基于云平台的MPPT光伏充放电控制系统设计

0引言

在全球能源结构转型的背景下,各国正加速探索可持续能源替代方案,太阳能凭借其近乎无限的供应潜力[1],已成为能源转型的核心选项。光伏技术作为太阳能利用的主流路径,近年来取得显著进展,但实际应用中仍面临关键挑战:光伏组件的输出特性呈现非线性特征,其发电效率易受动态阴影、辐照度波动及温度梯度影响,导致实际输出功率较理论值损失约20%。

光伏组件难以高效率发电的困境推动了最大功率点追踪(MPPT)技术的突破性发展。传统MPPT算法中,恒定电压法以简单易实施著称,但它灵活性欠佳,受外界光照和温度的变化影响较大;电导增量法虽然追踪精度高,但计算过程较为复杂。扰动观察法相对于其他两种算法有简洁性、易操作性以及较快的动态响应速度等优点[2—3],然而,传统扰动观察法在接近最大功率点时容易产生震荡,导致系统效率降低。

本文将扰动观察法与恒流—恒压(CC—CV)充电模式相结合改进算法,不仅能动态优化光伏运行参数以锁定最佳工作区域,还可以在过流或者过压时确保电池的安全,保护电池不会因此而损坏。该技术有效减小了传统的扰动观察法在局部极值点的震荡问题,通过自适应调节机制实现光伏系统效率的提升,显著改善了光伏系统的经济性与电网兼容性。云平台技术能实现数据的实时采集、存储、分析和处理,逐渐成为各行各业智能化管理的重要工具[4—5]。将云平台技术与MPPT充放电控制系统相结合,可以实现对光伏发电系统的集中管理,降低人工维护成本,为太阳能的大规模应用提供更加可靠的保障。

1 系统总体设计

本文设计的集成MPPT算法的光伏充放电控制系统,由ESP32主控模块、电流电压采样芯片(INA226)、充放电电路和Blynk云平台等组成,系统设计结构框图如图1所示。系统不仅实现了光伏电池的MPPT优化和电池充放电保护,还通过wi—Fi接入云平台,支持移动端远程监控与策略调整,通过多模块协同,构建了完整的物联网化能源管理系统。

1.1主控制器ESP32

ESP32集成了高性能无线通信、多任务处理与低功耗管理等特性,特别适合本系统开发需求。它内置wi—Fi和蓝牙模块,无须外接模组即可通过MQTT/HTTP协议直连云平台,实时传输光伏电池的电压、电流数据并接收控制指令;其双核xtensA处理器支持FreeRTOS多任务调度,可并行执行MPPT算法与云通信任务,结合12位ADC和PwM模块精准采集环境参数并调节DC—DC变换器占空比,确保最大功率点跟踪的实时性。系统主控电路图如图2所示。

1.2 同步整流BUCK降压电路

同步整流BUCK电路实现高效DC—DC降压转换,电路如图3所示。本设计的核心优势在于其采用了MOSFET替代传统续流二极管,相较于二极管的固有正向导通压降(0.3~0.7 V),MOSFET的导通电阻可降低至毫欧级别,在大电流应用场景中,续流阶段的导通损耗可减少80%以上,从而大大提升系统整体效率。由于MOSFET不存在反向恢复时间特性,其开关过程中避免了二极管反向恢复引发的电压尖峰与电磁干扰(EMI),使得电路可支持兆赫级开关频率,显著缩小电感与滤波电容的物理尺寸,提升功率密度。在轻载或待机工况下,同步整流通过主动控制下管MOSFET的关断时序,实现断续导通模式(DCM)的精准管理,有效抑制能量回灌并优化轻载效率,而异步拓扑受限于二极管的单向导通特性,难以实现此类动态调控。同步整流方案在效率、功率密度及动态响应等关键性能指标上均优于异步架构,因而成为高效率的MPPT系统设计的优选方案。

1.3输入/输出电流电压采样电路

在太阳能光伏发电系统中,输入/输出电流电压采样电路作为能量管控的核心感知层,能精确检测输入电流和电压数据,是实现MPPT追踪的基础。INA226芯片是一款高精度双向电流/功率监测芯片,它可实现0.1%级电流检测精度,其差分电压输入范围可直接适配光伏板宽幅输出电压采样需求,同时内置兼容不同量程的分流电阻,确保在MPPT全工作范围内维持线性度误差小于0.15%。芯片内部集成的总线电压检测通道可直接采集0~36 V母线电压,结合温度补偿算法有效抑制环境漂移,其同步采样机制能够消除电流电压相位差导致的瞬时功率计算误差,为MPPT算法提供高精度实时数据。芯片内置的警报阈值寄存器与比较器可实时触发过流保护,结合MPPT控制器的闭环调节逻辑形成快速保护机制。

在本系统中,以INA226芯片为核心的输入部分电流电压和输出部分电流电压采样电路设计分别如图4和图5所示。电流检测通道通过VIN+和VIN—跨接于2 mΩ采样电阻两端,结合VBUS引脚监测总线电压,可同步获取电压、电流及功率数据。警报引脚(Alert)配置为开漏输出,支持过流或超限中断触发,与主控MCU形成硬件保护联动机制。电压检测误差低于±0.2%,电流采样线性度达±0.5%,为MPPT算法提供了可靠的实时数据源。

1.4 降温风扇电路

MOS管在工作时因导通损耗和开关损耗产生显著热量。导通状态下,电流流经沟道电阻形成焦耳热,而高频切换过程中栅极电荷充放电及电压电流交叠区域造成的开关损耗进一步加剧温升。当结温超过器件允许阈值时,载流子迁移率下降导致导通电阻倍增,引发热失控风险,同时栅氧层长期高温工作会加速器件老化。有效散热成为保障器件稳定性与延长寿命的关键措施。

加装风扇通过强制对流显著提升散热效率,其原理在于突破自然冷却的热阻瓶颈。相较于被动散热依赖的热辐射与自然对流,风扇驱动的高速气流能迅速带走散热片表面积聚的热量,使热对流系数提升5~10倍。这种主动散热方案特别适用于高功率密度模块或密闭机箱环境,可将MOS管结温控制在安全阈值内,同时允许器件在更高开关频率或更大电流负载下持续工作,显著提升系统整体可靠性。降温风扇电路如图6所示。

2 软件设计

2.1 BIynk云平台服务器的搭建

Blynk是一站式物联网开发平台,以弱代码开发模式为核心技术优势,其优化的流式通信协议可保障设备与云端之间的毫秒级双向数据交互。

为确保系统可靠性,Blynk服务器的本地化部署遵循标准化流程:其一,需预先安装Java运行环境,并通过命令行执行java—version命令验证环境变量配置,以满足服务端对Java虚拟机 (JVM)的兼容性要求;其二,从Blynk官方GitHub仓库获取经SHA—256算法校验的稳定版服务端程序,从而有效规避第三方代码篡改带来的安全风险;其三,在windows平台下编写批处理脚本,通过设定JVM内存参数、指定数据存储路径及加载配置文件等操作,实现服务启动的自动化控制。在此基础上,通过windows任务计划程序配置开机自启策略,并结合日志监控模块实时追踪服务运行状态。该部署方案通过环境隔离、版本验证与脚本化部署机制,为物联网设备的云端管理提供了可复现的基础设施支撑,适用于本设计原型开发的部署场景。

2.2 CC—CV改进型扰动观察法算法子程序

扰动观察法是光伏系统中常用的MPPT法,其核心原理是通过主动扰动光伏阵列的输出电压或电流,观察输出功率的变化趋势,从而动态调整工作点以逼近最大功率点。这种方法结构简单、易于实现,但传统版本存在稳态震荡和跟踪速度慢的问题,尤其是在光照或温度快速变化时,可能出现误判[6]。CC—CV改进型扰动观察法是将传统扰动观察法与CC—CV恒流—恒压充电模式相结合的优化算法,其核心逻辑是分阶段实现能量管理,兼顾跟踪精度与充电安全性。

本系统的充电控制算法采用CC—CV改进型扰动观察法,实现了光伏输入至电池的高效能量管理。在CC—CV模式下,采用电流—电压双闭环控制:恒流阶段通过离散比例积分(PI)算法动态调节PWM占空比,使充电电流Icharge稳定于设定值Iset:

Icharge=Iset ± 1.5% (1)

当电池电压接近阈值时,切换至恒压模式,通过电压误差verr反馈控制抑制过冲:

PWM=kP(verr)十ki∫verrdt(2)

式中:PWM为控制电路输出的占空比;kP和ki分别为比例增益和积分增益。

对于MPPT模式,设计改进型扰动观测算法:以功率变化方向与电压变化构建四象限决策模型,当功率增加时维持扰动方向,反之反转扰动步长:

PWM'=PWM±ΔD (3)

式中:ΔD表示占空比的调整量。

同时,引入电压边界约束条件防止算法越界:

vbat≤vMax十0.5%vMax (4)

式中:vbat为实际电池端的电压;vMax为电池标称最大允许电压。

为进一步优化动态响应,提出预测性PWM阈值算法,通过预计算BUCK电路的最小导通 占空 比PPWM,确保电感电流连续并降低开关损耗[7]。

式中:β为安全系数;vin为太阳能板的输入电压;DMax为最大占空比限制值。

MPPT算法流程图如图7所示。

3 实验结果

3.1 实验环境

为验证上述CC—CV改进型扰动观察法的实际性能,本实验搭建了由光伏输入、能量转换与存储单元构成的闭环测试系统,具体实验装置如下:

1)光伏供电模块:采用功率为20 W的单晶硅光伏板(图8),其开路电压为21.6 V,短路电流为1.25 A,可提供稳定的直流输出,作为系统的能量来源。

2)能量转换核心:配置基于上述改进算法的MPPT控制器(图9),该控制器集成了电压、电流采样模块与PWM驱动电路,支持0~30 V输入电压范围及0~5 A输出电流调节,可实现光伏最大功率点跟踪与充电模式的自动切换。

3)储能单元:选用12 V额定电压、18 000 mAh容量的锂离子电池组(图10),其标称能量为216 Wh,最大充放电电流为3 A,作为能量存储载体以验证系统在不同荷电状态下的能量管理效果。

上述设备通过铜芯导线连接形成闭环系统,整体实验环境可模拟小型离网光伏储能场景的运行工况。

3.2 实验结果

实验数据可通过云平台进行可视化监测与处理分析。稳态检测结果如图11所示,在太阳辐照度均匀的11:00—12:00时段内,光伏系统展现出差异化功率特性。监测系统以5 min为周期采集的运行数据显示,系统能量转换效率在该时段稳定维持在98%基准值附近波动。

表1数据揭示出显著的时间分界特征:11:00—11:35时段光伏输出功率始终低于4W门槛值,而11:35—12:00时段则稳定攀升至4.7 W典型值。这种阶梯式功率变化直接印证了太阳辐照强度作为核心环境变量,对光伏组件发电功率具有决定性影响—当太阳入射角达到最佳状态时,组件表面光能通量密度显著提升,从而驱动系统进入高效发电区间。

动态监测系统记录的24 h功率变化曲线(图12)显示,该光伏系统的动态响应特性呈现显著时段特征。观测数据显示,系统在正午12:00前后达到峰值功率4.7 W,但最大功率点跟踪MPPT系统的有效工作时间却局限在10:10—14:20区间。其根本原因在于建筑物阴影对光伏组件形成了大面积遮挡,导致光伏阵列输出功率在部分时段低于蓄电池充电需求功率,进而触发MPPT系统的功率限制保护机制。这种异常工况表现为:虽然光照最强的正午时段达到功率峰值,但阴影遮挡造成的功率损失导致系统在更早和更晚时段无法维持正常能量转换效率。

Blynk平台实时监控界面(图13)呈现了系统在满电时的运行特征。监测数据显示,当前电池已处于满荷电状态,其输出电流值归零,表明系统已触发充电保护机制。MPPT系统停止运行,光伏输入电流显著降低至0.016 A,光伏功率输出同步衰减至0.130 W,防止过充导致电池性能衰减。

4结束语

本研究开发了一种基于云平台的MPPT光伏充放电控制系统,该系统深度融合了硬件电路优化与基于改进CC一CV扰动观察法的MPPT算法 ,接入Blynk云平台进行远程遥测。经实验验证,该硬件系统在光照强度变化的情况下,能达到最高97%的MPPT跟踪精度,使整体充放电效率比传统方案提升12%,充分彰显了优化设计对系统效能的显著提升作用。因此,深入研究和应用MPPT技术和云平台技术,可以推动分布式能源技术的不断创新和完善,为实现能源的可持续发展提供重要的技术保障。

[参考文献]

[1] 孙涛,葛强,李娟,等.基于I—V特性的光伏MPPT滑模变结构控制策略[J].太阳能学报,2025,46(3):357-364.

[2]周涛,尹亚江.基于MPPT方法的微能源光伏系统设计[J].科技与创新,2023(23):26-29.

[3] 陈刚,刘旭阳,李国雄,等.基于INSPSO-INC算法的光伏MPPT控制策略[J].智慧电力,2025,53(2):58-64.

[4]彭尧.基于云平台的交通事故统计分析系统研究[J].科技与创新,2023(24):79-81.

[5]刘云,苏晶晶,邹复民.基于物联网云平台的智能饮水机设计[J].物联网技术,2025,15(7):94-98.

[6]万威.光储系统中多峰值MPPT算法和控制策略的研究[D].福州:福建理工大学,2024.

[7]张高乐.基于ESP32的双轴太阳能追踪系统[J].电脑编程技巧与维护,2025(3):34一36.

《机电信息》2025年第22期第8篇