[发明专利]一种激光供能系统中追踪光伏阵列最大输出功率点以提高能效的方法

说明书

本发明公开了一种激光供能系统中追踪光伏阵列最大输出功率点以提高能效的方法，其包括如下步骤：采集电路参数与外界数据，确定神经网络模型；由已知数据对神经网络的层间权值做更新迭代，利用训练好的模型预测最大输出电压与开路电压的比值，使得激光供能系统迅速工作于最优值环境；采用扰动观察法进行小步长高精度追踪，重复进行指定次数后的最终输出值即为光伏阵列最大功率点对应的电压值。本发明的优点在于：复合追踪算法比传统单一的扰动观察法稳定性好，用时也更短；神经网络算法可以快速逼近最大功率点，避免了扰动观察法前期的盲目搜索；用小步长的扰动观察法，可以尽可能的减少该算法会带来的振荡，相应的也提高了追踪的精度。

方法领域

本发明涉及信号处理技术领域，具体涉及一种激光供能系统中追踪光伏阵列最大输出功率点以提高能效的方法。

背景方法

激光供能系统作为新型光电能量传输系统，因其在高电压、强电磁干扰等恶劣环境下仍可稳定安全供电，近年来使用场景越来越广泛。

激光供能系统的能量传输方式分为有线跟无线两种方式：有线方式即媒质采用光纤，光纤具有抗干扰、高速、高带宽的特点。激光供能系统能够在强电磁干扰的情况下传输高速信号，在电力、医疗、工业传感器等领域都有不错的应用；无线方式即以空气为媒介，利用激光相干性好方向性强强度高的特点，向特定环境下工作的目标机器提供能源支持，使其顺利完成指定任务的能源输送技术。激光供能技术对比其他取能方式具有结构简单、小型化、稳定性高的优势。在不方便使用有线介质的情况下，无线传输是一种不错的选择。

最大功率点跟踪(MPPT)即根据外界不同的环境温度、光照强度等特性来调节光伏阵列的输出功率，使得光伏阵列始终输出最大功率。目前公认的主流方法有开路电压法/短路电流法，扰动观察法，增量电导法等。开路电压法/短路电流法结构简单，但追踪时间长，精度差。扰动观察算法理念简单，追踪速度快，但在最大功率点会来回振荡，影响判断。增量电导法是扰动观察法的衍生，但其流程复杂，参照量大，对传感器的精度要求高，实现起来也很困难。

发明内容

本发明的目的就是要针对现有技术的不足，提供一种激光供能系统中追踪光伏阵列最大输出功率点以提高能效的方法，其重点研究激光供能系统的光电转换过程，追踪光伏阵列所在电路的最大输出功率点，使电路工作于该点，输出功率达到最大，系统的能量使用效率达到最大。

为实现上述目的，本发明所涉及的一种激光供能系统中追踪光伏阵列最大输出功率点以提高能效的方法，包括如下步骤：

步骤1：采集电路参数与外界数据，确定神经网络模型；

步骤2：由已知数据对神经网络的层间权值做更新迭代，利用训练好的模型预测最大输出电压与开路电压的比值，使得激光供能系统迅速工作于最优值环境；

步骤3：采用扰动观察法进行小步长高精度追踪，重复进行指定次数后的最终输出值即为光伏阵列最大功率点对应的电压值。

进一步地，所述步骤1中：

所述确定神经网络模型的方法为：

首先查阅光伏阵列中的固有数据参数，即N_p,N_s,V_oc,V_sc作为神经网络输入层中的内界输入值；同时收集环境温度和激光强度，作为输入层的外界输入量；设定隐含层包含20个隐含单位中心量，定义输出层的输出值为最大功率点电压与开路电压的比值；激活函数采用sigmoid函数。

进一步地，所述步骤2中：

对模型层间赋予初始权重，训练神经网络模型的方法为：先进行前向传播算法，然后使用反向传播算法，最后将更新后的权值代入步骤2中，重新计算各神经元的输出值。

作为优选项，所述前向传播算法为：