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"利用 CompactRIO 控制器實現各訊號量測后，讓此系統增加可靠度和實用性，亦縮短研發成果移轉至市場所需要的時間。"
- Ru-Min Chao, Electromechanical Research Institute, National Cheng Kung University
挑戰：
太陽能電池有其最佳工作點，于此點可獲得最大之輸出功 率，但最佳工作點往往隨著周圍環境而改變，如果將太陽能電池之輸出電壓固定，則無法持續地產生最大輸出功率。故目前在太陽光能電池之應用技術中，最大功率點追蹤（Max Power Point Tracking, MPPT）可提升發電的整體效率。本研究的目的，在于建構一套系統進行實時演算，確保瞬息萬變的大氣環境下皆可達成最大之功率輸出。
解決方案：
本文設計一套太陽能最大功率追蹤器；軟件方面，選擇以NI LabVIEW 8.2作為開發接口撰寫算法，由cRIO之FPAG模塊采用DMA方式進行訊號擷取，再由Real Time模塊執行MPPT；硬件方面，從NI CompactRIO（cRIO）量測模塊量得太陽能電池電流與電壓變化情形，接著由FPGA透過I/O模塊進行數據擷取，傳遞數據至Real Time模塊進行實時運算處理，最后自PWM模塊輸出最大功率點之Duty Cycle至降壓型電路，此時輸出電壓即為最大功率點下所產生之電壓，并可提供電池供電或馬達等負載；透過以上過程可實現太陽能電池最大功率追蹤。
作者：
Ru-Min Chao - Electromechanical Research Institute, National Cheng Kung University
摘要
本研究之目的在改善現有太陽光電池之最大功率追縱控制設計，發展出功率量測型之最大功率追蹤系統。由于追蹤功率所使用的電壓轉換器需配合高頻PWM 切換訊號，故必須具備高速PWM訊號與擷取之能力，同時考慮系統的可移植性以便日后運用于船舶做為動力系統，以嵌入式的運算系統為首要考慮。因此本研究使用國家儀器公司之Compact RIO模塊，此模塊運用LabVIEW程序燒入FPGA芯片，使得開發之運算法得以達到穩定、高效率的整合型系統；并與自行制作之降壓電路，以調整功率開 關導通時間進而控制輸出，以達到最大功率要求，由模擬與實測結果可得知本文系統之可行性。
系統架構說明
圖一為系統架構說明，由25W之太陽能電池提供電能，經降壓轉換器（converter）降壓后將轉換后得到的電能儲存至充電電池并提供給6V 10AH之鉛酸充電電池與作為負載的馬達，其中由PWM模塊, cRIO-9474提供的PWM切換訊號作為Converter之輸入端與輸出端之電壓調變，Solar cell之輸出功率則由電壓模塊, cRIO-9221量測、并透過FPGA模塊, cRIO-9101進行數據擷取后，將擷取所得之功率提供Real Time Controller, cRIO-9002以便進行MPPT之運算并輸出PWM訊號。由于太陽能電池特性線（Solar P-D curve）在某一工作周期（duty）具有最高的輸出功率（power），故將converter之PWM訊號操作于該duty點，將得最大功率點所對應的Duty cycle并將其輸出至Converter即可得到最大的太陽能電池輸出功率，此追蹤最大功率的過程即為MPPT。
圖一、硬件系統架構圖
由于MPPT乃透過功率量測進行Duty為了解Converter是否可確實運作，故使用18V，1.7A之電源供應器代替太陽能電池之電源，充電 電池剩余電量為5.9V，PWM訊號之振幅為12V，頻率為20kHz，Duty = 50%，由示波器實際量測電壓電流波形，量測結果如圖二中所示，Ch1為電壓，大小為18.1V，Ch2為電流傳感器之量測結果，大小為5.87V，其換算單位為0.25A/V，故電流大約為1.47A；兩者訊號之變化頻率大約為20kHz。
而cRIO之訊號擷取傳遞方式可概分為中斷請求線路（Interrupt Request, IRQ）與直接內存訪問（Direct Memory Access, DMA），IRQ為本機端或實時端（Real Time）每次進行數據擷取時，中斷FPGA的擷取數據動作并回傳該點擷取值至本機端或實時端后，再繼續數據之擷取，適合較低頻率之訊號擷�。�1kHz以 下，本機端或實時端的最快執行速度）。圖四左圖為使用IRQ的數據擷取時間歷程，實驗使用18V，1.7A的電源供應器，對5.9V的電池進行充電，Duty由0%以1%的間隔調整到100%，可發現由于擷取時取樣率不足20kHz使得擷取結果十分不理想。
DMA擷取之回傳方式中間并無中斷之發生，其數據擷取為FPGA透過事先設定的FIFO（First Input First Output）內存大小，直接將所擷取到的數據以數組全部傳至FIFO之中，而本機端或實時端則定時將所有數據自FIFO取出以便FPGA繼續將數據寫 入，如圖三所示，此方式適合高頻之數據擷�。�1kHz以上）。同樣使用18V，1.7A的電源供應器，對5.9V的電池進行充電，Duty由0%以1%的 間隔調整到100%所繪制出的時間歷程圖，如圖四右圖所示，可發現使用DMA所得的訊號擷取可得到較正確的結果。
圖二、太陽能電池輸出端之電壓電流
圖三、DMA示意圖
圖四、IRQ結果（左圖）與DMA結果（右圖）
MPPT實驗流程如圖五所示，分為MPPT運算與紀錄的目標端以及檢視記錄數據的本機端，為了檢視本系統經MPPT所得到的Duty cycle是否確實為太陽能照度特性在線最大功率點，故每次進行最大功率追蹤前，先進行特性線之繪制，再行MPPT之追蹤并比較兩者最大功率點所對應之 Duty cycle與功率之差異即可了解MPPT之成效。充電實驗則為了解MPPT之實際性能，流程圖如圖六所示，與圖五之流程相似，但去除Duty Scanning之步驟以及加上充電流程。
圖五、MPPT實驗流程圖
圖六、充電實驗流程圖
MPPT實驗為25W之太陽能電池對6V之充電電池進行充電，并輔以6V DC馬達做為系統負載以確保系統保持于充電狀態；為確認系統可針對不同照度下進行MPPT，故測試的時間為13:51~15:49，如從圖七的實驗結果所 示，每次MPPT的時間間隔約為25分鐘，藉以看出太陽照度之變化，各個時間所繪出之線段為當時的太陽能特性線，MPP為各個特性線之最大功率點，MPPT為經由追蹤所得到之最大功率點。將追蹤結果整理如表一的實驗結果對照表，由表中可知本系統可確實達成有效的最大功率追蹤。
充電實驗為使用25W太陽能電池、兩顆并聯的6V 10Ah的充電電池由近乎空電池狀態的3.3V開始進行充電，期間并使用6V DC的馬達作為負載，充電時間為3小時，每分鐘進行一次MPPT，接著以充電流程檢視是否有過充之現象。3小時以后，去除太陽能電池與MPPT后，再進行 電池對馬達的放電實驗。其結果如圖八所示，注意圖中的放電時間與充電時間近乎相同，由此可知，使用MPPT進行充電后可有效提升系統之性能。
圖七、照度下降之MPPT PV圖
表一、實驗結果對照表
圖八、充放電實驗結果
使用cRIO進行開發工作相較于其他硬件平臺更容易于短時間內上手，但其開發完成后系統的功能毫不遜色于其他產品，例如cRIO的FPGA模塊之 VHDL之編寫與刻錄方式及簡化許多繁瑣的步驟，即可藉由內部之40Mhz運算頻率以提供MPPT運算上所需要的20kHz PWM輸出訊號以及電壓電流之量測，并且亦可同步達成顯示與紀錄等功能以提供用戶參考，而cRIO的Real Time controller所提供的實時運算，更進一步加強系統進行MPPT運算上的穩定性，未來本系統的算法亦可應用于其他太陽能發電系統之功率追蹤。
NI的售后服務亦十分的完善，從機臺的維修到技術層面等問題都可向NI之應用工程師等人進行相關之咨詢，每年舉辦的研討會以及免費教學，更讓我們從中獲益良多。再次感謝NI以及工程師們，有你們的產品與協助，這套MPPT系統才能得以完成！
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