基于Atmaga32單片機(jī)的光伏水泵控制系統(tǒng)的開發(fā)與設(shè)計

王雪飛

（新疆職業(yè)大學(xué)新疆烏魯木齊830013）

隨著化石燃料的日益匱乏和環(huán)境問題的日益突出，如何尋求一種高效生態(tài)的綠色能源逐漸成為人類和自然可持續(xù)發(fā)展過程中必須解決的問題。近年來的研究發(fā)現(xiàn)，光伏發(fā)電可作為綠色可持續(xù)能源，具備良好的應(yīng)用前景[1-3]。而作為光伏發(fā)電技術(shù)中重要分支的太陽能水泵系統(tǒng)，已經(jīng)在國內(nèi)外逐步實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化，廣泛應(yīng)用于灌溉經(jīng)濟(jì)和溫棚作物、解決供水與水土流失等問題上。其在獲得一定經(jīng)濟(jì)效益的同時，不同程度上改善了當(dāng)?shù)氐纳鷳B(tài)環(huán)境[4-7]。可以預(yù)見的是，隨著我國光伏發(fā)電和灌溉技術(shù)的不斷交織與發(fā)展，以光伏水泵系統(tǒng)為核心的環(huán)保灌溉技術(shù)將成為我國節(jié)能節(jié)水農(nóng)業(yè)灌溉的發(fā)展潮流。

光伏水泵控制系統(tǒng)的核心部件是控制器，用于匹配光伏陣列和水泵，實現(xiàn)功率變換。本文利用最大功率點跟蹤（MPPT）控制算法根據(jù)實時的太陽輻射情況動態(tài)調(diào)節(jié)PWM波的占空比，調(diào)整電樞電壓，從而改變電動機(jī)轉(zhuǎn)速，實現(xiàn)對水泵液壓動力的相關(guān)控制調(diào)節(jié)操作[8-11]。文中基于Atmaga32單片機(jī)，采用以遺傳算法為核心的最大功率跟蹤（MPPT）控制方法，使用直流無刷電動機(jī)水泵，設(shè)計并開發(fā)了一套新型光伏水泵控制系統(tǒng)。經(jīng)過仿真和平臺測試，該控制系統(tǒng)運行穩(wěn)定，工作良好，能為類似光伏水泵控制系統(tǒng)的設(shè)計和開發(fā)提供良好的技術(shù)支持。

1 總體結(jié)構(gòu)設(shè)計

文中的光伏水泵控制系統(tǒng)包含了太陽能電池板、水泵（離心式）和電動機(jī)（無刷直流），其總體結(jié)構(gòu)可見圖1所示。從圖中可以看出，光伏陣列含有兩路電能輸出：一路輸出經(jīng)由控制電源模塊將各個直流電壓（+5 V，+12 V，+15 V）輸送給光伏水泵控制器；另一路輸出經(jīng)由IPM模塊將能量提供給無刷直流電動機(jī)，并通過調(diào)整電機(jī)轉(zhuǎn)速從而對水泵負(fù)載進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)節(jié)。

文中采用了Atmel公司開發(fā)的AVR系列高效能主控芯片Atmaga32（8位）作為控制器芯片，用于控制最大功率跟蹤過程和電動機(jī)運轉(zhuǎn)。此外，本文還對相關(guān)保護(hù)與外圍硬件進(jìn)行了一定程度的自定義設(shè)計，其中包括檢測電壓（V）、電流（I）、溫度（T）等參數(shù)，以實現(xiàn)對整個系統(tǒng)的優(yōu)化運行。

圖1 本文設(shè)計的光伏水泵控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖

2 算法分析和實現(xiàn)

2.1 基于遺傳算法的MPPT實現(xiàn)

遺傳算法是近年來新興的搜索和優(yōu)化方法，其特點是能夠模擬生命進(jìn)化機(jī)制，將計算機(jī)科學(xué)和自然遺傳學(xué)相融合進(jìn)行優(yōu)化[12-14]。將遺傳算法融入MPPT的步驟可如下描述：

1）優(yōu)化變量的選擇。本系統(tǒng)通過DC-AC電路的占空比調(diào)節(jié)來實現(xiàn)光伏陣列的輸出功率調(diào)整。因此，本文的優(yōu)化變量選擇的是占空比。

2）適應(yīng)值函數(shù)的確定。個體的優(yōu)劣程度主要是通過適應(yīng)值的大小來反映的，因此在設(shè)計過程中需要注意目標(biāo)函數(shù)f（x）的優(yōu)化方向始終要與適應(yīng)值函數(shù)g（x）的增大方向保持對應(yīng)關(guān)系。因此，兩個函數(shù)之間的映射關(guān)系可如下所示：

其中，Gmin代表的是最近K代或當(dāng)前各代中最小的g（x）。

3）選擇操作。基于群體范圍內(nèi)對個體適應(yīng)度的評估進(jìn)行一系列的選擇操作，即以設(shè)定的概率選出某一種群中的部分（N個）優(yōu)化個體遺傳給下一代，最終獲得的各染色體概率為：

4）交叉操作。將選中的2個染色體進(jìn)行繁殖，組成雙親執(zhí)行交叉操作，即以式（3）的方式產(chǎn)生染色體（個體）：

從表3可以看出，在語法可接受度判斷中，三組被試都判斷不合語法句子的可接受度低于合語法的句子，并且通過成對樣本T檢測可以看出，對合語法和不合語法句子的判斷差異都是顯著的。我們進(jìn)一步通過重復(fù)測量方差分析(RM ANOVA)發(fā)現(xiàn):組別因素對被試判斷句子是否合語法并沒有顯著影響(F(2，62)=0.537，p=0.587，＞0.05)。

其中，a為比例因子（[0，1]內(nèi)隨機(jī)產(chǎn)生）；Li，k+1（Lm，k和Ln，k）代表的是子（父）代染色體。

5）變異操作。即按照變異的特性和概率對群體范圍內(nèi)個體串中的某分量進(jìn)行變化。該變異操作對遺傳算法的局部搜索能力起決定作用，也保證了算法的全局最優(yōu)：

其中，Pmi代表的是某個體i所對應(yīng)的變異概率；Pmean表示的是具備群體平均適應(yīng)度的個體變異概率；Pmax表示的是具備最大適應(yīng)度的個體增加的變異概率；f（i）表示的是某染色體i的適應(yīng)度。

2.2 融合擾動觀察法的遺傳算法

遺傳算法的本質(zhì)實際上是概率搜索技術(shù)，在任何外界環(huán)境下均能完成最大功率點的快速準(zhǔn)確搜索。但隨之帶來的是，光伏系統(tǒng)難以穩(wěn)定維持最大功率狀態(tài)的問題。因此，當(dāng)遺傳算法搜索到最大功率狀態(tài)附近時（達(dá)到終止條件）便搜索終止，隨后使用擾動觀察法（小步長占空比）。此外，在算法中還事先設(shè)定了某一閾值e，若功率的變化量處于設(shè)定的閾值范圍內(nèi)，擾動隨即停止，從而有效降低該光伏系統(tǒng)的能量損耗（處于最佳功率點附近）。算法的相關(guān)流程，可見圖2。

2.3 MPPT算法的仿真分析

圖2 融合擾動觀察法的遺傳算法流程示意圖

本文使用的是PB150-35光伏陣列，基于該陣列在Simulink環(huán)境中搭建仿真模型。其中，各個參數(shù)（標(biāo)準(zhǔn)條件下）為：Im=4.3 A，Vm=35 V，Pm=150 W，Isc=4.8 A，Voc=43 V，A=0.0060 A/℃ ，B=0.21 V/℃ ，Rs=0.09Ω[15-16]。

對上述光伏陣列的Simulink仿真模型進(jìn)行封裝，在此基礎(chǔ)上建立MPPT控制的仿真模型，可見圖4所示。

分別使用擾動觀察法以及自適應(yīng)擾動觀察法（基于遺傳算法建立）在MPPT子模塊中進(jìn)行了Simulink仿真。仿真過程中為貼近真實外界環(huán)境，模擬了日照強(qiáng)度突變的情形，最終結(jié)果可見圖5，6所示。

圖3 光伏陣列在Simulink仿真環(huán)境下的模型

圖4 引入MPPT控制后的Simulink仿真模型

圖5 擾動觀察法（普通）的仿真波形

圖6 自適應(yīng)擾動觀察法（基于遺傳算法）的仿真波形

由圖5易知，光照發(fā)生突然變化，普通擾動觀察法控制下的輸出波形發(fā)生劇烈的震蕩，可見在控制過程中該方法跟蹤速度較慢；達(dá)到穩(wěn)態(tài)后，陣列的仿真輸出波形也出現(xiàn)了一定程度的波動，產(chǎn)生了波峰峰值為10 W左右的高頻紋波，從而損失了部分不應(yīng)損失的能量。對比圖6易知，自適應(yīng)擾動觀察法能快速跟蹤最大功率點的變化，且跟蹤全過程中過渡平穩(wěn)，到達(dá)新的最佳工作點后也不會有較大的波動。因此，穩(wěn)定性能良好，損失的能量較小，使得光能的利用效率得到大幅提高。

3 軟件實現(xiàn)

文中光伏水泵控制系統(tǒng)采用AVR Studio軟件（Atmel公司推出）作為Atmaga32單片機(jī)的軟件開發(fā)環(huán)境。該軟件平臺具有開放、易移植、免費、配置靈活等優(yōu)點，在編譯代碼、下載程序等方面為用戶提供便利。本文系統(tǒng)軟件部分的程序設(shè)計流程，可見圖7所示。

圖7 本文光伏水泵控制系統(tǒng)軟件程序設(shè)計流程圖

從設(shè)計流程圖中易知，程序從MCU外設(shè)初始化開始，按照三段式啟動方法啟動電動機(jī)，啟動成功與否由系統(tǒng)統(tǒng)計的反電勢過零次數(shù)來判斷。若啟動失敗，且嘗試啟動次數(shù)大于5次則等待10分鐘后重新進(jìn)行初始化操作。若電動機(jī)啟動成功，則開始對光伏陣列電壓、電流、溫度等參數(shù)進(jìn)行采樣，采樣過后利用新型MPPT模塊（基于遺傳算法）計算出PMW波的占空比，以實現(xiàn)后續(xù)對無刷直流電動機(jī)系統(tǒng)速度的調(diào)節(jié)。當(dāng)該光伏水泵控制系統(tǒng)處于運行狀態(tài)時，需要對表示故障信息的標(biāo)志位進(jìn)行定時檢測。若出現(xiàn)過熱、過流等異常信號，則立即進(jìn)行告警操作；若并未發(fā)現(xiàn)故障信號，則正常循環(huán)控制該系統(tǒng)。

4 系統(tǒng)測試

文中選用140 V，600 W的直流無刷電動機(jī)，并在輸入端串聯(lián)了4塊多晶硅（PB150-35），對本文設(shè)計的基于Atmaga32單片機(jī)的光伏水泵控制系統(tǒng)進(jìn)行了測試。

在各時段內(nèi)，觀察并記錄系統(tǒng)的實時運行參數(shù)，計算出該光伏水泵控制系統(tǒng)的綜合效率。其各參數(shù)及對應(yīng)計算結(jié)果，可見下表1。

表1 外界光線條件變化下本文光伏水泵控制系統(tǒng)效率計算表

從上表1中可看到，由于采用了基于遺傳算法的新型MPPT算法，本文設(shè)計的系統(tǒng)能夠隨外界環(huán)境條件的變化進(jìn)行有效調(diào)節(jié)，且維持全時段內(nèi)60%以上的光能綜合利用效率，其高于普通的光伏水泵控制系統(tǒng)（約為50%左右），具有實際應(yīng)用價值。

5 結(jié)束語

針對光伏水泵控制系統(tǒng)，本文基于Atmaga32單片機(jī)提出了一種融合占空比擾動觀察法的遺傳算法，并實現(xiàn)了該新型遺傳算法的MPPT控制。經(jīng)過測試，該控制系統(tǒng)的自適應(yīng)和穩(wěn)定性能良好，抗外界環(huán)境條件劇烈變化的干擾能力強(qiáng)，綜合效率值在不同外界環(huán)境條件的各時間段均能保持較高水準(zhǔn)。因此，可以為相關(guān)光伏水泵控制系統(tǒng)的設(shè)計與開發(fā)提供技術(shù)支持。