一种激光供能系统最大输出功率点的追踪方法技术方案

本发明专利技术公开了一种激光供能系统最大输出功率点的追踪方法，该方法结合遗传算法和增量电导法，其遗传算法在P‑V曲线出现多峰的情况下也能够将光伏阵列的工作点调整到最大功率点附近，然后使用小步长的增量电导法逼近最大功率点；与单纯的遗传算法相比，本发明专利技术通过复合算法，算法可以追踪到全局最优解；本发明专利技术比单纯的增量电导法响应更快，由于逼近最大功率点时选取的步长比较小，可以更好地保证系统的跟踪精度，避免了步长过大导致的振动。

【技术实现步骤摘要】
一种激光供能系统最大输出功率点的追踪方法
本专利技术涉及信号处理
，更具体地说，涉及一种激光供能系统最大输出功率点的追踪方法。
技术介绍
激光供能技术基于激光的能量传输、转换技术，而激光具有光束发射角度小、能量密度大的特点，在传输过程中能量损失小，适合隔离空间能量传输。以激光器为核心的发射设备和以光伏电池为核心的接收设备口径小，结构相当简单，易于安装免维护。激光供能系统在高电压、强电磁干扰等恶劣环境因素下仍可稳定安全供电，适用场景非常广泛，即可以基于有线光纤载体，能够在抗强电磁干扰的条件下传输高速信号，普遍适用于光电式电流互感器，也可以使用无线能量传输技术，利用微波、激光等无线手段，向特定环境下工作目标机器提供能源支持，使其顺利完成指定任务。研究激光供能系统的光电转换过程，追踪其最大输出功率点，输出电路工作于该点，能够提高整个系统能量转化能效。这对于电力设备节能，提高负载所在工作网络运行的整体效率都具有重要意义。最大功率点跟踪(MPPT)是指控制器能够实时侦测光板的发电电压，并追踪最高电压电流值，使系统以最高效率给负载供电。MPPT通过调节连接在光伏阵列和负载之间的直流-直流转换电路的占空比实现。目前主流的MPPT方法有固定电压/电流法、扰动观察法、增量电导法等。固定电压/电流法结构稳定，但其精确值和追踪效率都比较低。扰动观察算法简单，但在最大功率点附近存在振荡，外界环境变化时容易发生错误判断而远离最大功率点。增量电导法的实现需要反复微分运算，计算量大，对传感器精度要求比较高，否则控制效果也不理想。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种激光供能系统最大输出功率点的追踪方法。本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的：设计一种激光供能系统最大输出功率点的追踪方法，包括以下步骤：步骤S010，采集激光供能系统的输出电压和输出电流，将输出电压值转换为二进制编码形式，对所选的电压值范围，选取合适的码元长度为n来覆盖；定义种群规模为M，该规模反映样本集的个体数；步骤S020，建立适应度函数，选择输出电压值为适应度函数的函数值，基于适应度大小的放回式抽样对样本个体进行选择操作，随机选择M次，得到新的样本集，以个体适应度的大小来评定各个个体的优劣程度，从而决定其遗传机会大小；步骤S030，先对步骤S020操作后的样本群体进行随机配对，两两一组，每组中的交叉点位置随机，但每组中交叉点到最近端点的长度都是一致的；然后类似于染色体交换，将个体间对应长度的二进制码交换，使得交换后的新二进制码元仍保持原来的长度；之后进行类似基因变异运算，即随机确定各个个体染色体上的一个基因，对应为其二进制码元列中的一个数，以一个较小的概率对该操作点基因取反，即1变为0，0变为1；更新种群中的个体种类，适应度最高的个体对应的电压值逐渐向最优值靠近，再返回步骤S020；重复步骤S030T次进入步骤S040，记录第T-1和T次操作下输出的二进制码元列并转换成对应的电压值；步骤S040，将这两个点的电压代入电路中，调节输出电路的占空比，使得输出电压刚好为其值，记录此时的输出电流，此时对应的电压和电流匹配为一组信息，共有两组不同的信息，记录为[U(k),I(k)]和[U(k-1),I(k-1)]；步骤S050，选用小步长增量电导法进一步精细追踪；步骤S060，在DC-DC变换电路中调节占空比操作后得到的输出电压与电流记录为U(k+1)、I(k+1)，然后令k＝k+1，重复执行步骤S050Q次后结束。优选地，在所述步骤S010中，激光供能系统选定砷化镓光伏电池作为升压电路中的光伏电池，选择半导体激光器作为激光供能技术的光源，升压电路中置入传感器，采集卡连接的传感器采集输出电压和和输出电流值。优选地，在所述步骤S050中，将两个数据组在相同量上做差值操作，差值输出电压和差值输出电流记录为dv和dI，根据在dv是否等于0的不同情况下，来比较dI与0或者dI/dV与-I/V的大小，在不同情况下，更新相对应U(k)电路下的占空比，调节电路中的占空比D，更新出在新占空比下的输出电压与电流值，使得目标值逐渐逼近最优解。本专利技术与现有技术相比，具有以下有益效果：即使存在外界环境的影响，导致P-V曲线出现多峰的情况，本专利技术使用的遗传算法也能够将光伏阵列的工作点调整到最大功率点附近，然后使用小步长的增量电导法逼近最大功率点；与单纯的遗传算法相比，本专利技术通过复合算法，算法可以追踪到全局最优解；本专利技术比单纯的增量电导法响应更快，由于逼近最大功率点时选取的步长比较小，可以更好地保证系统的跟踪精度，避免了步长过大导致的振动。附图说明下面将结合附图及实施例对本专利技术作进一步说明，附图中：图1为一种激光供能系统最大输出功率点的追踪方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例采用的激光供能系统的结构示意图；图3为图1的输出等效电路图；图4为P-V单峰曲线图；图5为P-V多峰曲线图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术作进一步的描述。如图1所示，本专利技术设计一种激光供能系统最大输出功率点的追踪方法，包括以下步骤：步骤S010，采集激光供能系统的输出电压和输出电流，将输出电压值转换为二进制编码形式，对所选的电压值范围，选取合适的码元长度为n来覆盖；定义种群规模为M，该规模反映样本集的个体数。本实施采用的激光供能系统如图2和图3所示。砷化镓光伏电池的转化效率最高，选定其为升压电路中的光伏电池；半导体激光器的转化效率比固体激光器平均高10个点，因此选择半导体激光器作为激光供能技术的光源；升压电路中置入传感器，采集卡连接的传感器采集输出电压和和输出电流值，如图4所示，将输出电压值转换为二进制编码形式，对所选的电压值范围，选取合适的码元长度为n来覆盖；定义种群规模为M，该规模反映样本集的个体数。步骤S020，建立适应度函数，选择输出电压值为适应度函数的函数值，基于适应度大小的放回式抽样对样本个体进行选择操作，随机选择M次，得到新的样本集，以个体适应度的大小来评定各个个体的优劣程度，从而决定其遗传机会大小。步骤S030，先对步骤S020操作后的样本群体进行随机配对，两两一组，每组中的交叉点位置随机，但组中交叉点到最近的端点的长度都是一致的；然后类似于染色体交换，将个体间对应长度的二进制码交换，使得交换后的新二进制码元仍保持原来的长度；之后进行类似基因变异运算，即随机确定各个个体染色体上的一个基因，对应为其二进制码元列中的一个数，以一个较小的概率对该操作点基因取反，即1变为0，0变为1；种群中的个体种类得到更新，适应度最高的个体对应的电压值逐渐向最优值靠近，再返回步骤步骤S020；重复步骤S030T次进入步骤S040，记录第T-1和T次操作下输出的二进制码元列并转换成对应的电压值；步骤S040，将这两个点的电压代入电路中，调节输出电路的占空比，使得输出电压刚好为其值，记录此时的输出电流，此时对应的电压和电流匹配为一组信息，共有两组不同的信息，记录为[U(k),I(k)]和[U(k-1),I(k-1)]，如图5所示；步骤S050，选用小步长增量电导法进一步精细追踪。将两个数据组在相同量上做差值操作，差值输出电压和差值输出电流记录为dv和dI。根据在dv是否等于0的不同情况下，来比较dI与0本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种激光供能系统最大输出功率点的追踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S010，采集激光供能系统的输出电压和输出电流，将输出电压值转换为二进制编码形式，对所选的电压值范围，选取合适的码元长度为n来覆盖；定义种群规模为M，该规模反映样本集的个体数；步骤S020，建立适应度函数，选择输出电压值为适应度函数的函数值，基于适应度大小的放回式抽样对样本个体进行选择操作，随机选择M次，得到新的样本集，以个体适应度的大小来评定各个个体的优劣程度，从而决定其遗传机会大小；步骤S030，先对步骤S020操作后的样本群体进行随机配对，两两一组，每组中的交叉点位置随机，但每组中交叉点到最近端点的长度都是一致的；然后类似于染色体交换，将个体间对应长度的二进制码交换，使得交换后的新二进制码元仍保持原来的长度；之后进行类似基因变异运算，即随机确定各个个体染色体上的一个基因，对应为其二进制码元列中的一个数，以一个较小的概率对该操作点基因取反，即1变为0，0变为1；更新种群中的个体种类，适应度最高的个体对应的电压值逐渐向最优值靠近，再返回步骤S020；重复步骤S030T次进入步骤S040，记录第T‑1和T次操作下输出的二进制码元列并转换成对应的电压值；步骤S040，将这两个点的电压代入电路中，调节输出电路的占空比，使得输出电压刚好为其值，记录此时的输出电流，此时对应的电压和电流匹配为一组信息，共有两组不同的信息，记录为[U(k),I(k)]和[U(k‑1),I(k‑1)]；步骤S050，选用小步长增量电导法进一步精细追踪；步骤S060，在DC‑DC变换电路中调节占空比操作后得到的输出电压与电流记录为U(k+1)、I(k+1)，然后令k＝k+1，重复执行步骤S050Q次后结束。...

【技术特征摘要】
1.一种激光供能系统最大输出功率点的追踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S010，采集激光供能系统的输出电压和输出电流，将输出电压值转换为二进制编码形式，对所选的电压值范围，选取合适的码元长度为n来覆盖；定义种群规模为M，该规模反映样本集的个体数；步骤S020，建立适应度函数，选择输出电压值为适应度函数的函数值，基于适应度大小的放回式抽样对样本个体进行选择操作，随机选择M次，得到新的样本集，以个体适应度的大小来评定各个个体的优劣程度，从而决定其遗传机会大小；步骤S030，先对步骤S020操作后的样本群体进行随机配对，两两一组，每组中的交叉点位置随机，但每组中交叉点到最近端点的长度都是一致的；然后类似于染色体交换，将个体间对应长度的二进制码交换，使得交换后的新二进制码元仍保持原来的长度；之后进行类似基因变异运算，即随机确定各个个体染色体上的一个基因，对应为其二进制码元列中的一个数，以一个较小的概率对该操作点基因取反，即1变为0，0变为1；更新种群中的个体种类，适应度最高的个体对应的电压值逐渐向最优值靠近，再返回步骤S020；重复步骤S030T次进入步骤S040，记录第T-1和T次操作下输出的二进制码元列并转换成对应的电压值；步骤S040，将这两个...

【专利技术属性】
技术研发人员：程林，赵坤，江翼，高山，彭凯，喻成涛，腾云，周盟，许晓路，倪辉，陈佳，徐进霞，张亮，王鑫，
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