关键字 |
| MPPT,部分阴影,自适应LMS算法 |
介绍 |
| 目前世界能源需求的一个至关重要的情况。越来越多的人口、工业发展、车辆使用,城市化将使全球面临着能源短缺在不久的将来。现在我们维护的情况通过传统资源如石油、煤、天然气,但这些资源是50或者几百年后不再可用。还传统能源资源将严重影响环境。目前的趋势在发展理念是可持续发展。这将导致需要使用非传统能源资源,如太阳能,风能,核能发电的方法。原子发电最近还表明,它不是完全安全的自然灾害如在日本福岛核电站,也有倾倒废物从核电站的主要环境问题。最近我们看到风潮对核电厂在印度,日本和许多其他国家。所以我们寻找更丰富,生态友好,绿色能源,如太阳能和风能。虽然有这么多有利的技术仍然处于青少年。 The maximum efficiency of the solar panel can be up to forty percentages only. More research is going on in the area of solar panel with better efficiency. Even also from the produced power we cannot effectively use the maximum power due to the losses the in the electronic parts used in the in solar systems |
| 在我们的项目旨在开发一个电子控制太阳能收集系统能够进行更好的效率,可以实现最大功率的负载产生的太阳能电池板。我们可以采取的一个方法是最大功率点跟踪。的最大功率点是点V-P特点的太阳能电池阵列能够提供最大的力量。影响太阳能电池阵列的效率的一个因素是大气条件的变化会突然改变太阳能电池的辐照模式。另一个因素是温度和阴影效果[2]。由于这些变化产生变化,这将导致源和负载的阻抗失配。因此根据最大功率传输定理我们不能达到最大范围的电力生产。在这种情况下应该有一些界面逻辑,可以改变其阻抗根据情况提供最大功率。直流-直流转换器可以用于这一目的。可以赚钱,提升或buckboost转换器。 Its resistance can be changed by using the duty cycle given to the converter. The duty cycle can be determined and controlled by an algorithm. Generally the algorithm that are used in this purpose are Perturb and Observe algorithm[7], Incremental conductance algorithm[6] etc,.In this method it will find the MPP by comparing current instant power with the previous instant one and accordingly increase or decrease its duty cycle of the PWM pulse. This will lead to updating in the voltage and reach to the MPP point. The disadvantages of this algorithms will be stuck on local maximum power points, slow response to sudden changes in irradiations, unwanted noises in the output and it is only concentrated in supply side irregularities. |
| 本文提出一种新的自适应算法跟踪最大PowerPoint的不同条件。节(2)将描述光伏模块的特点,部分(3)将描述部分阴影问题,部分(IV)将描述该算法,部分(V)将包含仿真结果和结论。 |
光伏模块的特点 |
| 图1显示了典型的光伏阵列等效电路[1]。一般而言,寄生电阻系列Rsis很小,并行寄生电阻组建非常大;他们可以忽略不计。不确定参数简化分析, |
| 提出了方程和一个不确定的参数:[1] |
| 方程 |
 (1) |
| 和 |
 (2) |
| V和我分别阵列输出电压和电流,L是千瓦/ m2的辐照度,和T°C数组上的温度。VOC和ISC开路电压和短路电流分别在1千瓦/ m2和25°C。七元电荷,k是玻尔兹曼常数。选择0.2464,表现出极大的相似性比较实际的光伏阵列的特性。图2显示了一个光伏面板的特点分别电流电压和电压特性。光伏面板被认为是:VOC = 35 v和ISC = 8 1千瓦/ m2和25°C。在仿真过程中我们更准确地模拟模型,仿真模型是非常有效的创建的所有条件,可能会影响光伏电池输出[13]。 |
收获最大的权力的问题 |
| 系列的连接光伏阵列的细胞,细胞被阴影将提供无限的阻力,这将减少输出。所有的电压将下降,细胞会产生热量,细胞和破坏细胞。为了避免这种我们使用旁路二极管组系列细胞控制整个细胞所产生的最大压降[5]这旁路二极管将进行当电压超过一定限制在二极管和形式突然提高输出功率的变化。正常P&O算法将由这些地方maxima误导的MPP和修复操作。所以我们不能得到最大可用功率。 |
| 我们可以看到各种因素的影响,影响太阳能电池阵列的MPP等部分阴影(图3)和温度效应图所示(图4)。我们可以看到不同的辐照度的影响在图5)。P&O算法需要更多时间来追踪MPP大约15女士在最优条件下的辐射,温度。我们可以看到在零度和50度的特征。很明显,权力在较高的温度将会降低。MPP也从34伏特变化到28伏,也减少了从245瓦到200瓦。图:5我们可以看到[5]的电压电流特性在不同的太阳能的辐射水平。我们可以看到曲线在1000 W / m2和150瓦特/ m2辐射强度。权力直接比例的入射辐射面板。我们可以看到的力量将最高约230瓦1000 W / m2辐射,它减少了25瓦at150 W / m2 |
| 在拟议的系统中我们使用一种算法可更新能力的电压不是固定单位但在可变步长自适应方式。在此方法中,我们测量的电压和电流输入端和输出端使用这些值我们预测下一个更新的工作周期。预测更新我们使用一些像LMS算法 |
| 算法[11],归一化LMS[9]算法和RLS算法[10]。 |
| LMS算法 |
 (3) |
| 归一化LMS |
 (4) |
| RLS算法 |
 (5) |
| 在哪里 |
| Wn PWM + 1新更新的决定性因素 |
| Wn中的PWM决定性因素的价值 |
| μ-Arithmetic意味着n即时。 |
| 在n ' th e (n)错误 |
| X (n)的输入 |
| 我(n)实际输入 |
| B恒定的步长 |
| 在B选择步长LMS算法,收敛速度之间的权衡,多余的均方误差,和滤波器跟踪信号的能力。理想情况下当适应开始和Wn远离最优解决方案。然后步长应该大为了迅速移动权向量向所需的解决方案。然后随着算法开始收敛的意思是稳态解的步长应降低以减少多余的均方误差。这表明使用的可能性变步长LMS自适应滤波器。困难不过是在指定一组规则改变步长以这样一种方式,自适应滤波器超额均方误差很小,同时保持滤波器的快速响应能力的变化信号的统计数据。假设x (n)和d (n)是实值的过程,提出了一种方法,改变步长,称为可变步长算法(VS)[8],是使用一个有限公司高效更新方程的形式 |
 (6) |
 (7) |
| 这些规则是基于保持,如果e (n)的迹象。x (n−k)变化频繁然后Wn系数(k)应该接近最优值的梯度等于零。另一方面,如果不是经常变化的迹象,然后Wn系数(k)可能不是接近最优值。因此μn (k)是减少了一个常数,c1,如果m1连续信号变化观察到e (n)。x (n−k)相同的信号连续m2更新除了硬限制放置在步长 |
| <μmaxμmin <μn (k) |
| 为了确保对算法收敛的意思是只有少量增加计算,对算法收敛状态可能会导致相当大的改善。[12] |
| 算法的输出(Wn + 1)将产生相应的脉宽调制信号。所以会有一些程序将执行PWM生成使用价值Wn + 1。Wn + 1的值将从自适应算法方法如上述方程所示。在软件方面有我们必须实现该算法,我们必须以固定时间间隔计算MPP点,会有一些方法来产生PWM脉冲。我们用于生产20 KHZ的频率PWM信号。所以更新可以快速执行和跟踪将成为快大约5 ms,因此效率和性能明显改善。 |
| 本自适应算法具有更多的降噪功能和能够找出最大功率点,可以控制设备将MPP点。它足够智能,以避免当地最大值和跟踪真正的边际产量 |
软件 |
| 该算法实现同时意识到很多问题。MPP的方法将两个部分,首先,它应该计算MPP在不同条件下的速度和准确的方式,所以应该有一些时间间隔内发现MPP,接着我们有驱动装置MPP点。第一步,我们有不同的自适应方法来找出确切的最大功率点。我们可以总结的步骤如下 |
| 步骤1:它必须找出MPP(这可以通过使用V的输入值,我,我们测量)。 |
| 步骤2:它必须更新Wn使用方程+ 1。(Wn + 1可以成为新的工作周期。例如以前的样本显示,工作周期是40,Wn 41或39 + 1) |
| 步骤3:它必须使用新的Wn产生PWM脉冲+ 1的值。 |
| 我的计划是这三个应该由我的软件,用DSP处理器。在我们的算法,我们可以计算MPP和开车去MPP同时使用自适应方法。我们的软件,我们将使用一些传感器测量输入和输出功率,可以用来找出的差异更新责任周期。在一些纸步骤2和步骤3是由自适应PID控制器。神经网络方法[4],它将直接找到工作周期通过使用输入V,我值使用一些训练算法。每个电压和电流的值对应的责任周期会在那里。 |
| 我们实现了这种自适应滤波器算法的DSP处理器。实际实现我们使用太阳能电池板(KC85T太阳能阵列)36细胞,Voc (21.7 v), Isc (5.34)。它能产生最大87.35瓦特的力量。它被系统可以执行很好多云的大气和阴影。从观察发现它正在与平均96.9%的效率。 |
结论 |
| 在本文中,我们成功地模拟和实现自适应LMS滤波算法进行最大功率点跟踪。它被认为是一种有效的和高性能的算法。我们已经看到,这种自适应滤波器算法可以追踪MPP的最大速度和准确性。 |
数据乍一看 |
|
|
引用 |
- Byung阿康和Jae H公园“太阳能逆变器翻译卡尔曼滤波器MPPT方法”:IEEE 2011
- IEEE太阳能学报,2卷,没有。4,2012年10月:“控制光伏阵列和CircuiTechniques减轻PartialShading效应”
- 国际期刊的科学和工程研究卷3期,-2012年3月1日ISSN 2229 - 5518:“设计andImplementation最大功率点跟踪翻译(MPPT)算法独立光伏系统”
- 能源和建筑51(2012)第29 Elseveir“智能光伏系统最大功率点跟踪使用Hopfield neuralnetwork优化模糊逻辑控制器”
- 字符串“光伏逆变器和那些在最大PowerPoint跟踪:对OptimalHarvest效率和MaximumROI”(2010年12月/白皮书博士安德鲁打麻器,施奈德电气)
- 阿里Nasr安拉1,默罕默德·h .假期m z Mostaf, t . m . Abdel -穆纳姆”最大的PPT PVSystems技术”的调查
- Y。荣格et al .,“改善peturbation和观察法(IP&O)翻译的MPPT控制对于光伏发电系统,”2005年,pp.1788 - 1791 m。年轻,技术作家的手册。米尔谷,CA:大学科学,1989。
- RW哈瑞斯,D.M.Chabries和R.A.主教“可变步长自适应滤波算法”IEEE acoust事务,Speechsig.Proc。April1986 Vol.ASSP-34,第二,pp.309 - 316。
- 新泽西Bershad normalaised LMS算法的“分析高斯输入“IEEE acoust事务,演讲sig.Proc.Vol.ASSP-34 April1986 pp.793 - 806。
- E。Eleftheriou和D。驯鹰人“跟踪属性和staedy performannce RLS递归算法的“IEEE事务onacoust sig.Proc演讲。第五,Vol.70 ASSP-34 pp.1097 - 1110, Oct1986
- PL Feintuch“LMS自适应递归滤波器”IEEE acoust事务,演讲sig.Proc.IEEE, Nov1976 pp. - 1622 - 1624
- Monson.H。海耶斯“统计数字信号pocessing和造型”
- “全面光伏阵列建模与仿真方法”马塞洛Gradella Villalva, Rafael Gazoli乔纳斯和埃内斯托Ruppert球场
|
菜单
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
