基于Atmega16的智能太陽能充電器設計

　　3 太陽能充電系統最大功率跟蹤算法的實現

　　光伏系統電流的變化是隨著外界環境變化而變化的，要想實現光伏系統的最大功率跟蹤，一般可以通過兩個步驟來完成：第一步是采用合適的搜索算法，找到光伏系統的最大功率點;第二步是通過控制手段，使光伏方陣工作在最大功率點。該控制系統的總體程序流程圖如圖2 所示。光伏發電擾動觀察法是最常用的MPPT 控制方法之一，其原理是每隔一定的時間增加或者減少光伏陣列輸出電壓，并觀測之后其輸出功率變化方向，來決定下一步的控制信號。這種控制算法一般采用功率反饋方式，通過兩個傳感器對光伏陣列輸出電壓及電流分別進行采樣，并計算獲得其輸出功率。該方法雖然算法簡單，且易于硬件實現，但是響應速度較慢，只適用于那些日照強度變化比較緩慢的場合。而且穩態情況下，這種算法會導致光伏陣列的實際工作點在最大功率點附近小幅振蕩，因此會造成一定的功率損失，而日照發生快速變化時，跟蹤算法可能會失效，判斷得到錯誤的跟蹤方向。針對這種算法在實際應用中遇到的情況，根據本系統實際提出了一種實用的改進算法。在本獨立光伏路燈系統中，是要對蓄電池進行充電，需要考慮實現最大功跟蹤的同時，還要兼顧最大限度的延長蓄電池的壽命，具體采用了不同的蓄電池充電策略，可以在程序流程圖中看出。

　　本文提出一種改進的最大功率跟蹤方法，首先根據蓄電池的當前狀態來判斷需不需要充電，然后根據電路前級檢測到的光伏電池發電的電壓和電流大小來決定最大功率點的設定，將光伏發電強度分為兩種工作方式，對特定的電池板取一特定的參數。在光伏發電輸出調理電路的前級和后級的參數檢測過程中，每隔一定的時間連續采集10 個相鄰的電壓、電流信號(ATmega16 有自帶的A/D 轉換器，設置的采樣率為200 Hz)，去掉最大和最小的數據后，進行均值濾波，并同時得到此時的電壓和電流的大小，在整個控制采集數據的過程中，為了有效地消除隨機干擾，我們在程序中設定一個幅度比例系數，即每兩個信號的幅度采集值要有一定的比例關系，若超過這個比例，則認為是干擾信號，便進行這個數據的重新采樣，連續超過三次采樣數據都是干擾信號時，系統則自動取消這一次測量。對于采集到的有效數據，經過了均值濾波后，可以消除一定的噪聲干擾，要得到更好的點參數數據，我們把采集到的數據進行LMS(即自適應最小均方濾波器)濾波，該濾波器的應用較簡單，它是最陡下降梯度算法，用梯度的瞬時值迭代，從而使均方誤差最小化，用這種方法處理的數據效果非常好，對弱信號處理中有很好的應用前景，通過試驗，我們選定濾波器階數為三階，收斂因子μ(步長)為0.001，權矢量W 初始化為：W=[0,0,0]T，其遞推公式為：

　　式中：x (k) 為觀測樣本;X (k-1)為過去的觀測樣本矢量;WT(k-1)X(k-1)表示基于過去的觀測樣本而預測的現在的信號，這里選擇預測誤差e(k)=x (k)-WT(k-1)X(k-1)作為調節權重的參數，可以證明，預測誤差最小等價于恢復誤差

　　4 結束語

　　美國英特梅爾(ATMEL)公司推出的ATmega16 系列單片機具有低功耗、實時處理能力強、運行速度快等優點，性價比高，正日益得到廣泛的應用，尤其在自動信號采集系統、便攜式設備、長時間工作裝置中，體現了它的特點，本文所述的智能太陽能充電控制系統充分利用了ATmega16 系列單片機所提供的各種集成模塊，合理分配片上資源，大大簡化了外圍電路的設計，從而提升了整個控制系統的性能。