1、实验目的

1. 熟悉光伏电池的数学模型和仿真实现方法；
2. 了解DC-DC变换器；
3. 了解最大功率点跟踪（MPPT）技术；
4. 基于低代码控制器实现光伏最大功率点跟踪控制；
5. 实现Simulink模型与低代码控制器的硬件在环仿真。

2、实验原理

光伏阵列的输出功率特性P-V曲线如下图所示，由图可知当光伏阵列的工作电压小于最大功率点电压时，光伏阵列的输出功率随阵列端电压的上升而增加；当阵列的工作电压大于最大功率点电压时，阵列的输出功率随阵列端电压的上升而减小。最大功率点跟踪（maximum power point tracking, MPPT）实质上是一个自寻优过程，即通过控制端电压，使光伏阵列能在各种不同的日照和温度环境下智能化地输出最大功率。

光伏电池P-U特性示意图

光伏阵列的开路电压和短路电流在很大程度上受日照强度和温度的影响，系统工作点也会因此飘忽不定，这必然导致系统效率的降低。为此，光伏阵列必须实现最大功率点跟踪控制，以便阵列在任何当前日照下不断获得最大功率输出。基本的最大功率点跟踪算法有恒定电压法、扰动观测法和增量电导法等，本次仿真通过增量电导法来实现。

增量电导法的思路是通过调整工作点的电压，使它逐渐接近最大功率点的电压。光伏阵列的电压功率曲线是一个单峰的曲线，在输出功率最大点处，功率对电压的导数为零，要寻找最大功率点，仅需在功率对电压的导数大于零的部分增加电压，在功率对电压的导数小于零的部分减小电压，在导数等于零或很接近零时保持电压不变即可。

3、实验模型

本实验的Simulink模型搭建如下图所示：

图中的mpptCtrl是S-函数模块，实现仿真模型与控制器的通信功能，控制器采集光伏输出电流和电压数据，控制信号输出到PWM模块，通过调整PWM波形对光伏输出电压进行控制。

4、实验步骤

低代码控制器的特点在于不需要对控制器进行代码的编写，只要在excel文件之中进行测点配置、通信通道和AOE配置就可以实现相应的控制。

将控制器电源线与电源相连，打开电源开关，再用网线将控制器与计算机连接，就可以使用。利用发现工具获得控制器ip，如下图所示：

当控制器启动并接入计算机，被计算机发现后，可以得到如下界面（打开一个浏览器，并输入控制器地址也可以得到如下界面）。

点击界面中控制器id，进入控制器配置界面，选择并导入已编写好的测点、通道和AOE配置文件（excel文件另存为.csv格式文件后使用，可点击附件配置文件和仿真模型.zip下载配置文件和仿真模型，其中points-aoe-mppt.csv为测点配置文件，tcp-mbd-transport.csv为通道配置文件，aoe-mppt.csv为AOE配置文件，mpptdemo.slx为仿真模型，mpptCtrl.m为S-函数源文件），点击界面中的“reset”即可保存配置并运行控制器。

5、运行仿真

先运行低代码控制器，再运行Simulink模型，进行仿真，得到的光伏输出功率仿真结果如下图所示。

 由上图可见，经过控制后，光伏输出功率成功调整保持在最大功率点，并可对环境参数的变化进行快速响应，调整至新的最大功率点。

本实验利用低代码控制器实现了光伏最大功率点跟踪控制，其中AOE控制网络的建立十分直观，通过这个网络可以清晰展示控制过程的所有步骤，且控制功能实现无需复杂编程，适合非编程技术背景的人员学习使用。