本文選題：太陽能路燈 + MPPT充電��； 參考：《哈爾濱理工大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：隨著化石能源的日益衰竭,能源危機(jī)和環(huán)境污染愈加嚴(yán)重,太陽能作為一種取之不盡,用之不竭的可再生清潔能源,用之取代化石能源具有重要的意義。太陽能道路照明系統(tǒng)作為太陽能利用的一種方式,被廣泛應(yīng)用照明領(lǐng)域。由于蓄電池使用壽命常常達(dá)不到設(shè)計要求,是整個系統(tǒng)中最薄弱的環(huán)節(jié),所以加強(qiáng)能量管理,尤其是對蓄電池的充放電控制尤其重要。再則,目前的控制器控制策略單一,放電時間偏短,難以在連續(xù)陰雨天或高寒等惡劣環(huán)境下持續(xù)放電。因此,研發(fā)能量管理高效、智能化程度高的控制器具有廣泛的應(yīng)用價值。為了能對蓄電池高效充電,本文在太陽能光伏電池和鉛酸蓄電池數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上,分析了最大功率點(diǎn)跟蹤(MPPT)技術(shù),并對蓄電池充電策略進(jìn)行優(yōu)化補(bǔ)充。另外,針對目前的控制器放電策略不夠完善,難以自如應(yīng)對連續(xù)陰雨天或高寒等惡劣天氣的情況,本文深入分析了環(huán)境溫度、蓄電池剩余電量、天氣狀況等因素對系統(tǒng)照明時間的影響,并給出了一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的解決方案。本文給出了一個基于改進(jìn)型蟻群-BP網(wǎng)絡(luò)算法的數(shù)學(xué)模型,并對該模型進(jìn)行了數(shù)學(xué)分析。將該模型應(yīng)用于本文設(shè)計的放電控制策略中,并對它的準(zhǔn)確性進(jìn)行了MATLAB仿真分析。然后,搭建了一個以Atmega8L為控制核心實(shí)驗(yàn)平臺,該平臺包括:Buck型充電電路,控制負(fù)載運(yùn)行的驅(qū)動電路和其他外圍電路,以及滿足相應(yīng)功能要求的軟件程序。最后,對本課題設(shè)計的控制器與北京日月升科技公司生產(chǎn)的RYS-JK71控制器進(jìn)行性能比較,根據(jù)測試結(jié)果,采用MPPT優(yōu)化算法的控制器在充電效率上高于RYS-JK71控制器,以及在連續(xù)陰雨天、高寒等惡劣氣候條件下,本控制器的放電時間比RYS-Jk71長大約1/3,使得控制器具有更強(qiáng)的適應(yīng)性,且能在惡劣環(huán)境下穩(wěn)定可靠運(yùn)行。
[Abstract]:With the increasing depletion of fossil energy, energy crisis and environmental pollution become more and more serious, solar energy as an inexhaustible renewable clean energy, it is of great significance to replace fossil energy. As a way of solar energy utilization, solar road lighting system is widely used in lighting field. Since battery life is often not up to the design requirements, it is the weakest link in the whole system, so it is very important to strengthen the energy management, especially to control the charge and discharge of the battery. Moreover, the current controller control strategy is single, the discharge time is short, it is difficult to discharge continuously in the severe environment such as continuous rainy day or high cold. Therefore, the research and development of energy management and intelligent controller has a wide range of application value. In order to charge the battery efficiently, based on the mathematical model of solar photovoltaic cell and lead-acid battery, the MPPTT technology of maximum power point tracking is analyzed, and the battery charging strategy is optimized and supplemented. In addition, in view of the current controller discharge strategy is not perfect, it is difficult to deal with the situation of continuous rainy weather or high and cold weather, this paper deeply analyzes the ambient temperature, battery residual electricity, etc. The influence of weather conditions on the lighting time of the system is discussed, and a solution based on artificial neural network (Ann) algorithm is presented. In this paper, a mathematical model based on improved ant colony BP network algorithm is presented, and the mathematical analysis of the model is given. The model is applied to the discharge control strategy designed in this paper, and its accuracy is analyzed by MATLAB simulation. Then, an experimental platform with Atmega8L as the control core is built. The platform includes the charging circuit of the type of: Buck, the driving circuit and other peripheral circuits to control the load running, and the software program to meet the corresponding functional requirements. Finally, the performance of the controller designed in this paper is compared with that of the RYS-JK71 controller produced by Beijing Sunrise Technology Company. According to the test results, the charge efficiency of the controller using the MPPT optimization algorithm is higher than that of the RYS-JK71 controller, as well as the continuous overcast and rainy days. The discharge time of the controller is about 1 / 3 longer than that of RYS-Jk71 under severe weather conditions such as high and cold conditions, which makes the controller more adaptable and can operate stably and reliably in bad environment.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP273.5

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本文編號：1864070