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用于低功耗能量采集的快速扰动观察法梯度下降算法
Gradient Descent for Fast Perturbation and Observation in Low-Power Energy Harvesting
| 作者 | Hanyi Sun · Han Peng · Hongfei Xiao · Yidong Zhao · Xianchao Liu |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2024年1月 |
| 技术分类 | 控制与算法 |
| 技术标签 | MPPT 户用光伏 储能系统 |
| 相关度评分 | ★★★ 3.0 / 5.0 |
| 关键词 | 能量采集器 最大功率跟踪 扰动观察法 梯度下降 IoT传感器 阻抗匹配 |
语言:
中文摘要
本文针对物联网传感器能量采集系统,提出了一种基于梯度下降法的改进型扰动观察(P&O)MPPT算法。相比传统的开路电压法和常规P&O法,该算法在实现共轭阻抗匹配的同时,显著提升了低功耗场景下的最大功率跟踪速度与效率,有效解决了能量采集受限问题。
English Abstract
Energy harvesters can be used to power IoT sensors. Maximum power tracking of energy harvesters allows more energy to be extracted to meet higher power requirements. However, both the open-circuit voltage method and the perturbation and observation method, which were commonly adopted for energy harvesters with ac output, have disadvantages. The former method cannot achieve conjugate impedance matc...
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SunView 深度解读
该研究提出的快速梯度下降MPPT算法在低功耗能量采集领域具有创新性。对于阳光电源而言,虽然目前核心业务聚焦于MW级光伏与储能系统,但该算法在优化户用光伏逆变器及微型逆变器在弱光或遮挡环境下的跟踪效率方面具有借鉴意义。此外,该技术可探索应用于iSolarCloud智能运维平台下的边缘侧传感器供电优化,通过提升传感器自供电效率,降低运维成本。建议研发团队关注其在低算力嵌入式控制器中的移植可行性,以进一步提升小型化产品的动态响应性能。