54、双向DC - DC转换器:MPPT控制太阳能光伏系统电池充放电的更佳选择

双向DC - DC转换器:MPPT控制太阳能光伏系统电池充放电的更佳选择

1. 引言

全球能源消耗不断增加,目前很大一部分能源需求依靠化石燃料来满足。然而,化石燃料正迅速枯竭,且对环境有害。为了保护资源、减轻生态系统压力,人们正迅速转向使用可再生能源,以满足能源需求并营造可持续的环境。

太阳能的能源转换和管理在近几十年得到了发展,它被证明是减少环境污染的优质替代能源。但太阳能也有其局限性,因此,功率转换器被用于提升太阳能光伏系统的可靠性和灵活性。本文提出了一种双向DC - DC转换器方案,它能有效满足太阳能光伏系统中功率转换器的所有要求,并使用MATLAB Simulink实现了该方案。该转换器采用非隔离拓扑结构,结合MPPT机制,可实现电池备份的充放电,并与直流和交流负载结合,有效满足负载需求。

2. MPPT功能

MPPT通过动态调整太阳能光伏系统的输出功率,使其在特定情况下达到最大功率峰值,从而提高系统的可靠性和效率。在本研究中,采用了增量电导法实现MPPT功能,这是一种更高效、流行的爬山法。

2.1 增量电导(INC)

增量电导法的原理是:在最大功率点处,增量电导的值为零;在最大功率点右侧,瞬时电导和增量电导之和为负,左侧则为正。基于这一原理,INC方法通过检测光伏发电机的瞬时和增量电导,来确定连接的功率转换器的占空比。其算法流程图如下:

graph TD;
    A[开始] --> B[测量PV电压和电流];
    B --> C[计算瞬时电导和增量电导];
    C --> D{增量电导 = 0
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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