .25,2005Vol .22 No .42 M PPT 控制2.1 系统硬件的实现本系统采用脉宽调制的方法,利用晶体管工作在开关状态将太阳电池输出的直流信号变换成一个有可变占空比的方波信号来改变太阳电池阵列的等效负载。
在这里晶体开关管与太阳电池串联,通过控制器输出一个可变占空比的P WM 波来控制充电电压,实现最大功率点跟踪。
系统的硬件框图见图2。
开关电路采用BUCK 型降压电路[2]。
系统所使用的单片机为Silicon 公司生产的C 8051F 020单片机。
它具有功能强,体积小等优点。
它与MSC 251的指令集完全兼容,采用流水线结构,与8051相比,指令执行速度有很大的提高。
片内带有4K 的外部RAM 和128字节的内部RAM 以及64K 的Flash 。
另外它还有5个可编程的捕捉/比较模块,每个模块都可以独立的实现8位或16位脉宽调制功能。
自带一个12位的ADC 0和一个8位的ADC 1。
外部扩展少。
系统的开关管使用I RF 540,电压信号采集使用霍尔电压传感器VS M 025A ,电流信号采集使用霍尔电流传感器CS M 020CG,开关管的驱动采用T LP 250。
单片机输出一个频率为20kHz 的P WM波,来控制开关器件。
图2 脉宽调制电路2.2 系统软件的实现本系统的软件采用C 语言编写,并通过JT AG 口下载于单片机中,它主要包括以下几个方面:(1)初始化程序:在这里将完成对内部晶振到外部晶振的切换;定时器;I/O 口;A /D 转换接口以及P WM 口的初始化工作。
(2)P WM 的输出:void P WM _OUT (void ){ P WM =256-2563D; PCA 0MD =0x 02; PCA 0CP M 0=0x 42; PCA 0CP L 0=P WM; PCA 0CPH 0=P WM; PCA 0CN =0x 40; while (1){ PCON =0x 01 } }(3)A /D 转换程序:数据的采集是能否正确的找到系统最大功率点的一个关键,在本系统中AD 采样子程序将会被反复调用以计算出在不同占空比控制下系统的输出功率。
在实际工作过程中AD 采样子程序采取查询方式进行工作,并对采集的数据进行软件滤波,即获得该工作点的电压和电流值。
void Data _Collect (void ){ int i =1; f or (i =1;i <=NUM _S AMP LES;i ++) { f or (channel =0;channel <2;channel ++) { AMX 0S L =channel; AD 0I N T =0; AD 0BUSY =1; while (!AD 0I N T ); result[channel]=ADC 0; a[i]=result[0]; b[i]=result[1]; } } }(4)MPPT 程序:太阳电池在光照强度和温度发生变化时它的输出呈非线性,但是在某一瞬间它的输出功率相对于占空比是连续可导的,有且仅有一个极点。
因此可采用二次插值的方法来寻找系统当前的MPP 点,关键在于初始区间和初始点的确定。
在图3中D 1,D 2,D 3为初值点,P 1,P 2,P 3分别为D 1,D 2,D 3对应的功率点。
D X 为插值点,P X 为D X 所对应的功率点。
使用二次插值时必须注意以下3个问题,否则系统将会出现错误。
a .P 2的值必须大于P 1和P 3,否则就不满足插值的初始条件,其中D X 的确定应满足公式:D X =12(D 22-D 23)P 1+(D 23-D 21)P 2+(D 21-D 22)P 3(D 2-D 3)P 1+(D 3-D 1)P 2+(D 1-D 2)P 3(1)令C 1=P 3-P 1D 3-D 1;C 2=P 2-P 1D 2-D 1-C 1代入公式(1)中,43 通信电源技术第22卷 可得,D X =12D 1+D 3+C 1C 2(2)b .在单片机上使用二次插值不可能没有误差,考虑在一定的误差范围内进行计算,必须确定一个极小值。
当D X 和D 2差的绝对值小于这个极小值ε时,停止插值,此时即可确定系统的最大功率点,否则将继续插值,直到找到最大功率点为止。
c .实际工作过程中,可能会出现4种插值情况,如图3(a )、(b )、(c )、(d )所示。
(a )MPP 点在[D 1,D X ](b )MPP 点在[D X ,D 3](c )MPP 点在[D 1,D 2](d )MPP 点在[D 2,D 3]图3 二次插值寻优 图3分析如下:(1)如图3(a )所示,当D X ≥D 2,P X ≤P 2时,表明MPP 点在D 1和D X 之间。
此时系统确定新的插值区间为[D 1,D X ],初始点为:D 1=D 1;D 2=D 2;D 3=D X P 1=P 1;P 2=P 2;P 3=P X(2)如图3(b )所示,当D X ≤D 2,P X ≤P 2时,表明MPP 点在D X 和D 3之间。
此时系统新的插值区间为[D X ,D 3],初始点为:D 1=D X ;D 2=D 2;D 3=D 3P 1=P X ;P 2=P 2;P 3=P 3(3)如图3(c )所示,当D X ≤D 2,P X ≥P 2时,表明MPP 点在D 1和D 2之间,此时系统新的插值区间为[D 1,D 2],初始点为:D 1=D 1;D 2=D X ;D 3=D 2P 1=P 1;P 2=P X ;P 3=P 2(4)如图3(d )所示,当D X ≥D 2,P X ≥P 2间,表明MPP 点在D 2和D 3之间,此时系统新的插值区间为[D 2,D 3]初始点为:D 1=D 2;D 2=D X ;D 3=D 3P 1=P 2;P 2=P X ;P 3=P 3(5)当D 2和D X 差的绝对值小于等于ε时,表明系统已经找到了MPP 点。
如果P X >P 2则最大功率点功率为P X ,此时占空比为D X 。
如果P X <P 2则最大功率点功率为P 2,此时占空比为D 2。
(6)判断系统的工作点是否发生了漂移,如发生则再次使用二次插值法来寻找系统的MPP 点。
3 模拟实验和分析本模拟实验要求有一个直流电源和一个滑线电阻模拟太阳电池和其内阻,并使用一个滑线电阻作为负载。
实验开关电路采用了Buck 电路,并注意电感和电容参数的选取,保证电路始终工作在电流连续的状态下。
控制电路由C 8051F 020及其外围电路构成。
表1为输入固定的P WM 波时,系统输出功率的变化情况。
表1 不同占空比下系统的功率输出值占空比/%P WM 输出电压/V输出电流/A功率/W100XE 62.19782520.13925780.30608200XCC 2.0822070.21070310.4387275300XB 31.9144920.33240230.6363817400X 991.7110550.46984370.8039283500X 801.5082230.60970710.919574600X 661.3114450.75199220.9861966700X 4C1.1346480.8821681.000951710X 4A 1.1255660.89003911.001798730X 431.0789450.92333980.9962332750X 401.0619920.93666020.9947258800X 330.98873050.99296870.9817784900X 190.85734371.091160.935928 从表1可看出随着占空比发生变化系统的输出功率也发生变化,系统的功率极值点出现在占空比为71%的工作点附近.这说明采用脉宽调制的方法来寻找太阳电池的MPP 点是可行的。