1.算法仿真效果 其中Vivado2019.2仿真结果如下:

image.png

使用matlab进行显示如下:

image.png

2.算法涉及理论知识概要 在太阳能光伏系统中,最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking, MPPT)是提高能量转换效率的关键技术之一。爬山法(Hill Climbing Algorithm, HCA)作为最直观和基础的MPPT算法之一,因其简单易实现而被广泛研究。

   爬山法的基本思想是:从任意工作点出发,通过逐步调整光伏电池的工作点,使输出功率逐渐增大,直到无法继续增加为止,此时即认为达到了最大功率点。算法核心在于如何确定每次调整的方向和幅度。

   假设光伏电池的输出功率P与其工作电压V之间存在关系P=f(V),在大多数情况下,此函数在低电压和高电压区域单调递减,在中间某区间内有一个最大值点,即最大功率点Vmpp​。

image.png

3.Verilog核心程序

//
// Company: 
// Engineer: 
// 
// Create Date:    04:44:35 06/05/2019 
// Design Name: 
// Module Name:    MPPT_test_tops 
// Project Name: 
// Target Devices: 
// Tool versions: 
// Description: 
//
// Dependencies: 
//
// Revision: 
// Revision 0.01 - File Created
// Additional Comments: 
//
//
module MPPT_test_tops(
                     i_clk,
						   i_rst,
						   o_PV_current,
						   o_PV_voltage,
						   o_PV_power,
						   o_PV_max,
						   o_PV_current2,
						   o_PV_voltage2,
                     o_state							
	                  );
 
 
input i_clk;
input i_rst;
output signed[15:0]o_PV_current;
output signed[15:0]o_PV_voltage;
output signed[31:0]o_PV_power;
output signed[31:0]o_PV_max;
output signed[15:0]o_PV_current2;
output signed[15:0]o_PV_voltage2;
output [1:0]o_state;
 
 
//为了单独测试MPPT,这里直接模拟来自PV的U和I
UI_test UI_PV(
    .i_clk    (i_clk), 
    .i_rst    (i_rst), 
    .o_current(o_PV_current), 
    .o_voltage(o_PV_voltage)
    );
	 
//MPPT	 
MPPT_module MPPT_module_U(
    .i_clk       (i_clk), 
    .i_rst       (i_rst), 
    .i_PV_current(o_PV_current), 
    .i_PV_voltage(o_PV_voltage), 
    .o_PV_power  (o_PV_power), 
    .o_PV_max    (o_PV_max), 
    .o_PV_current(o_PV_current2), 
    .o_PV_voltage(o_PV_voltage2),
	 .o_state     (o_state)
    );	 
	 
	 
endmodule

```