一种基于模型分析的光电微能源系统设计方法

摘要

本发明公开了一种基于模型分析的光电微能源系统设计方法，属于光电技术领域。本发明根据集成光电微能源传感器节点的组成及功能要求，将其分为能量转换子系统、能量存储子系统、能量管理子系统和传感器节点四部分。对这四部分的能量参数进行分析，根据光电微能源系统为传感器节点供电方式，建立光电微能源系统不同能量参数之间关系的设计模型。根据光电微能源的功能要求及微能源使用地区的环境特点，确定出系统设计参数。系统设计参数结合微能源设计模型，确定出光伏电池的面积和微能源系统的单元电路，从而完成集成传感器光电微能源系统设计。本发明利用设计模型，大大简化了系统的设计过程，为光电微能源系统设计建立了普适的设计方法。

主权项

1、一种基于模型分析的光电微能源系统设计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、根据集成光电微能源传感器节点的功能特点，将集成光电微能源传感器节点划分为能量转换、能量存储、能量管理和传感器节点4个子系统，并分别确定出这4个子系统所需要分析的能量参数；a、能量转换子系统能量参数包括：太阳光强E(t)、光伏电池输入功率P_in(t)、光伏电池的光电转换效率η、光伏电池输出效率η_R、光伏电池的有效面积S和输出功率P_o(t)；上述能量参数之间的关系如下：P_in(t)＝S·E(t)·cosθ                    (1)$\eta =\frac{P_m}{p_{\mathrm{in}}}=\frac{u_m·i_m}{p_{\mathrm{in}}}---\left(2\right)$${\eta }_R=\frac{P_o\left(t\right)}{P_{\mathrm{in}}\left(t\right)}=\frac{u_o\left(t\right)·i_o\left(t\right)}{P_{\mathrm{in}}\left(t\right)}---\left(3\right)$在(1)式中，θ为太阳光在光伏电池上的入射角，在(2)式中，P_m、u_m、i_m分别为光伏电池最大功率点对应的输出功率、电压和电流，在(3)式中，u_o(t)、i_o(t)分别为光伏电池输出的实际电压和电流；b、存储子系统能量参数包括：能量存储容量C、放电深度DOD和自放电率η_sd；c、能量管理子系统能量参数包括：自身电路工作的功耗Ps(t)和负载驱动器的驱动效率η_d；d、传感器节点子系统能量参数包括：激活状态的占空比D，激活状态的电流i_a(t)，休眠状态的电流；传感器节点在一个脉冲周期中的功耗P_c(t)可表示为(4)式所示：P_c(t)＝V_s·[D×i_a(t)+(1-D)×i_s(t)]            (4)其中，V_s表示传感器节点的工作电压；步骤二、对能量传输特性进行分析，确定出经步骤一得出的4个子系统的能量参数之间的关系，以便建立光电微能源系统的设计模型；光电微能源系统给传感器节点的供电方式包括：光伏电池供电和能量存储器供电；在光伏电池供电方式中，光伏电池的输出功率P_o(t)为：P_o(t)＝P_c(t)+P_loss1(t)            (5)(5)式中，P_c(t)为能量存储器充电功率，P_loss1(t)为损耗功率，P_loss1(t)包括能量管理电路自身功耗P_self(t)、驱动电路的转换损耗P_dive(t)和传感器节点的功耗P_s(t)，如(6)式所示：P_loss1(t)＝P_self(t)+P_diver(t)+P_s(t)            (6)其中，驱动电路的转换损耗P_diver(t)与驱动电路的转换效率η_d和传感器节点的功耗P_s(t)有关，如(7)式所示：$P_{\mathrm{div}\mathrm{er}}\left(t\right)+P_s\left(t\right)=\frac{P_s\left(t\right)}{{\eta }_d}---\left(7\right)$因此，P_loss1(t)表示为：$P_{\mathrm{loss}1}\left(t\right)=P_{\mathrm{self}}\left(t\right)+\frac{P_s\left(t\right)}{{\eta }_d}---\left(8\right)$其中，η_d为驱动电路的转换效率，P_s(t)为传感器节点的功耗；能量存储器的充电功率P_c(t)与能量存储器的容量C和充电控制电路的充电效率η_c有关，如(9)式所示：${\int }_0^{\mathrm{Tc}}{P}_c\left(t\right)\mathrm{dt}=\frac{C}{{\eta }_c}---\left(9\right)$(9)式中，T_c为能量存储器的充电时间；在能量存储器供电方式中，能量存储器的输出功率P_co(t)为：P_co(t)＝P_loss2(t)                (10)(10)式中，P_loss2(t)包括驱动电路的转换损耗P_dive(t)和传感器节点的功耗P_s(t)，且：$P_{\mathrm{loss}2}\left(t\right)=P_{\mathrm{drive}}\left(t\right)+P_s\left(t\right)=\frac{P_s\left(t\right)}{{\eta }_d}---\left(11\right)$因此，$P_{\mathrm{co}}\left(t\right)=\frac{P_s\left(t\right)}{{\eta }_d}---\left(12\right)$其中，η_d为驱动电路的转换效率；在能量存储器供电方式中，由于能量存储器的内阻和能量存储器的自放电特性，会存在能量的损失，对于容量为C的能量存储器，输出能量与放电深度DOD和自放电率η_sd之间的关系可表示为：${\int }_0^{T_d}{P}_{\mathrm{co}}\left(t\right)\mathrm{dt}=C·\mathrm{DOD}·(1-{\eta }_{\mathrm{sd}})---\left(13\right)$(13)式中，T_d为放电时间；步骤三、根据步骤二得出的不同能量传输模式下能量参数间的关系，建立光电微能源系统的设计模型；根据能量存储器供电方式能量传输的特性，能量存储器的容量C表示为(14)式所示；$C=\frac{{\int }_0^{T_{d_1}}{P}_s\left(t\right)\mathrm{dt}}{(1-{\eta }_{\mathrm{sb}})·\mathrm{DOD}·{\eta }_d}=\frac{{\int }_0^{T_{d_1}}{V}_s·[D\times i_a\left(t\right)+(1-D)\times i_s\left(t\right)]\mathrm{dt}}{(1-{\eta }_{\mathrm{sb}})·\mathrm{DOD}·{\eta }_d}---\left(14\right)$(14)式中，T_d1为无太阳光照下传感器节点工作的最长时间；根据步骤一、步骤二中获得的对光电微能源系统各部分能量参数和不同供电方式下能量传输特性的分析结果，由(1)(3)式得：P_o(t)＝η_R·S·cosθ·E(t)                    (15)由(6)、(9)、(13)式得：${\int }_0^{T_c}{P}_o\left(t\right)\mathrm{dt}=\frac{C}{{\eta }_c}+{\int }_0^{T_c}{P}_{\mathrm{self}}\left(t\right)\mathrm{dt}+{\int }_0^{T_c}\frac{P_s\left(t\right)}{{\eta }_d}\mathrm{dt}---\left(16\right)$根据(14)(15)(16)式，建立光电微能源系统中太阳光强E(t)、光伏电池组件有效面积S、能量存储器容量C和传感器节点功耗P_s(t)之间的关系模型，如(17)式所示：$S={\int }_0^{T_c}\frac{P_o\left(t\right)}{\cos \theta ·{\eta }_R·E\left(t\right)}\mathrm{dt}=\frac{{\int }_0^{T_c}[P_{\mathrm{self}}\left(t\right)+\frac{P_s\left(t\right)}{{\eta }_d}]\mathrm{dt}+\frac{{\int }_0^{T_{d1}}{P}_s\left(t\right)\mathrm{dt}}{(1-{\eta }_{\mathrm{sb}})·\mathrm{DOD}·{\eta }_d·{\eta }_c}}{{\int }_0^{T_c}\cos \theta ·{\eta }_R·E\left(t\right)\mathrm{dt}}---\left(17\right)$(17)式中，T_c为光电微能源系统中光伏电池给传感器节点供电和能量存储器充电的时间，T_d1为连续阴雨天节点工作的时间；在实际工作中，能量存储器充电管理的方式包括单天或多天充满，对于多天充满方式，能量存储器在夜间放电为传感器节点供电，因此，实际的光电微能源系统的设计模型如(18)式所示：$S=\frac{{\int }_0^{\mathrm{Tc}}(P_{\mathrm{self}}+\frac{P_s\left(t\right)}{{\eta }_d})\mathrm{dt}+[\frac{{\int }_0^{T_{d1}}{P}_s\left(t\right)\mathrm{dt}}{(1-{\eta }_{\mathrm{sb}})·\mathrm{DOD}·{\eta }_d·{\eta }_c}+{\int }_0^{T_{d2}}\frac{P_s\left(t\right)}{{\eta }_d}\mathrm{dt}]}{{\int }_0^{\mathrm{Tc}}\cos \theta ·{\eta }_R·E\left(t\right)\mathrm{dt}}---\left(18\right)$(18)式中，为在夜间充电过程中，能量存储器为传感器节点供电的能量，T_d2为能量存储器在夜间为传感器节点供电的时间；步骤四、根据光电微能源的功能要求及微能源使用地区的环境特点，确定出系统设计参数，具体为：a、按照设计要求，确定传感器节点功耗P_s(t)和传感器节点连续工作的时间T_d1，并确定能量存储器容量C；b、根据所选用单元器件，确定能量存储器的充电效率η_c、能量存储器的自放电率η_sb、放电深度DOD，驱动效率η_d；c、分析传感器使用地区的天气条件，确定太阳辐照度E(t)，能量存储器充电方式，根据所用光伏电池和最大输出功率控制方案确定其转换效率η_R；然后，系统设计参数结合步骤三建立的微能源设计模型，确定出光伏电池的面积S和微能源系统的单元电路，从而完成集成传感器光电微能源系统设计。