怎么用28377写mppt的代码
时间: 2023-03-31 16:03:57 浏览: 84
可以使用28377的PWM模块和ADC模块来实现MPPT算法。首先,通过ADC模块读取太阳能电池板输出电压和电流的值,然后根据这些值计算出功率值。接着,使用PWM模块控制电池充电器的输出电压和电流,以使得太阳能电池板输出功率最大化。具体实现过程可以参考相关的MPPT算法文献和代码实现。
相关问题
写出Salp-Swarm MPPT的代码
以下是 Salp-Swarm MPPT 的 Python 代码实现:
```python
import numpy as np
import math
# 定义 Salp-Swarm MPPT 类
class SalpSwarmMPPT:
def __init__(self, population_size, iteration_num, crossover_rate, mutation_rate, alpha):
self.population_size = population_size # 种群大小
self.iteration_num = iteration_num # 迭代次数
self.crossover_rate = crossover_rate # 交叉概率
self.mutation_rate = mutation_rate # 变异概率
self.alpha = alpha # 控制步长的参数
self.x = None # 个体位置向量
self.v = None # 个体速度向量
self.fitness = None # 个体适应度值
self.gbest_x = None # 种群最优位置向量
self.gbest_fitness = -np.inf # 种群最优适应度值
# 计算适应度值的函数(需自行定义)
def calculate_fitness(self, x):
# TODO: 根据具体问题实现计算适应度值的函数
pass
# 初始化种群
def initialize_population(self, x_min, x_max):
self.x = np.random.uniform(x_min, x_max, size=(self.population_size,))
self.v = np.zeros_like(self.x)
self.fitness = np.zeros_like(self.x)
for i in range(self.population_size):
self.fitness[i] = self.calculate_fitness(self.x[i])
if self.fitness[i] > self.gbest_fitness:
self.gbest_x = self.x[i]
self.gbest_fitness = self.fitness[i]
# 更新个体速度和位置
def update(self):
for i in range(self.population_size):
r1 = np.random.rand()
r2 = np.random.rand()
v_new = self.alpha * (self.gbest_x - self.x[i]) + r1 * (self.v[i] - self.alpha * (self.x[i] - self.gbest_x)) + r2 * np.random.rand()
x_new = self.x[i] + v_new
if x_new < x_min:
x_new = x_min
elif x_new > x_max:
x_new = x_max
# 个体适应度值更优则更新
fitness_new = self.calculate_fitness(x_new)
if fitness_new > self.fitness[i]:
self.x[i] = x_new
self.v[i] = v_new
self.fitness[i] = fitness_new
# 种群最优位置向量更优则更新
if fitness_new > self.gbest_fitness:
self.gbest_x = x_new
self.gbest_fitness = fitness_new
# 进行 Salp-Swarm MPPT
def run(self, x_min, x_max):
self.initialize_population(x_min, x_max)
for i in range(self.iteration_num):
self.update()
return self.gbest_x
```
需要根据具体问题实现计算适应度值的函数,并根据实际情况调整参数。在使用时,调用 `SalpSwarmMPPT` 类的 `run` 方法即可得到最大功率点的位置向量。
多峰值MPPT算法代码
以下是一种基于P&O(Perturb and Observe)算法的多峰值最大功率点跟踪(MPPT)算法的代码实现。
```python
# 多峰值MPPT算法
# 基于P&O算法
# 作者:AI学园
def mppt(voltage, current, v_min, v_max, step_size):
"""
voltage: PV模块输出电压数组
current: PV模块输出电流数组
v_min: PV模块最小电压
v_max: PV模块最大电压
step_size: 步长
"""
# 初始化变量
v_prev = voltage[0]
i_prev = current[0]
p_prev = v_prev * i_prev
v_mpp = v_prev
i_mpp = i_prev
p_mpp = p_prev
# 循环计算
for i in range(1, len(voltage)):
v = voltage[i]
i = current[i]
p = v * i
# 判断方向
if p > p_prev:
if v_prev + step_size <= v_max:
v_step = step_size
else:
v_step = v_max - v_prev
else:
if v_prev - step_size >= v_min:
v_step = -step_size
else:
v_step = v_min - v_prev
# 更新电压
v_prev = v_prev + v_step
# 计算新的功率和电流
i_prev = i
p_prev = p
i_mpp = i_prev if p_prev > p_mpp else i_mpp
v_mpp = v_prev if p_prev > p_mpp else v_mpp
p_mpp = p_prev if p_prev > p_mpp else p_mpp
return v_mpp, i_mpp, p_mpp
```
使用方法:
```python
voltage = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]
current = [0.5, 1, 1.5, 1.8, 1.9, 1.8, 1.6, 1.4, 1.2, 0.8]
v_min = 10
v_max = 100
step_size = 1
v_mpp, i_mpp, p_mpp = mppt(voltage, current, v_min, v_max, step_size)
print("最大功率点电压:", v_mpp, "V")
print("最大功率点电流:", i_mpp, "A")
print("最大功率点功率:", p_mpp, "W")
```
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