风光互补发电智能控制系统设计.docx

毕业设计说明书风光互补发电智能控制系统设计 学生姓名： 学号： 学 院： 计算机与控制工程学院 专 业： 电气工程及其自动化 指导教师： 2015 年 06 月中北大学2015届毕业设计说明书 风光互补发电智能控制系统设计摘要如何解决能源危机问题，己经成为全球关注的热点。我国太阳能、风能储量丰富。在资源条件以及发展空间上，太阳能和风能互补特性都很好。小型风光互补发电系统可以满足远离电网地区的独立供电的需求。 本文对以MSP430F149单片机作为控制核心的风光互补发电系统的控制器部分进行了研究和设计，主要内容包含有DC/DC转换器、信号采样电路、时钟电路等。设计了以BUCK和BOOST转换电路为主充电路的充电部分；在蓄电池的充电过程中，经研究分析，采用了三阶段充电法对蓄电池进行充电，在三阶段充电法的第一阶段（全充充电阶段）结合了MPPT算法进行充电控制，并对充电过程进行了仿真验证；在蓄电池的放电过程中，选用了DS1302时钟芯片来判断开关灯时间，以实现蓄电池的智能控制放电功能。文中还对风光互补发电系统中的最大功率点跟踪控制算法（MPPT）进行了相应的研究，通过对现有的几种MPPT算法的对比，结合风光发电特性，最终选用了改进的扰动观察法，实现对最大功率点的追踪控制。结合系统的软硬件设计对改进的MPPT算法进行了建模与仿真，从仿真结果可以看出，该算法的改进与设计可以有效应用于风光互补发电系统中，实现对系统的智能控制。关键词:风力发电;光伏发电;风光互补;最大功率点跟踪;蓄电池 Here is the translation of your chinese papers title AbstractHow to solve the growth of the rapid development of social economy and the worlds population, energy issues become increasingly prominent, solar and wind energy for power generation as the best, with a wide range of applications. This article first with PIC16F877A micro-controller as the control section of the controller wind and solar power generation system has been studied and design, the main content includes DC / DC converters, signal sampling circuit, a real time clock, LED lamp switch circuit. Where in the photovoltaic charging part BUCK converter circuit, the charging part of the wind turbine BOOST conversion circuit; secondly, charging the battery were analyzed, chose the three-stage charging method, in full charge stage, with maximum power point tracking method for its control; use DS1302 clock chip smart battery discharge control in the battery discharge. The paper also do some corresponding research of the photovoltaic/wind power generation systems with the maximum power point tracking algorithm (MPPT) , by comparing several existing MPPT algorithm, combined with power generation characteristics of the scenery, finally select an improved perturbation and observation method, to achieve the maximum power point tracking control, combined with the systems hardware and software design for improved MPPT algorithm modeling and simulation. From the simulation results, the improvement and design of the algorithm can be effectively applied to photovoltaic/wind power generation system, the realization of intelligent control system.Key words: wind power generation; Photovoltaic power generation; Scenery complementary; The maximum power point tracking; battery 中北大学2015届毕业设计说明书目录1 绪论11.1 可再生能源的利用现状及发展11.2 我国的太阳能和风能资源11.2.1太阳能资源及其分布 11.2.2 风能资源及其分布21.2.2 风电的发展22 小型风光互补发电系统控制策略32.1 风力发电控制策略32.1.1 风力发电的基本控制策略32.1.2 风力发电最大功率点跟踪控制32.2 光伏发电的最大功率点跟踪控制策略72.3 蓄电池充电控制策略92.3.1 蓄电池的充电方法92.3.2 蓄电池的运行方式102.4 本文设计的小型风光互补总体控制方案112.5 本章小结123 风光互补控制器的系统结构设计123.1 风光互补控制器结构123.2 基于MPPT技术的主电路结构133.2.1 MPPT风光互补系统主电路133.2.2 MPPT控制153.2.3 检测电路163.2.4 驱动电路183.2.5 保护电路193.3 本章小结20第I页 共II页4 基于MSP430F149的控制系统设计214.1 基于MSP430F149芯片的最小系统214.1.1 MSP430F149简介214.1.2 定时器及数模转换模块214.1.3 USART通信模块224.2 MPPT控制策略234.3 程序设计244.3.1 主程序设计244.3.2 子程序设计254.4 本章小结295 仿真分析305.1 对蓄电池充电的仿真305.1.1 蓄电池充电程序设计305.1.2 蓄电池充电程序仿真315.2 本文改进的MPPT控制算法及仿真32参考文献34致谢366第II页 共II页中北大学2015届毕业设计说明书1.绪论 人类的发展离不开能源。如今，随着科技和经济的快速发展，能源问题越来越迫切，能源问题该怎么解决，困扰着世界上的每一个国家。随着不可再生能源的大量消耗，不仅仅使人类面临着严重的压力，同时也严重威胁着我们的生存环境，开发利用可再生能源也就显得越来越重要。随着可再生能源的利用和开发，太阳能和风能己经逐渐走入了人类的生活，未来也发挥越来越重要的作用。1.1 我国的太阳能和风能资源1.1.1 太阳能资源及其分布我国有着非常丰富的太阳能资源。根据预算，我国年日照时数在2200小时以上的地区占我国国土面积的2/31。太阳能资源分布的主要特点有:太阳能的高值中心和低值中心都处在北纬地区。其中，青藏高原是高值的中心，四川地区的盆地是低值的中心,但太阳年辐射总量，西部要高于东部。全国大致上可分为五类地区(见表1一1) 表1- 1太阳能年辐射量的地区分类1.2.2 风能资源及其分布我国幅员辽阔，海岸线长，风能资源相对比较丰富。根据全国气象站离地lOm高资料预算，风能总储量为32. 2亿KW，可开发利用的风能储量有2.5亿kW，近海可开发的风能有7.3亿kW。 表1- 2太阳电池产量以及增长率1.2.3 风电的发展 1977年我国尝试研制的中型风力发电机FD14-18型风力发电机，风轮直径约为15.6m，额定功率为18KW，采用三叶片的直升机桨叶和半导体励磁场电压三相同步发电机，安装在浙江茶园子镇的山上2。 直到20世纪80年代我国开始研制大中型风力发电机。我国首台200KW大型风力发电机在浙江鹤顶山完成运行试验，1977年通过审核3。 在“十五”期间，我国风力发电机取得重大突破。实现了650千瓦、750千瓦风力发电机产业化，相关产业的发展也得到了积极地调动，培育出一批发电机、齿轮箱、叶片等零部件生产企业。我国兆瓦级的大型风力发电机取得了重大突破4。综观我国太阳能、风电发展，有以下特点:1、单机容量逐渐增大;2、装机容量持续增长;3、产品本地化率逐渐加大:4、电价成本呈下降趋势:5、占总电力比例逐渐增大。1.3 本课题的目的和任务 本课题研究的目的是从风光互补出发，结合最大功率点跟踪输出控制并对风光互补蓄电池充放电控制系统进行仿真，主要工作如下: 1.较详细分析了风光互补发电系统的结构特点。 2.进行了风光互补系统中风电和光电的MPPT控制方法研究。 3.实现了以单片机为核心的蓄电池智能充放电控制。2 小型风光互补发电系统控制策略2.1 风力发电控制策略2.1.1 风力发电的基本控制策略风力发电设备从自然中所能获取的能量是有限的，不可能完全将风的动能利用，风力机的有用输出功率为，Cp为风力机的实际风能资源利用系数5，由贝兹(Betz)极限理论得知 0.593，叶尖速比用来表示被定义为风力发电设备叶尖旋转的圆周速度与风速的比值，,n为风力机转速(转/分)，v为风速(m/s)6。 图2.1叶尖速比与关系 与的关系曲线是风力机的基本特性之一，如图3-1所示。对于定浆矩风机来说，对于某一定值时，达到最大值，风力机输出最大机械功率，礼称为最佳叶尖速比。提高风能的利用系数也就是要控制风机工作在最佳叶尖速比附近。由于风速处于不断变化的过程中，使得经常不能工作在最大点上，风机处于低效率状态。可以控制风力发电机，使其变速运行，在一个比较大的风速范围内，处于最大值运行时，叶尖速比处于，也就是常说的MPPT控制。2.1.2风力发电最大功率点跟踪控制 风力发电的最大功率点跟踪(MPPT)的控制方法可以分为三类:叶尖速比例控制、最大功率点搜索控制、最大负载功率曲线控制等。 1)叶尖速比控制叶尖速比控制通过测量风力的速度和风力发电机的转速，保持风力发电机的叶尖速比为最优化值，使其在任何风力的速度下都能获得最大的风能利用系数。这种控制方法需要测量风力的速度和风力发电机的转速7，使其作为该控制系统的输入端信号，其中可以通过计算获得。其控制框图如图3-2所示。图2-2叶尖速比控制框图叶尖速比控制比较简单，只要一个比例积分控制器就可以实现无静差控制，但这种控制方法需要非常地精确测量到达风机叶轮上的锋风力的速度8。另外，叶尖速比控制的系数在不同的系统中也不相同，它与风力发电设备及发电机的特性相关。因此在小型风力发电系统中叶尖速比控制方法较少采用。2)最大功率点搜索控制最大功率点搜索控制法也被称为爬山搜索法，在某一特定风速下，风力发电机的转速与输出功率的曲线如图2-3中的虚线所示。从图中可以看出风力发电机的输出功率与风机转速的函数曲线是一个凸函数。在某一特定风机转速下，风力发电机的输出功率达到最大值，也就是最大功率点。最大功率点搜索控制法基本的控制思想是通过控制搜索来找到最大功率点。 本文设计的小型风光互补发电控制系统的风力发电控制系统部分，在前文中所讲最大功率点搜索控制的基础之上，增加控制精度，采用变步长扰动的最大功率点搜索法。设在某一风速下，风机的功率输出曲线如图2-5所示，从图中可以看出，风力发电机的转速对应该风力发电机的最大输出功率。假如风力发电机没有工作在最佳点，假设工作在A点。此时采用步长对风力发电机的转速进行扰动，扰动后该风力发电机的输出功率为，进行比较，若，则表明扰动方向正确，继续向该方向扰动;若，则表明扰动方向不正确，用相同的步长，向相反方向进行扰动，进行比较;如果向两个方向扰动均得到，那么就改变步长，用步长重复上述步骤，其中步长U2的大小可以根据实际情况来确定。风力发电机的工作点A逐渐逼近最佳工作点C。当步长U的值小于（）时，停止进行扰动，风力发电机近似工作在最大功率点附近。其控制框图如图3-6所示。 图2-5风机的功率输出曲线图2.6最大功率点搜索控制框图最大功率点搜索控制法不需要测量风速的设备，也不用知道风力发电机的准确功率特性曲线，系统有自动跟随以及自动适应的功能。在这种控制方案下，即使风力速度稳定，发电机最终的功率输出也会有小幅度的波动，这种波动是系统调节上的需要，不可消除的，也是这个控制算法的一个缺点。但是，与常见的闭环控制系统不同，风力发电机由于受到风速的随机性与波动性的影响，其输出功率通常不需要特别高的精度，所以在允许范围内的小幅度波动是可以接受的。 3)最大负载功率曲线控制 最大负载功率曲线控制的基本控制思想是在己知风力发电机输出的最大负载功率特性曲线，通过控制使得风力发电机工作在最大负载功率曲线上9。风机的最大负载功率曲线如图2-3中的实线所示，图中的虚线表示在不同风力速度下风机的转速与风机的功率之间的的关系曲线。 图2.7 风机的最大负载功率曲线最大负载功率曲线的控制采用软件编程更容易实现，只需将最大功率曲线以列表的方式放进系统，采用查表法很容易实现。图3-3中A点的转速为，输出功率为，B点的转速为，输出功率为。假设当前的风速为，此时如果风力发电机工作在A点，则风力发电机工作在最佳状态。若风力发电机工作在B点，则即风机转速小于最佳转速，只需控制风力发电机的输出负载功率为，由于，所以在风力作用下，风机的转速将会逐渐增大，同时改变输出负载功率，直到风力发电机工作在A的最佳状态。但是，如果风力发电机工作在C点，同理可以得到相同的结果。最大负载功率曲线控制方法的控制框图如图2-4所示。 图2.8最大负载功率曲线控制框图2.2 光伏发电的最大功率点跟踪控制策略光伏发电常用的最大功率点跟踪控制策略主要有:恒压控制法(Constant Voltage Tracking一CVT)以及扰动观察法(Perturb and Observe methods )。1)恒压控制法在某一温度下，光伏电池板在不同的光照强度下，其最大功率点近似处于某一恒定电压值附近，在该点电池板的输出功率为。所以，只需通过负载阻抗的匹配，就能够实现最大功率点跟踪控制。但是在同样的光照强度下，温度也会影响最大功率点，也就是光伏电池板在不同的温度下，的值不是一个不确定的值，特别是当温度变化幅度较大的情况下，影响就显得更明显，这就是这种控制方法的缺陷所在10。由于该控制方法控制比较简单，容易实现，所以当温度变化不太明显时，经常采用。其基本控制框图如图2.9所示。图2.9 恒压控制法框图 2)扰动观察法扰动观察法的控制方程由两个方程组成:P方程(扰动方程)和O方程(观察方程)。P&O法首先扰动光伏电池输出电压值，然后对扰动后的光伏电池输出功率进行观测，然后与扰动之前功率比较，如果扰动后的功率变大，则扰动方向S不变;若扰动后的功率变小，则改变扰动方向S11。其控制框图如图2.10所示。图2.10 扰动观察法控制框图 这种控制方法的最大优点是其结构简单，需要测量的参数少。缺点是由于一直有“扰动”存在，其输出会出现一定的小波动，在最大功率跟踪过程中将导致些微功率损失，同风力发电机控制策略相同，为了增加控制的精度，可以采用变步长扰动观察法。2)本文采用的控制方法上述两种控制方法各有优缺点，前者虽然控制起来简单，但受温度的影响还是比较大的；后者虽然可以跟踪不同温度下的最大功率点，但是存在微小波动，对系统的稳定是不利的。根据实际工程需要，本文将二者结合起来，控制思想如下:由于CVT法具有良好的启动特性，所以首先根据经验值，采用CVT启动，然后采用扰动观察法，取得最大功率点，这样便获得一个最大功率点处的，由于温度不可能突然发生变化，所以在一定时间内，光伏发电系统基本保持不变;然后采用CVT法，将系统的输出电压控制在测得的附近。过一段时间后，重复上述步骤，实现光伏发电系统最大功率输出控制。2.3蓄电池充电控制策略发电系统的使用成本会受到蓄电池寿命的直接影响。长期的研究表明:对电池寿命影响最大的是电池的充电 过程，而放电过程的影响较少。也就是说，大部分蓄电池不是被用坏的，而是被充坏的。因此，蓄电池的充放电控制是很重要的，正确的充放电方式可以有效地延长蓄电池的使用寿命，降低使用成本。2.3.1蓄电池的充电方法 通常，蓄电池的充电方法大致可以分为三种:恒压 充电、恒流充电和分段式充电。1)恒压充电恒压充电是以某一恒定电压对蓄电池进行充电由于此种方法的初期充电电流相当大，随着充电过程的进行，电流将逐渐变小，充电快要结束时只有很小的充电电流，在充电过程中不要调 整电流，充电的电流将自动减小12。这种方法在蓄电池的充电初期，电流很大，可能会损坏蓄电池有可能会损坏。在上述方法的基础之上，产生了一种改进的恒压限流充电法。也就是在充电回路串上一个电阻，该电阻被称为限流电阻。当充电电流大时，限流电阻的压降会增大，因此也就降低了蓄电池两端的充电电压，当电流变小时，限流电阻上的压降也变小，从而增加蓄 电池两端的充电电压，自动调整充电电流，所以也称作准恒压充电法。2)恒流充电蓄电池恒流充电也就是控制蓄电池的充电电流，使该电流保持在一个恒定值附近。该种充电方法在开始时充电阶段电流 过小，但是充电电流在充电后期又过大，整个充电时间比较长，所以己经很少采用。但可以对该种方法进行改进，也就是分段式恒流充电，为了避免后期充电电流过大，在充电后期时，将充电电流变小。3)分段式充电分段式充电方法是分段控制整个充电过程，每一过程采用一种充电方法。根据蓄电池的特性可知，当蓄电池电压较低时，其接受电流的能力就比较强，允许充电电流较大;随着蓄电池电压升高，其接受电流的能力也逐渐变弱。为了保护蓄电池，必须降低充电电流，其理想充电电压电流曲线如图2.11所示。 图2.11蓄电池理想充电曲线T1(一般可以通过蓄电池电压来确定，表示蓄电池当前的荷电状态)时刻，蓄电池接受电流能力较强，采用恒流 充电，也就是使用大电 流给蓄电池到达T1时刻后，蓄电池电压较高，接受电流能给蓄电池充电。这种充电方法考虑了蓄电池的特性，能力下降，此时采用恒压够合理快速地给蓄电池充电，是目前 较多采用的蓄电池充电方法，控制器采 用该方法对蓄电池进行充电。2.3.2蓄电池的运行方式蓄电池通常有三种运行的方式:连续浮充制、充放电制和半浮充制 1)连续浮充制连续浮充制就是全天将蓄电池组和整流设备相连，同时安装在负载回路上。平时由整流设备 提供向负载供电，蓄电池维持较少的充电电流。当整流设备出故障时，由蓄电池来给负载供电，保证负载供电不中断，一般在一些特殊电源中使用较多13。 2)充放电制 充放电制也被称为循环制，此时蓄电池的工作方式是:先完全放电 然后充电再完全放电，如此循环。移动型、小容量的便携蓄电 池，如蓄电池车、手提式工具等大多采用这种方式。 3)半浮充制 半浮充制就是一段时间由蓄电池对负载供电，另一段时间内由整流设备供电，并且这段 时间补给电量送给蓄电池。本文设计的小型 风光互补发电系统中的蓄电池就近似的工作 在这种半浮充运行方式。2.4本文设计的小型风光互补控制方案本文设计的小型风光互补发电智 能控制系统，光伏发电的充电电路风力发电的充电电路是两个相互独立的充电模块，两者之间互不 影响，可以对其单独进行充电控制。由于光伏发电 相对比较稳定，而风力发电波动性比较强，因此将 光伏发电的充电电流作为蓄电池 充电电流的基础部分，所谓的基础部分 不是说光伏发电占发电总量的绝大多数，恰恰相反，本系 统以风力发电的供电为主，也就是说，在充电过程中优先选用光 伏充电(因为它稳定)，在光伏充电电流、的基础上，控制风力发电充电电流，使得满足蓄电池充电的要求14，蓄电池的充电电流满足。结合蓄电池 充电策略，将蓄电池 充电过程分为三个阶段，如图2-10所示 具体的充电过程如下:图2.12蓄电池实际的充电电流曲线1) 限流充电阶段:该 阶段是蓄电池理想充电的恒流充电 阶段。因为太阳能和风能的不稳定性，要想实现理 想的恒流充电方式使很难的，因此充电电流是一个不确定的波动 过程，采用限流充电的电流最大上限可以设定为理想充电的恒 流值，或者略微比其高一点。这时光伏发电采用 最大功率点跟 踪控制，使光伏太阳能电池板工作在最 大功率点附近;其中风力 发电机部分在满足的前提下采用MPPT控制方式，尽可能多的利用风力资源发电，当时，此时不再采用风力发电的最大功 率点跟踪控制。 2)恒压充电阶段:一般当蓄电池容量 达到95%时，就要采取恒压充电。在这个阶段，要控制保 持蓄电池的充电电压为一 个恒定值。可以分别控制 风力发电和光伏发电使其给蓄电池 充电的电压满足这个要求，控制比较简单，只需一个PI控制即可。当蓄电池的充电电流减小到(C为蓄电池容量)时15，则说明蓄电池已经充满。 3)浮充阶段:在蓄电池充 满后，蓄电池进入了浮充阶段，在该充电阶段，为了补偿因为蓄电池自 放电造成的储存能量的损失，蓄电池端 电压维持在浮充电压。蓄电池的过 充和过放都会影响其寿命，当蓄电池 过放，电压过低时，也一样会 损坏蓄电池，此时本系统采取的策略是 通过继电器断开放电回路，当电压恢复时，再将放电回路重新开启。为了使系统工作在稳定状态，本系统还采用了蓄 电池放电电压滞环控制，以此来防止蓄电池过放。 2.5本章小结本章主要介绍了风 力发电、光伏发电以及蓄电 池充放电的控制策略，在此基础上，根据小型风光 互补发电智能控 制系统的实际要求，设计一 套整体的控制方案。3 风光互补控制器的系统结构设计3.1风光互补控制器结构 风光互补发电智 能控制器是保证电源系统 正常运行的核心设备，主要包括MOSFET管、采样/检测电路、驱动电路、LCD液晶 显示模块、控制芯片、DCDC直流变换电路及 辅助电源等部分，风光互补发电控制器系统框图如图3.1所示。 图3.1风光互补控制器系统框图3.2基于MPPT技术的主电路拓扑结构3.2.1 MPPT风光互补系统主电路在前 一章关于风光互补发电 智能控制系统的理论基 础上，设计了具有最大功率点跟踪 功能的风光 互补控制电路，其主电路 结构如图3.2所示。图3.2 风光互补系统主电路 风光互补发电智能控制器主电路由充电回路与放电回路两大部分组成。在图3.2中为两节蓄电池串联，24V; F1, F2为熔断器;RL为风力发电机卸荷负载；Q1为开关管，控制太阳能对蓄电池 的充放电，由于太阳能电池的输出电压在3040V之间，开关管反向电压取5OV即可，因此Q1选取MOSFET 5ON06；Q2 为开关管，控制风能对蓄电池的充放电，由于 风力发电机带负载输出电压在50-60V之间，开关管反 向电压要大于 50-60V，考虑到安全裕 量的问题，因此Q2应 选取MOSFET IFR540N，其反向电压为100V ; Q3为开关管，控制卸荷负载接入风机设备回路、或者从回路中 切除，Q3也选取MOSFET IFR540N; 开关管驱动信号为 G1, G2, G3，可经 .驱动电路得到，由MSP430F149产生；继电器是欧姆龙的GSV-2，从直流负载接入；GPIODS为控制信号，控制继电器动作，由MSP430F149产生。 工作原理具体如下: 系统通过MSP430F149芯片对蓄电池电压检测，来实现对蓄电池充放电的管理。 (1)若蓄电池电压在正常范围内，风机设备与太阳能对蓄电池进行充电，于此同时，蓄电池向负载提供直流输出。 (2)当蓄电池电压低于 欠压保护阀值()时，由MSP430F149产生控制信号，隔离光耦导通，继电器开始动作来把 输出端负载断开，太阳能电池和风 机设备保持对蓄电池充电，使蓄电池 电压升高，直到恢复到正常运行 的值。 (3)当蓄电池电压到达过压阀值()时，由MSP430F149产生控制信号，将蓄电池供电端的太阳能电池和风 机设备切除，并停止对蓄电池的充电过程，输出端直流负载由蓄电池提供电能。3.2.2 MPPT控制 太阳能发电和风力发电 经过同一个DC/DC充电控制模 块，由于风力发电机和太阳能电池的输出 电压都大于蓄电池的电压。加之Buc k电路实现控制比较 容易，所以本文采用如下图3.3所示控制拓扑。太阳能发电和 风力发电经过同一个Buck电路，既可以 可以大幅降低 系统成本，又可以简化控制 策略。利用Buck电路，寻找太 阳能发电和 风力发 电相同的最大功率点输出。具体由MSP430F149通过软件比例积分实现控制，驱动波由PWM4产生，利用调节MOSFET管的占空比来 实现。驱动PWM1和 WM2实现 风光互补发电智能控制和蓄电池三段式充电的控制。图3.3 DC/DC电路仿真平台搭建图3.4 DC/DC电路仿真结果 3.2.3 检测电路 检测包括对风力发电机输出电压、太阳能电池板输出电压、蓄电池电压、充/放电电流、蓄电池温度等五路参数 进行检测。(1)风机设备输 出电压、太阳能 电池输出电压及蓄电池电压检测、太阳能电池输出电压检测电路。图3.5 电压检测电路 为了能够满足太阳能 电池输出电压、风机设备输出电压、风光输入电压以及蓄电池电压一共 四路检测电压的需要，本系统采用如图3.4所示的 电压检测电路。通过选择不同的R1和R2，来适应不同 规格和组合的 检测电压的要求。图3.4所示为其中某一电压检测，其余的原理基本相同，只在采样电阻R1和取样电阻R2的选择上根据电压值的不同稍有区别。在下文中，以检测太阳能电池输出电压为例，对电路进行如下分析：本控制系统选择无锡尚德太阳能电池，开路输出电压两块串联，电压的范围处在0-42 V。电压采样通过电 压霍尔模块来实现。霍尔原件输 出的电流信号经过取样电阻R2转变为电 压信号，保持信号范围处在0-12V。考虑到AD口的电压范围处在0-3.3V。所以该控制系统 先将电压 信号经过 LM358跟踪进行阻抗 匹配，被跟踪信号再经 R4, R5分压后 便可得到一个小于 3.3V的电压采样信号Uo，送入MSP430F149的ADCINA1。为防止MSP430F149的ADCINA端口不被损坏，Uo需要小于3.3V，所以本设计专门设计了R5反接的二极管Dl。+3.3V经R6 和R7两个电阻分压来给D1提供一个钳位电压，其值为2.2V ，将AD口的电压 钳位在+3.0V附近( 钳位电压2.2V+二极管管压降0.7V18。并联一个3.3V稳压二极管D2在ADC端口， 来避免电压瞬时尖峰，实现了对MSP430F149的ADCINA端口进行双重保护功能。（2） 蓄电池充放电电流的检测蓄电池充/放电电流 检测通过电 流霍尔模块来实现，电流霍尔原件采用 LEM公司的LT108-S7，如图3.5所示。电流信号经过 霍尔和电阻Rm转换为电压信号。在该控制系统中，电流采样范围处在0-10A之间并通过电流霍尔1: 2000来进行转换。图3.6电流霍尔模块 蓄电池的充/放电电流检测电路，如图3.6所示。 (3)蓄电池温度检测本控制系统的蓄电池温度检测电路旨在对蓄电池的温度补偿进行设计，这样设计的目的是改善风光互补控制器各 个部分的功能，提高光伏发电系统的可靠性，来增加蓄电池的使用年限。蓄电池温度检测电路，如图3.7所示，开关管检 测电路与此类似，实现开关管的过热保护。图3.7温度检测电路本设计温度的检测利用热电偶PT100实现，具体利用热电偶在两组相反电路中产生的差值信号来进行放大，送进AD采样端，然后进行采用。3.2.4 驱动电路MSP430F149产生的PWM波因为电压仅有3.3V，该电压值不能直接驱动开关管，因此就需要驱动电路来驱动，驱动电路原理图如图3.8所示。图3.8 驱动电路 在图3.8中，该路驱动信号为四路驱动信号其中的一路，剩下的三路基本相同，下面以PWM1来举例进行下述分析:PWM1是由MSP430F149产生的控制信号，该控制信号经限流电阻R1来进入运放LM311并与该运放的反相输入端的参考电压0.6V进 行比较。输出的驱动信号经过限流电阻R6后，送入TLP250， 并控制该光耦TLP 250的通断，以此来产生MOSFET管的驱动信号G1。此外需要利用光耦TLP250实现PWM信号 控制。采用该电路可以实现驱动信号的两级放大。3.2.5保护电路(1）太阳能电池反接保护在风光互补发电智能控制系统主电路设计中加入防反二极管D1和熔断器F1，当太阳能电池板反接入该控制电路的情况，太阳能电池和D1以及 F1形成一个短接回路19，熔断器F1熔断，太阳能电池板便从电路中被隔开，从而在硬件电路上实现了反接保护。 （2）蓄电池反接保护防止蓄电池反 接的原理同上，在风光互补系统主电路设计中加入防反二极管D9和熔断器F2，如图3.2所示。从硬件电路上实现了蓄 电池的反接保护。(3)风机过速保护为避免风机设备发生飞车现象，主 系统切掉负载蓄电池的同时，Q3迅速导通并且接到卸荷负载，使得风机设备与卸荷负载形成卸荷回路，同时也可以避免风机 设备速度过大造成风力 发电机的损坏，利用卸荷电阻防止飞车。初次以 外，为避免智能控制系统错误动作，还设 置了手动闸，手动接 入卸荷负载，对风力发电机进行保护并防止意外发生。3.3本章小结本章对风光互补发电智能控 制器的硬件设计进 行了相关的研究，给出蓄电池充放电电路的主拓 扑结构、统一最大功率点跟踪控制电路、各电压及充放 电电流采样检测电路，以及MOSFET驱动电路。4 基于MSP430F149的控制系统设计MSP430F149具有低成本和功耗以及高性能的处理能力，尤其适用于有大量数据处理的情况。4.1基于MSP430F149芯片的最小系统4.1.1 MSP430F149简介MSP430F149是最近由 德州公司开发的一类带有16位总线的单片机,因为它除了性价比高，集成度也很高,所以就受到乐技术开发人员的采纳。MSP430F149,内存和外设进行统一编址,并且应用16位总线，它的寻 址范围能够达到64K,还能够外扩展存储器.具有统一的中断管理,并且还有丰富的片上外围模块,片内有精密硬件乘法器、两个16位定时器、一个14路的12位的A/D转换器、16路P口、一个比较器、一个DCO内部振荡器以及两个外部时钟模块,支持8M 的时钟20,因为其是FLASH型单片机,因此能够对单片机进行在线调试，并且下载,JTAG接口直接连接FET(FLASH EMULATION TOOL),不再需要额外的仿真工具,非常好用,能够工作在超低功耗模式下,使得其对人体的辐射小,可靠性能好,并且比较实用，在加强电干扰的情况下运行也不会受到影响，适应工业级的运行环境。4.1.2 定时器及数模转换模块MSP430F149是最近由德州公司开发的一类带有16位总线的单片机,因为它除了性价比高，集成度也很高,所以就受到乐技术开发人员的采纳。MSP430F149,内存和外设进行统一编址,并且应用16位总线，它的寻址范围能够达到64K,还能够外扩展存储器.具有统一的中断管理,并且还有丰富的片上外围模块,片内有精密硬件乘法器、两个16位定时器、一个14路的12位的A/D转换器、16路P口、一个比较器、一个DCO内部振荡器以及两个外部时钟模块,支持8M 的时钟20,因为其是FLASH型单片机,因此能够对单片机进行在线调试，并且下载,JTAG接口直接连接FET(FLASH EMULATION TOOL),不再需要额外的仿真工具,非常好用,能够工作在超低功耗模式下,使得其对人体的辐射小,可靠性能好,并且比较实用，在加强电干扰的情况下运行也不会受到影响，适应工业级的运行环境。4.2 程序设计4.2.1 主程序设计本风光互补发电控制系统中MSP430F149主程序的功能主 要有:实现测量信号的数模转换;实现采样数据的L CD实时跟踪显 示;实现五路PWM脉冲的产生;还有就是实现充放电的管理。如图4.3所示。图4.3主程序流程图系统初始化 主要包括设置系统的配置以 及其工作的方式，配置M SP430F149引脚功能，I/O口初始化 ;A/D初始化;事件管理器初始化;常量变数的赋值等。4.2.2子程序设计 (1）初始化子程序初始化子程序主要分为CPU 初始化、GPIO初始化、ADC初始化、EVA初始化、LCD初始化，初始化子程序 流程图，如图4.4所示。 图4.4初始化子程序流程图(2）AD采样子程序A/D模块初始化。利用排序 器SEQ1，最大转换通道数设 为5(分别为蓄电池电压、风力发电机电压、太阳能 电池电压、充电电流、温度)，用事件管理器EVA的下溢中断来启动A/D转 换。在A/D转换中断服务子程序 中将转换结果读出送入各个设定的变量中并复位排序器。(3)变步长扰动统一MPPT控制子程序变步长扰动统一MPPT控制策略流程图，如图4.5所示。图4.5 变步长扰动MPPT控制策略流程图(5)蓄电池充放电管理子程序 蓄电池充 电/放电管理过程的子程序流 程图，如图4.6所示。蓄电池三 段式充电管理过程的 子程序流程图，如图4.7所示。图4.6 充电/放电管理过程子程序流程图图4.7 三段式充电子程序流程图4.3本章小结本章对风光互补发电智能控 制系统进行了分析设计，从MS P430F149单片机的最小系统入手，对最大功率点跟踪 控制策略进行了数学建模，最后 对风光互补控制器的软件部分进行了编程设计。5 仿真分析5.1 对蓄电池充电的仿真5.1.1 蓄电池充电程序设计系统首先判断充电允许标志(Flag_charge)是否置位，决定是否执行充电控制子程序。充电控制 程序主要是实现预期 的充电控制策略，也就是实现本文所采用的三阶段充电方法。充电具体流程见下图5.2所示。图中Vmppt为全充充电电压最小值、Vbat为蓄电池电压值、Vcvmin为恒压充电电压最小值、Vcvmax为恒压充电电压最大值、Imin为浮充充 电电流最小值、Ibat为蓄电池电流值。图5.1 系统主程序流程图本文采用三阶段充电 法对蓄电池进行充电，充电过程分为三个阶段，即全充充电阶段、恒压充电阶段 以及浮充充电阶段。主要依据采 样蓄电池的充电电压值Vbat、充电电流值Ibat来判断蓄电池充电 阶段，并依照判断的结果由单片机输出不同的给定电压以此来改变充电回路的工作状态。全充充电阶段：当蓄电池的开路电压Vbat 11.2V时，我们认为蓄电池处于过放电状态。这时需要短时间内快速提高蓄电池电压，因此采用全充充电方法16。在全充充电阶段，当检测到蓄电池两端电压达到14.2V时，便可改用恒压充电的方法。恒压充电阶段：当蓄电池 的开路电压11.2V Vbat 13.2V时，我们认为蓄电池的电压范围正常。执行浮充充电程序，当充电电 流小于关断电流阈值0.2A时，切断充电回路，退出充电程序。浮充充电就是恒压小电流充电，目的一是防止蓄电池自放电，二是增加充电深度17。浮充充电能够补偿蓄电池 的自放电电能损失，适合 对长期不使用的蓄电池进行充电。图5.2 充电控制程序流程图5.1.2 蓄电池充电程序仿真对蓄电池进行充电的过程本文采用三阶段法进行充电，图4.3是根据三阶段充电法对蓄电池进行充电建立模型，图4.4为蓄电池充电仿真曲线图。本文采用的是12V/80Ah的铅酸蓄电池，其充电电压为13.514.2V。在对蓄电池进行充电时，首先检测蓄电池的电压是否超过了13.2V，若小于13.2V，则对蓄电池进行第一阶段的恒流充电，充电电流为3A，直到蓄电池的电压大于等于13.2V，判断蓄电池电流是否大于0.8A，若小于0.8A，则对蓄电池进行第三阶段的浮充充电，充电电压为13.5V；若大于0.8A，对蓄电池进行第二阶段的恒压充电，充电电压为14V，直到充电电流小于0.8A后再进入浮充阶段。图5.3 蓄电池充电模型图图5.4 蓄电池充电仿真曲线由上述仿真曲线图可以看出，蓄电池的初始电压是小于13V的，此时对蓄电池以恒定电流3A进行充电，蓄电池端电压开始上升，直到电压值升到14V，此时以14V的恒定电压对蓄电池进行充电，而充电电流开始下降，直到电流下降到小于0.8A以后，电压急速下降到13.5V，此后进入浮充阶段。由以上结果可以看出三阶段充电法可以实现对蓄电池的充电控制。5.2 本文改进的MPPT控制算法及仿真对比前面几节提到的风力发电系统的其它两种MPPT算法，最大功率搜索控制法既能够克服叶尖速比控制法对风速进行精确测量的要求，也能解决最大输出功率曲线控制法对风机转速与输出功率的对应关系进行预先测量的问题，只需要对转速和输出功率进行比较就能够自动地对最大功率点进行跟踪。然而，由于风速受自然条件的约束存在一定的随机性，这样就会导致系统的输出精度和稳定性受到一定的影响，这种控制方法也存在输出功率会出现小幅度波动的缺点，针对这种控制方法的缺点，本文采用的改进变步长扰动法，可以使产生的波动在一定程度上在一定程度有所降低。图 5.5 风机的功率输出曲线具体改进方法：在某一固定风速下，由风机的输出功率曲线图5.14可知，当风机转速为nc时，对应的输出功率最大为Pmax，C点为最大功率点。当风机没有工作在最大功率点时，假设当前工作点在C点左边A点时，转速为n1，输出功率为P1，这时对风机转速n1以步长进行扰动，得到扰动后的输出功率P2，并对P1和P2进行比较。若P1P2，则说明扰动方向错误，背离了最大功率点，此时仍然以步长对其进行反方向扰动，若得到的输出功率P2仍然是小于P1，说明风机的输出功率已经开始向最大功率靠近，这时要改变步长，以步长（）重复上述步骤对其继续进行扰动24。当扰动步长变得特别小的时候说明风机已经工作在最大功率点的左右了，这时停止扰动。如果风机开始工作在C点的右边B点处时，扰动过程是一样的。具体的实现流程图如图5.6所示。图5.6 改进的MPPT程序流程图为了验证所提出风力发电最大功率跟踪控制方法的可行性，下面将对整个风力发电系统进行建模与仿真。同样采用Matlab软件中的仿真工具箱Simulink中的Simpowersystem中的元件搭建模型，风力仿真模型图如图5.16所示。图5.7 风力仿真模型图其中Wind Subsystem是风力机的封装模块如图5.17所示，具体参数设置为：额定风速V为8m/s；风轮转速W为5rad/s；风轮半径R为1.6；浆距角beta为0。5.8 风力机的封装模块风力仿真模型中的Subsystem1(MPPT)是根据上文中的MPPT的控制流程图建立的模型图如图5.18所示，仿真结果图如图5.19所示。图 5.9 MPPT控制系统仿真图图5.10 风力发电系统仿真结果 上图中的结果是将风速分别设定为10m/s，8m/s，10m/s时的仿真结果图，从图中可以看出本文所设计的风力系统采用的MPPT算法能够快速的跟踪到最大功率点，在第6s时风速由10m/s变为8m/s，风轮转速也急速下降，在6.3s时达到稳定状态，输出功率也出现了波动在6.3s左右达到最大功率；在第12s时风速由8m/s变为10m/s，系统只用了0.4s左右就实现了最大功率的跟踪，并达到稳定的输出功率。由以上的结果可以看出