杨宇宇,何宁业
(黄山学院信息工程学院,安徽黄山,245041)
全球环境问题面临严峻挑战,温室效应愈发严重,自然灾害频发,因此优化能源结构、保障能源供给、保护生态环境已成为事关全局的重大战略性任务。另一方面,能源的过度消耗使能源紧缺成为全人类所面临的巨大问题,也是能源安全的核心内容。如果不改变传统汽车的出行方式,继续大量消耗能源,将难以持续我国的汽车行业的兴起。因此利用太阳能、风力发电等清洁能源为新能源汽车供电,势必成为未来发展的趋势。如何开发利用新能源减少碳排放量以实现绿色出行也将成为最重要的环保话题之一。本文中提出的柔性薄膜太阳能光伏板和蓄电池组成的智能光伏充电系统与电动汽车的结合,既充分利用了新能源,又为解决中小型城市以及农村新能源汽车电量不足的突发状况提供便利,避免不必要的风险。因此,太阳能与电动汽车的结合将会是未来发展的主流。
智能光伏充电系统主要由太阳能光伏板,电量监测模块,STM32单片机,MPPT模块,蓄电池五部分组成。首先太阳能光伏板将太阳能直接转化为清洁电能,由STM32单片机系统自带电流传感器和外加电压传感器实现太阳能光伏板电量情况的实时监测,当蓄电池的荷电状态大于90%,则不需要供电;当蓄电池荷电状态小于90%,单片机发出指令控制充电系统启动。MPPT模块通过算法实现对太阳能光伏板的最大功率点追踪。该智能光伏充电系统核心控制单元为STM32单片机,通过STM32的定时器来控制MPPT中逆变器电路的占空比,逆变器实现将交流电转换为直流电后存储在蓄电池中,电量充满时自动关闭充电系统。
本文所提用于新能源汽车的智能光伏充电系统设计如图1所示。
图1 智能光伏充电系统设计图
以STM32芯片作为控制核心,由充电保护电路作为充放电的开关。充电状态时,由单片机对采集的电压电流数据处理得到驱动信号,输出PWM波送至功率管用以调节占空比和逆变器的电路阻抗,从而调整太阳能光伏电池的工作点,追踪至最大功率点处工作。
本文采用一种基于功率变化的改进型变步长扰动观察法作为MPPT的控制模块,实现最大功率点的追踪。利用MATLAB软件对其进行仿真,验证该算法的有效性。该算法的工作机制是测量当前时刻电压电流值和前一时刻电压电流值,计算当前功率值和前一时刻功率值并比较,如果此时功率大于前一时刻功率,说明扰动方向正确,从而继续向前扰动,否则,则反向扰动。如此往复,直至找到最大功率点为止。此方法不仅可以减弱在MPPT附近的震荡,而且还具有良好的追踪速度,简单可控。
智能光伏充电系统中最核心的问题就是如何将太阳能更高效地转换为电能,以便为新能源汽车供给充足的电量,有效提升续航里程。智能光伏充电系统的充电效率与外界温度和光照强度有直接关联,下图是根据不同温度和光照强度在Simulink平台上进行仿真的模型图。本文利用变改进型步长扰动观察法实现对光伏电池最大功率点追踪,本文采用的MPPT控制模块仿真模型图如图2所示。
图2 最大功率点追踪模块仿真模型图
2.2.1 不同温度下的仿真分析
设置一天光照强度变化范围为800-1000w/m2,温度依次选取17℃,27℃,37℃进行仿真。横轴为时间t/s,纵轴为输出功率P/W。仿真结果如下图3所示。
图3 17℃光伏电池输出功率曲线图
从图3中可以看出,温度为17℃时,功率发生快速突变,时间在0.02处功率上升到0.24附近,又继续突变至0.3附近,稳定后最大功率在0.3处持续输出。
从图4中可以看出,温度为27℃时,功率发生快速突变,时间在0.03处功率上升到0.26附近,又继续突变至0.33附近,稳定后最大功率在0.33处持续输出。
图4 27℃光伏电池输出功率曲线图
从图5中可以看出,温度为37℃时,功率发生快速突变,时间在0.035处功率上升到0.28附近,又继续突变至0.34附近,稳定后最大功率在0.34处持续输出。
图5 37℃光伏电池输出功率曲线图
通过对比17℃、27℃、3℃的仿真结果分析可知,追踪最大功率点都要经过迅速突变。在光照强度一定的情况下,随着温度的升高,追踪到最大功率点的速度有所减缓,但追踪到的最大功率点不断升高。
2.2.2 不同光照强度下的仿真分析
设置温度为27℃,光照强度的范围依次选取600-800w/m2,800-100w/m2,1000-1200w/m2进行仿真。仿真结果如下图6所示。
图6 600-800w/m2光伏电池输出功率曲线图
从图6中可以看出,光照强度为 600-800w/m2时,发生迅速突变后,时间在0.03处功率上升到0.16,又继续突变至0.26附近,最大功率以较小波动输出。
从图7中可以看出,光照强度为 800-1000w/m2时,发生迅速突变后,时间在0.04处功率上升到0.26,又继续突变至0.32附近,最大功率以小波动输出。
图7 800-1000w/m2光伏电池输出功率曲线图
从图8中可以看出,光照强度为 1000-1200w/m2时,发生迅速突变后,时间在0.03处功率上升到0.32,又继续突变至0.36附近,最大功率以较大波动输出。
图8 100-1200w/m2光伏电池输出功率曲线图
通过对比600-800w/m2,800-100w/m2,1000-1200w/m2的仿真结果分析可知,发生迅速突变的有所加速。在温度一定的情况下,随着光照强度的增加,追踪到的最大功率输出点大幅度增加,但输出的波动强度也随之增加。
通过对改进型扰动观察法仿真分析,有效验证了该算法对追踪最大功率点的有效性和对提高新能源汽车充电效率的实用性。
本文的研究内容是将光伏发电系统与电动汽车相结合,取代传统电力汽车或混合动力汽车,更大程度利用太阳能实现节能减排。研究的主要问题是提高光伏发电将太阳能转换成电能的转换效率,节省电动汽车的耗电量。完成了智能光伏充电系统总体设计,选用改进型变步长扰动观察法实现最大功率追踪技术(MPPT),该算法可以灵活准确地追踪最大功率点,降低光伏充电损耗,提高转换效率。新能源汽车可以称作真正的“零排放”交通工具,近年来光伏产业发展迅速,随着太阳能充电系统技术的不断改进,车载智能光伏充电系统的实现指日可待。