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基于DSP的光伏发电系统MPPT控制器设计

发布时间:2017-05-06 08:12

  本文关键词:基于DSP的光伏发电系统MPPT控制器设计,,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:高效应用太阳能是人们一直追求的目标,在整个光伏发电系统中,最大功率点跟踪(MPPT)技术是高效光伏发电系统中的关键技术之一。因此,研究和应用最大功率点跟踪技术具有重要理论意义和实际应用价值。 正是基于这样的认识,本文围绕MPPT(Maximum Power Point Tracking)控制器的设计,进行了相关问题的探讨与研究,最终结合实验室光伏发电系统,实现了基于DSP的光伏系统MPPT控制器设计,论文主要工作概括如下: 首先利用Matlab中的Simulink平台,对光伏发电系统中的电池特性进行建模仿真分析,得到光伏电池的基本特性。通过比较DC/DC电路不同的拓扑结构并分析其优缺点,最终选择Boost电路来实现本文的MPPT的功能。 然后对常用的最大功率点跟踪方法:电导增量法、寄生电容法、模糊控制法、人工神经网络法及干扰观测法进行了原理分析和比较,指出了各种算法的优缺点。在分析各种算法的优缺点基础上,提出了一种改进型的最大功率点跟踪算法——变步长的干扰观测法。在以Simulink为平台的光伏电池模型基础上,对变步长的干扰观测法进行仿真,仿真结果表明,该算法可以有效的弥补单种算法的缺陷,达到了很好的控制效果,同时也验证了改进算法的优越性。 其次结合改进算法的特性以及实验室光伏发电系统的性能要求,详细进行了基于DSP的MPPT控制器设计。硬件部分,根据DSP的自身特性以及输入输出要求,设计了主控电路、电源电路、隔离驱动电路等;软件部分,利用CCS3.3DSP开发环境,设计了主程序、ADC采样中断程序和PWM生成中断程序。 最后结合实验室光伏发电装置,对设计的MPPT控制器硬件部分和软件部分进行了综合调试与实验。根据对实验结果的分析,进一步验证了变步长的干扰观测法这一改进型MPPT算法的可行性与优越性。
【关键词】:光伏发电 光伏电池 变步长的干扰观测法 MPPT DSP
【学位授予单位】:南京师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TM615
【目录】:
  • 摘要3-4
  • ABSTRACT4-8
  • 第1章 绪论8-13
  • 1.1 光伏发电系统的研究状况8-9
  • 1.1.1 国外光伏发电系统的研究状况8-9
  • 1.1.2 国内光伏发电系统的研究状况9
  • 1.2 MPPT控制器设计研究现状与分析9-11
  • 1.3 课题研究意义与工作内容11-13
  • 1.3.1 课题研究意义11
  • 1.3.2 本文工作内容11-13
  • 第2章 光伏发电系统MPPT问题描述13-20
  • 2.1 光伏电池特性13-18
  • 2.1.1 光伏发电系统结构13-14
  • 2.1.2 等效电池特性14-16
  • 2.1.3 电池特性仿真16-17
  • 2.1.4 电池特性研究17-18
  • 2.2 MPPT控制电路结构18-19
  • 2.2.1 DC/DC变换电路的选取18-19
  • 2.2.2 Boost电路实现MPPT系统仿真模型19
  • 2.3 本章小结19-20
  • 第3章 MPPT控制算法研究20-31
  • 3.1 常用的MPPT方法比较20-24
  • 3.1.1 电导增量法20-21
  • 3.1.2 寄生电容法21-22
  • 3.1.3 模糊逻辑控制法22-23
  • 3.1.4 人工神经网络法23-24
  • 3.2 干扰观测法24-26
  • 3.3 变步长的干扰观测法26-27
  • 3.4 仿真结果27-30
  • 3.5 本章小结30-31
  • 第4章 基于DSP的MPPT控制器设计31-47
  • 4.1 MPPT控制器的硬件设计31-37
  • 4.1.1 MPPT主控电路设计32
  • 4.1.2 电压、电流传感器的选取32-34
  • 4.1.2.1 霍尔传感器的工作原理33
  • 4.1.2.2 霍尔传感器的硬件原理图33-34
  • 4.1.3 电源设计34-35
  • 4.1.4 MOSFET驱动电路35-37
  • 4.2 MPPT控制器的软件设计37-44
  • 4.2.1 主程序设计38-39
  • 4.2.2 AD采样部分39-41
  • 4.2.2.1 ADC模块的主要特点39-40
  • 4.2.2.2 ADC采样中断程序设计40-41
  • 4.2.3 PWM的生成41-44
  • 4.3 MPPT控制器的实际效果44-45
  • 4.3.1 实验结果及分析44-45
  • 4.3.1.1 实验方法及设备44-45
  • 4.3.1.2 实验数据分析45
  • 4.4 本章小结45-47
  • 第5章 总结与展望47-49
  • 5.1 已有工作的总结47
  • 5.2 存在问题及后续解决方法47-49
  • 附录49-51
  • 参考文献51-53
  • 致谢53

【参考文献】

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本文编号:348049

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