智能型太阳能路灯控制器的应用研究硕士学位论文Word文档格式.docx
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密级
UDC
硕士学位论文
作者姓名
指导教师
教授
申请学位
工学硕士
学科专业
控制理论与控制工程
研究方向
计算机测控技术及应用
辽宁工程技术大学
感谢家人和朋友的支持！
摘要
在当今能源短缺的现状下，各国都加紧了发展光伏的步伐。
太阳能光伏发电在路灯照明领域得到了广泛应用。
但是，传统的太阳能路灯存在着控制精度不高、抗干扰能力差和成本昂贵等问题。
因此开发研制具有智能型的太阳能路灯控制器更具广泛的社会价值。
本文对太阳能路灯的智能控制器的理论和实践进行了研究，研制出以DSP为控制核心的太阳能路灯控制器。
该控制器包括：
硬件设计、软件设计和近端/远程上位机监控。
其中硬件部分包括：
Cuk充电电路设计、电流检测电路设计、电池电压检测电路设计、MOSFET保护电路设计、电池输出开关控制电路设计、工作电源设计、RAM和FLASH电路设计。
软件部分：
根据太阳能电池的模型，本文结合模糊神经网络控制算法，对太阳能电池板进行控制，使得其工作的最大功率跟踪状态。
近端/远程上位机监控采用Labview软件编写，实现了近端/远程的太阳能路灯监控。
经实际运行表明，本控制器可以满足太阳能路灯的智能控制需求，而且降低了控制器的成本，具有广阔的应用前景，它的应用和推广具有很好的社会与经济效益。
关键词：
太阳能路灯；
DSP；
模糊神经网络；
最大功率跟踪；
智能控制
Abstract
Inthepresentsituationofenergyshortage,countrieshavesteppedupthepaceofthedevelopmentofPV.Solarphotovoltaicpowergenerationhasdevelopedrapidly,andinthestreetlightingwhichbegantobewidelyused.However,theexistenceoftraditionalsolarstreetlightcontrolaccuracyisnothigh,anti-interferenceabilityispoorandexpensiveissues.Therefore,developedwiththeintelligentcontrollerforsolarstreetlampmorebroadsocialvalue.
Thisintelligentcontrollerforsolarstreetlamptheoryandpracticehavebeenstudied,developedforthecontroloftheDSPcoreofthesolarstreetlightcontroller.Thecontrollerincludes:
hardwaredesign,softwaredesignandproximal/remotePCmonitoring.Thehardwarepartincludes:
Cukchargingcircuitdesign,currentdetectioncircuitdesign,thebatteryvoltagedetectioncircuitdesign,MOSFETprotectioncircuitdesign,batteryoutputswitchcontrolcircuitdesign,powersupplydesign,RAMandFLASHcircuitdesign.Softwarecomponents:
amodelbasedonsolarcells,thiscombinationoffuzzyneuralnetworkcontrolalgorithms,controlofsolarpanels,makingthemaximumpowertrackingoftheirworkstatus.Local/remotePCcontrolusingLabviewsoftwaredevelopment,toachievetheproximal/remotemonitoringofsolarlights.
Thepracticaloperationshowsthatthecontrollercanmeetthedemandforintelligentcontrolofsolarstreetlights,andlowerthecostofthecontroller,andhasbroadapplicationprospects,itsapplicationandpromotionofgoodsocialandeconomicbenefits.
KeyWords：
Solarlights；
Fuzzyneuralnetwork；
MPPT；
Intelligentcontrol
目录
摘要I
AbstractII
1绪论1
1.1课题背景1
1.2国内外研究发展的状况2
1.3课题研究的目的和意义3
1.4本课题的关键技术4
1.5本文的主要研究内容4
2智能型太阳能路系统5
2.1太阳能路灯系统组成简介5
2.2控制器框图5
2.3其他主要部件特点6
2.3.1太阳能电池及其分类6
2.3.2阀控式铅酸蓄电池7
2.3.3LED照明灯具9
3基于模糊神经网络的MPPT算法研究10
3.1模糊控制10
3.2人工神经网络11
3.2.1神经网络的学习12
3.2.2RBP神经网络13
3.2.3RBP神经网络的结构13
3.3模糊控制与神经网络控制的结合14
3.4光伏电源特性及现有最大功率点跟踪（MPPT）方法比较16
3.5模糊控制原理及实现方案16
3.5.1控制方案设计16
3.5.2模糊神经网络结构设计17
3.5.3补偿模糊理论17
3.5.4补偿神经网络的学习算法19
3.5.5实验结果及分析19
4铅酸蓄电池充电控制21
4.1铅酸蓄电池的充放电原理21
4.2充电控制器电路设计22
4.3Cuk电路的MATLAB仿真分析24
4.4铅酸蓄电池过放电保护策略研究25
5智能型太阳能路灯控制器的实现31
5.1系统硬件设计31
5.1.1Cuk充电电路硬件设计31
5.1.2电流检测电路设计32
5.1.3电池电压检测电路设计33
5.1.4MOSFET保护电路设计33
5.1.5电池输出开关控制电路设计34
5.1.6工作电源设计35
5.1.7DSP主电路36
5.1.8RAM和FLASH电路37
5.1.9DSP工作电源设计37
5.2硬件抗干扰设计38
5.2.1地线设计38
5.2.2电磁兼容性设计39
5.2.3去耦电容配置39
5.3系统软件设计40
5.3.1基于CCS2.2平台的DSP软件开发40
5.3.2基于LABVIEW的上位机监控软件设计41
5.4测试结果42
5.4.1Cuk充电电路PWM测试42
5.4.2MPPT测试记录数据43
5.4.3实验用样机44
结论45
参考文献46
作者简历48
学位论文原创性声明49
学位论文数据集50
1绪论
1.1课题背景
近些年来，人类面临全球可持续发展的重大挑战。
据有关数据显示，全球己探明的石油储量仅能满足未来10年左右的需求量，而煤炭只能维持300年左右。
同时，由于煤炭、石油等化石燃料的燃烧，全球每年大气污染非常严重，数万吨的有害气体（CO2、全氟化物、氮的各种氧化物等）排放到大气中，直接影响到人们的身体健康，并导致严重的温室效应，进而影响了全球气候的变化。
有关国际组织多次召开会议，限制各国CO2排放量，营造低碳性生产可持续发展模式。
新能源技术已经成为21世纪能源研究的热点问题[1-2]。
而做为新能源之一的太阳能光伏技术相关产业在世界发达国家及我国得到了迅速发展，产业规模也迅速增长。
美国提出“太阳能先导计划”意在降低太阳能光伏发电的成本，使其2015年达到商业化竞争的水平；
日本也提出了在2020年达到28GW的光伏发电总量；
欧洲光伏协会提出了“setfor2020”规划，规划在2020年让光伏发电做到商业化竞争[3-5]。
在发展低碳经济的大背景下，各国政府对光伏发电的认可度逐渐提高。
2009年全球新装置的太阳能发电容量为7.2GW，其中欧盟就占了5.8GW。
至于德国，由于第4季需求大增，全年新增的太阳能发电容量有3.8GW，约占全球的1/2。
欧洲光伏工业协会（EPIA）公布了年度市场数据，2008年全球光伏市场增长至少达到5.5GW，而2007年为2.4GW。
其中，按地区排名西班牙位列首位，德国第二。
2008年全球太阳能累积安装总量已达15GW，而2007年为9GW。
西班牙以2.5GW几乎占2008年新增安装量的一半，德国以1.5GW排名第二，美国以342MW排名第三，韩国以274MW排名第四，意大利260MW排名第五，以下依次是捷克51MW,葡萄牙50MW、比利时48MW及法国46MW。
2008年全球太阳能产业的产值高达371亿美元。
中国也不甘落后，2009年相继提出了《太阳能光电建筑应用财政补助资金管理暂行办法》、金太阳示范工程等鼓励光伏发电产业发展的政策，2020年的光伏发电目标从原先的1.6GW提高到现在的20GW，一系列的政策支持和长远规划让中国的光伏发电发展之路更加宽广。
2008年中国光伏安装总量是40MW，累计安装总量只有140MW，而2009年全年安装量就有160MW，是上一年的4倍，比以往累计安装总量还要多，足见中国光伏呈现飞速发展的趋势[6]。
2010年7月下旬美国通过的千万太阳能屋顶计划将引发全球光伏市场激增。
随着发电成本下降和补贴政策
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