The invention discloses a method of tracking the maximum output power point of a photovoltaic array in a laser energy supply system to improve energy efficiency. It includes the following steps: collecting circuit parameters and external data, determining the neural network model, updating the weights between layers of the neural network from known data, and using the trained model to predict the maximum. The ratio of the output voltage to the open circuit voltage makes the laser energy supply system work quickly on the optimal value environment; the perturbation observation method is used to track the small step and high precision, and the final output value after the repeated number of times is the voltage value corresponding to the maximum power point of the photovoltaic array. The advantage of the invention is that the complex tracking algorithm is more stable and shorter than the traditional single disturbance observation method, and the neural network algorithm can quickly approach the maximum power point and avoid blind search in the early stage of the perturbation observation method, and the small step long disturbance observation method can reduce the oscillation of the algorithm as much as possible. The accuracy of the tracking is also improved accordingly.
【技术实现步骤摘要】
一种激光供能系统中追踪光伏阵列最大输出功率点以提高能效的方法方法领域本专利技术涉及信号处理
,具体涉及一种激光供能系统中追踪光伏阵列最大输出功率点以提高能效的方法。背景方法激光供能系统作为新型光电能量传输系统,因其在高电压、强电磁干扰等恶劣环境下仍可稳定安全供电,近年来使用场景越来越广泛。激光供能系统的能量传输方式分为有线跟无线两种方式:有线方式即媒质采用光纤,光纤具有抗干扰、高速、高带宽的特点。激光供能系统能够在强电磁干扰的情况下传输高速信号,在电力、医疗、工业传感器等领域都有不错的应用;无线方式即以空气为媒介,利用激光相干性好方向性强强度高的特点,向特定环境下工作的目标机器提供能源支持,使其顺利完成指定任务的能源输送技术。激光供能技术对比其他取能方式具有结构简单、小型化、稳定性高的优势。在不方便使用有线介质的情况下,无线传输是一种不错的选择。最大功率点跟踪(MPPT)即根据外界不同的环境温度、光照强度等特性来调节光伏阵列的输出功率,使得光伏阵列始终输出最大功率。目前公认的主流方法有开路电压法/短路电流法,扰动观察法,增量电导法等。开路电压法/短路电流法结构简单,但追踪时间长,精度差。扰动观察算法理念简单,追踪速度快,但在最大功率点会来回振荡,影响判断。增量电导法是扰动观察法的衍生,但其流程复杂,参照量大,对传感器的精度要求高,实现起来也很困难。
技术实现思路
本专利技术的目的就是要针对现有技术的不足,提供一种激光供能系统中追踪光伏阵列最大输出功率点以提高能效的方法,其重点研究激光供能系统的光电转换过程,追踪光伏阵列所在电路的最大输出功率点,使电路工作于 ...
【技术保护点】
1.一种激光供能系统中追踪光伏阵列最大输出功率点以提高能效的方法,其特征在于:包括如下步骤:步骤1:采集电路参数与外界数据,确定神经网络模型;步骤2:由已知数据对神经网络的层间权值做更新迭代,利用训练好的模型预测最大输出电压与开路电压的比值,使得激光供能系统迅速工作于最优值环境;步骤3:采用扰动观察法进行小步长高精度追踪,重复进行指定次数后的最终输出值即为光伏阵列最大功率点对应的电压值。
【技术特征摘要】
1.一种激光供能系统中追踪光伏阵列最大输出功率点以提高能效的方法,其特征在于:包括如下步骤:步骤1:采集电路参数与外界数据,确定神经网络模型;步骤2:由已知数据对神经网络的层间权值做更新迭代,利用训练好的模型预测最大输出电压与开路电压的比值,使得激光供能系统迅速工作于最优值环境;步骤3:采用扰动观察法进行小步长高精度追踪,重复进行指定次数后的最终输出值即为光伏阵列最大功率点对应的电压值。2.根据权利要求1所述的一种激光供能系统中追踪光伏阵列最大输出功率点以提高能效的方法,其特征在于:所述步骤1中:所述确定神经网络模型的方法为:首先查阅光伏阵列中的固有数据参数,即Np,Ns,Voc,Vsc作为神经网络输入层中的内界输入值;同时收集环境温度和激光强度,作为输入层的外界输入量;设定隐含层包含20个隐含单位中心量,定义输出层的输出值为最大功率点电压与开路电压的比值;激活函数采用sigmoid函数。3.根据权利要求2所述的一种激光供能系统中追踪光伏阵列最大输出功率点以提高能效的方法,其特征在于:所述步骤2中:对模型层间赋予初始权重,训练神经网络模型的方法为:先进行前向传播算法,然后使用反向传播算法,最后将更新后的权值代入步骤2中,重新计算各神经元的输出值。4.根据权利要求3所述的一种激光供能系统中追踪光伏阵列最大输出功率点以提高能效的方法,其特征在于:所述前向传播算法为:计算输入层到隐含层过程中隐含层各神经元的输入加权和,其对应的输出值代入激活函数给出,同理得到隐含层到输出层过程中输出神经元的输入加权和和对应的输出,前向传播过程结束。5.根据权利要求3所述的一种激光供能系统中追踪光伏阵列最大输出功率点以...
【专利技术属性】
技术研发人员:江翼,程林,赵坤,高山,彭凯,喻成涛,腾云,陈程,周盟,曹旭,张静,李梦齐,刘正阳,
申请(专利权)人:国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司,国网江苏省电力有限公司电力科学研究院,华中科技大学,
类型:发明
国别省市:湖北,42
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。