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    一種光伏車棚充電樁控制系統的制作方法

    文檔序號:45273136發布日期:2026-04-17 20:15閱讀:28來源:國知局

    本發明涉及新能源發電與電動汽車充電,具體是一種集光伏供電、儲能調峰與智能充電控制于一體的光伏車棚充電樁控制系統。


    背景技術:

    1、隨著電動汽車保有量的快速增長,充電樁基礎設施建設需求愈發迫切。光伏車棚作為“光伏發電+停車充電”的一體化解決方案,通過在車棚頂部鋪設光伏組件實現太陽能發電,為充電樁提供清潔電力,同時兼具遮陽擋雨功能,已成為城市停車場、產業園區、居民小區等場景的主流充電設施形式。

    2、但現有光伏車棚充電樁控制系統仍存在諸多技術短板:一是最大功率點跟蹤(mppt)精度有限。光伏組件輸出功率受光照強度、環境溫度、云層遮擋等因素影響呈現強非線性特征,傳統mppt算法如擾動觀察法(p&o)、增量電導法等,在復雜工況下易出現穩態震蕩、跟蹤滯后或誤判,導致光伏能源未能充分利用;二是能源分配機制僵化。多數系統采用“光伏直供+儲能備用”的簡單模式,未根據儲能剩余容量、充電負載需求動態調整能源流向,常出現儲能過充過放、光伏電能浪費等問題;三是系統集成度低。光伏發電、儲能、充電模塊多為獨立控制,缺乏統一的協調管控機制,導致系統整體運行效率不高,運維成本偏高。

    3、現有技術改進多聚焦于單一算法的局部優化,未能形成“最大功率跟蹤-動態能源分配”的全鏈路解決方案。例如,部分方案通過優化p&o算法的擾動步長提升跟蹤精度,但仍無法解決光照突變下的響應滯后問題;另有方案通過增大儲能容量緩解能源供需失衡,但未從控制策略層面優化能源分配效率。因此,亟需研發一種集成高精度跟蹤算法與高效能源分配機制的光伏車棚充電樁控制系統,提升系統能源利用效率與復雜工況適應性。


    技術實現思路

    1、本發明的目的在于提供一種光伏車棚充電樁控制系統,以解決上述背景技術中提出的問題。

    2、為實現上述目的,本發明提供如下技術方案:

    3、一種光伏車棚充電樁控制系統,包括光伏車棚發電單元、能源轉換單元、儲能單元、充電單元、檢測單元以及中央控制單元;

    4、所述光伏車棚發電單元包括光伏組件,用于系統能源輸入;

    5、所述能源轉換單元負責電能的電壓等級轉換與流向控制;

    6、所述儲能單元包括電池組與電池管理系統,用于存儲光伏車棚發電單元輸出的多余電能,平衡能源供需;

    7、所述充電單元為電動產品充電;

    8、所述檢測單元用于實現全系統相關運行參數的實時采集;

    9、所述中央控制單元以控制器作為核心,內置自適應粒子群mppt算法及動態能源分配算法,承擔系統的決策與控制功能,具體包括:

    10、(1)最大功率點跟蹤控制:基于檢測單元采集的u與i信號,計算光伏車棚發電單元中光伏組件實時輸出功率p=u·i;通過自適應粒子群算法求解最大功率點對應的電壓參考值u,再通過pid控制器將u與實際u的偏差轉換為pwm控制信號,驅動boost升壓變換器調節占空比,使光伏組件穩定工作在最大功率點;

    11、為兼顧算法的全局搜索能力與局部收斂精度,自適應粒子群算法采用二次函數衰減型動態慣性權重,并通過限幅函數約束粒子位置,避免超出光伏組件工作電壓范圍,核心算法公式如下:

    12、①?動態慣性權重調整公式:ω(k)=ωmax-(ωmax-ωmin)·(k/k-max)2

    13、公式中,ω(k)為第k次迭代的慣性權重,ω為最大慣性權重(取值0.9),ω為最小慣性權重(取值0.4),k為當前迭代次數,k為最大迭代次數(取值50);

    14、②?粒子速度更新公式:v(k+1)=ω(k)·v(k)+c·r·(p-x(k))+c·r·(g-x(k))

    15、公式中,v(k+1)為第i個粒子第j維第k+1次迭代的速度,v(k)為第k次迭代的速度;c為學習因子(均取值2.0),r為[0,1]區間均勻分布的隨機數;p為第i個粒子的個體最優位置第j維,g為粒子群的全局最優位置第j維,x(k)為第i個粒子第j維第k次迭代的位置;

    16、③?粒子位置更新約束公式:x(k+1)=clip{x(k)+v(k+1),xmin,xmax}

    17、公式中,x(k+1)為第i個粒子第j維第k+1次迭代的位置;x為光伏組件最小工作電壓(取值10v),x為最大工作電壓(取值40v);clip{?}為限幅函數,將粒子位置約束在[xmin,xmax]范圍內,避免算法收斂到局部最優解或因電壓超限損壞設備;

    18、(2)動態能源分配控制:根據檢測單元傳輸的儲能單元soc值、充電單元負載需求電流i及光伏組件輸出功率p,動態調整能源流向,具體控制邏輯如下:

    19、①?當soc≥80%且i≤5a為輕負載工況:控制光伏組件輸出電能直接供給充電單元,雙向dc-dc變換器停止工作,避免儲能單元過充;

    20、②?當soc≤20%且i≥20a為重負載工況:控制光伏組件與儲能單元同時向充電單元供電,雙向dc-dc變換器工作在放電模式,保障充電功率穩定;

    21、③?當20%<soc<80%為常規工況:控制光伏組件優先向儲能單元充電,雙向dc-dc變換器工作在充電模式,待soc達到80%后,剩余光伏電能再供給充電單元;

    22、④?當光伏組件無輸出:控制儲能單元單獨向充電單元供電,同時實時監測soc值,當soc≤10%時發出補電提醒,可根據需求聯動電網補充供電。

    23、優選的,所述能源轉換單元包括boost升壓變換器與雙向dc-dc變換器,以負責電能的電壓等級轉換與流向控制;所述boost升壓變換器連接所述光伏車棚發電單元與直流母線,接收所述中央控制單元輸出的pwm控制信號,通過調節占空比將光伏組件輸出的不穩定直流電壓轉換為穩定的母線電壓;所述雙向dc-dc變換器連接所述儲能單元與直流母線,實現儲能單元的充電與放電雙向控制,保障直流母線電壓穩定.

    24、優選的,所述檢測單元包括電壓傳感器、電流傳感器、溫度傳感器、光照傳感器及soc傳感器構成;具體采集參數包括:光伏組件輸出端電壓u與電流i、直流母線電壓u與電流i、儲能單元soc值與單體電壓、充電單元輸出電壓u與電流i、光伏組件表面溫度t及環境光照強度g;所有采集信號經ad轉換模塊轉換為數字信號后,傳輸至所述中央控制單元。

    25、與現有技術相比,本發明具備以下有益效果:

    26、1.?最大功率點跟蹤精度高、響應速度快:采用二次函數衰減慣性權重的自適應粒子群算法,有效解決了傳統算法穩態震蕩、跟蹤滯后的問題。實驗驗證顯示,系統最大功率點跟蹤效率可達98.5%以上,光照突變工況下響應時間不超過0.3秒,相較于傳統p&o算法,跟蹤精度提升10%-15%,響應速度提升50%以上。

    27、2.?能源利用效率高:通過動態能源分配策略,根據儲能狀態與負載需求實時調整光伏能源流向,避免了儲能過充過放與光伏電能浪費;結合精準的mppt控制,使光伏組件始終工作在最優輸出狀態,相較于現有光伏車棚充電樁系統,能源利用率提升15%-20%。

    28、3.?工況適應性與運行穩定性強:自適應粒子群算法在光照突變、云層遮擋等復雜工況下仍能穩定跟蹤最大功率點;動態能源分配機制保障了不同負載需求下的供電穩定性,顯著提升了系統的可靠性與使用壽命。

    29、4.?系統集成度高、運維成本低:構建“光伏發電-能源轉換-儲能調峰-智能充電”全鏈路協同控制框架,通過中央控制單元統一協調各模塊運行,簡化了系統結構,降低了設備運維成本,便于規模化推廣應用。

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