[发明专利]基于在线软测量模型的最大功率点跟踪的光伏发电系统

权利要求书

1.基于在线软测量模型的最大功率点跟踪的光伏发电系统，其特征在于，包括：太阳能电池、用于测量所述太阳能电池温度的温度计、用于提供基本电阻的直流电子负载、用于采集电压和电流的取样电路、DC-DC转换器、DSP控制器，所述取样电路中设有示波器和直流可编程电压源，所述示波器与所述直流可编程电压源将采集的电流和电压信号转换成数字信号后传输至所述DSP控制器，所述温度计获取所述太阳能电池的温度数字信号传输至所述DSP控制器，所述DSP控制器用于运行基于OLSSM的MPPT算法，如果DSP控制器处理数据后，功率对电压的导数在设置的阈值范围内，采用经典爬山法进行最大功率点跟踪，如果功率对电压的导数超过阈值范围，采用RBFNN对下一个工作状态的最大功率点对应的占空比D'_mpp进行预测，并校正其工作点，使用爬山法得到当前环境中最大功率点对应的占空比D,计算误差e＝||D-D'_mpp||,e如果小于预先设置的阈值，保持预测模型不便，如果大于预先设置的阈值，更新模型。

2.根据权利要求1所述的基于在线软测量模型的最大功率点跟踪的光伏发电系统，其特征在于，在所述DSP控制器中，基于OLSSM的MPPT算法的流程为：

S1、开始，设置阈值t、b、步长dD；

S2、采集太阳能电池的输出电压V(k)、电流I(k)、及表面温度T(k)；

S3、通过公式P(k)＝V(k)*I(k)，dV＝V(k)-V(k-1)，dP＝P(k)-P(k-1)，计算得出dP和dV；

S4、判断功率对电压的导数dP/dV是否大于阈值t，如果否，采用爬山法进行最大功率点跟踪，如果是，采用RBFNN对下一个工作状态可能的最大功率点所对应的占空比D'_mpp进行预测，并校正其工作点，再使用爬山法，得到当前环境真正的最大功率点所对应的占空比D；

S5、计算S4中的预测误差e＝||D-D'_mpp||，用于判断新样本是否需要被加入训练集，判断e是否大于b，如果否，则保持模型不变，如果是，则更新RBFNN模型；

S6、将公式V(k-1)＝V(k)，I(k-1)＝I(k)更新至RBFNN模型中。

3.根据权利要求2所述的基于在线软测量模型的最大功率点跟踪的光伏发电系统，其特征在于，所述爬山法的流程为：

S100、开始，判断dP*dV是否大于0，如果是，用公式D＝D-dD计算,如果否，用公式D＝D+dD计算；

S200、结束。