基于太陽能電源的圖像采集系統

戴智堅，林培杰，程樹英

（福州大學 微納器件與太陽能電池研究所，福建 福州350108）

隨著能源危機的加劇，新能源的利用已經成為各個國家長遠的發展戰略。光伏能源以其可再生性和無污染的優勢，被公認為今后解決能源緊缺的有效能源之一[1-2]。在供電條件不足，又需要圖像監控的場合，利用太陽能為監控設備供電，不僅減少了架設電網的費用，而且提高了能源的利用率[3]。

在太陽能充電的最大功率點跟蹤(MPPT)策略上，近年來出現了各種MPPT控制算法。參考文獻 [4-6]中提到常用的固定電壓法CV(Constant Voltage)和擾動觀察法P&O(Perturbation and Observation)具有控制思路簡單、易于實現的優點，但也存在各自的缺陷。

本文針對擾動觀察法在外界環境或負載突變時，因快速擾動造成功率振蕩和誤判的缺點，提出了固定電壓法結合擾動觀察法的MPPT控制方法[7]。

在圖像采集部分，由于CMOS圖像傳感器具有價格低廉、重量輕、功耗小等優勢，采用美國Omnivision公司開發的CMOS彩色圖像傳感器芯片OV7620進行圖像采集設計[8]，給出了基于太陽能電源的圖像采集設計方案。

1 系統架構

基于太陽能光伏電源的圖像采集系統的結構框圖如圖1所示。系統主要包括太陽能電池板、防雷擊電路、電壓/電流采集電路、BUCK充電電路、驅動電路、蓄電池、AVR單片機、OV7620攝像頭電路和串口電路。

圖1 系統結構框圖

本文重點研究了BUCK充電電路中MPPT控制算法的實現，以及基于太陽能光伏充電的圖像采集系統的實現。系統的核心控制器AVR采用高性能、低功耗的ATmega16A單片機。

2 系統硬件設計

2.1 光伏電池充電控制

AVR單片機首先對采集到的太陽能電池板充電電壓、電流信號進行A/D轉換，得到的數字信號通過控制器進行MPPT算法處理。

BUCK電路中的開關管和續流二極管設計成相似的結構，并用一片內部自帶死區產生的驅動芯片進行信號的驅動放大。

為防止瞬變的高電壓破壞蓄電池，在輸出電壓接到蓄電池之前加上了2片具有高浪涌能力的功率緩沖芯片MBR20100。圖2是光伏電池板對蓄電池的BUCK充電電路硬件原理圖。

2.2 圖像采集電路設計

OV7620攝像頭將拍攝的模擬圖像進行抗混疊濾波、放大、A/D轉換以及圖像的開窗等預處理，從而轉換為數字圖像數據。控制器通過幾個同步信號按照圖像采集的時序采集數字圖像數據。

為了盡量減少模擬電路與數字電路之間的地線干擾，在設計中用磁珠將模擬地和數字地隔離開。圖像采集及主控制器硬件電路原理圖如圖3所示。

3 系統的軟件設計

3.1 系統的軟件流程

系統的軟件流程圖如圖4所示。

系統由上位機指令啟動，實時采集電池板電壓數據和數字圖像數據。當檢測到電池板電壓大于10 V時，延遲3分鐘對電池板電壓進行實時監測；若3分鐘后電池板電壓仍大于10 V，則進入充電狀態。當采集到蓄電池電壓小于14.7 V時，啟動電流采集電壓/電流信號并根據該信號通過固定電壓法和雙向擾動觀察法相結合的最大功率跟蹤算法調整輸出的脈寬信號；當檢測到蓄電池電壓大于14.7 V時，則進入浮充狀態防止過充。

攝像頭的初始化利用AVR兩線串行接口TWI上I2C協議的三相寫周期對0V7620的功能寄存器進行配置。通過配置相應的寄存器可以使OV7620工作于不同模式，例如要將OV7620設置為16 bit數據格式、320×240輸出格式和連續掃描模式，需通過如下3個函數進行設置：

寫寄存器的過程主要是三相傳輸，首先是寫允許指令0x42，接著傳輸目標寄存器的地址，最后是要寫入的數據。

圖像數據的采集根據同步信號VSYNC、HREF、PCLK協調動作來完成。

上位機采用VC++軟件編寫圖像采集界面，通過串口發送啟動命令并開始接收320×240的圖像數據。

3.2 MPPT控制策略

當太陽能電池板的輸出功率達到最大值時，其對應的電壓即最大功率點輸出電壓，固定電壓法是將輸出電壓穩定在一個固定值上。電池板的輸出功率會隨光強和溫度的變化而變化，因而該方法的控制精度低。

擾動觀察法是通過將本次的電池板輸出功率與上次相比較來確定增加或減少輸出電壓，進而實現MPPT。它存在一個缺點，即在功率追蹤的過程中，光強的變化和快速擾動等因素都可能導致功率振蕩和誤動作，使MPPT控制達不到預期效果。

為克服上述缺點，本文提出一種新型的MPPT控制方法，系統先利用固定電壓法將太陽能電池板的輸出功率鎖定到最大功率點（輸出電壓在30 V～38 V內）附近，以保證跟蹤的快速性。在此基礎上，再采用小步長的雙向擾動觀察法追蹤太陽能電池板的最大功率點，進一步提高對光伏陣列的利用效率。

與一般的MPPT算法不同，當外界環境或負載發生突變時由固定電壓法實現MPPT控制，從而有效地避免了因外界因素引起的誤動作。而擾動觀察法主要對最大功率點附近的穩態特性進行優化，擾動步長可遠小于一般擾動觀察法的步長，并且按照接近最大功率點的方向逐步減少，這樣不僅可以提高控制的精度，而且能有效地減少系統在最大功率點附近的功率振蕩現象。本文采用的MPPT算法流程圖如圖5所示。

在雙向擾動觀察法中，系統實時采集太陽能電池板的電壓電流數據，計算雙向擾動(PWM+△PWM或PWM-△PWM)后的功率值(Pi或Pj)，并與擾動前的功率值Pnow比較，根據比較結果來確定下一步的擾動方向：當Pi＞Pnow時，繼續按 PWM+△PWM 擾動；當Pj＞Pnow時，繼續按PWM-△PWM 擾動；當Pnow＞Pi且Pnow＞Pj時，調整擾動步長△PWM=0.5△PWM。當擾動步長小于系統設定的微小量ε時，說明已找到太陽能電池板的最大功率點。

4 實驗結果

按照太陽能光伏電源圖像采集系統的設計方法，系統的晶振為 7.372 8 MHz，一幀 320×240的圖像有 76 800個像素點，配合時序完成每個像素點的采集需要7個時鐘周期，因此本系統的幀頻約為13 f/s，設計完成的圖像采集效果如圖6所示。

從采集的波形圖像來看，兩個MOS管的驅動波形平穩并且達到了良好的互補，兩管的交替導通能夠很好地完成控制器設定的充電策略。電池板的輸出功率達到最大時占空比不再變化，此時測試的充電電壓為30.5 V，充電電流為 1.92 A，蓄電池輸入電壓為 14.67 V，輸入電流為 3.64 A，效率達到 91.18%，因此該系統采用的 MPPT控制算法是一種可行的控制策略。

本文設計了用于圖像監控的太陽能電源圖像采集系統，傳輸方式上系統采用有線傳輸，適用于近距離傳輸的場合。今后可利用SPI接口在本系統上嘗試遠程圖像無線傳輸。在光伏充電策略中提出了一種新型的MPPT控制策略，使得光伏發電的穩定性和準確性得到了很大的改善。實驗證明，該系統工作穩定可靠。

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