一种基于ML-MPPT和动态基准电压调控的Buck-Boost锂电池智能充电方法

本发明涉及光伏板供电下的锂电池充电技术领域，具体为一种基于ML‑MPPT和动态基准电压调控的Buck‑Boost锂电池智能充电方法，根据锂电池电压将充电阶段划分为涓流、恒流、恒压充电阶段；在恒流阶段采集环境温度、太阳照度及最大功率点电压数据，将数据经预处理后训练最大功率点电压预测机器学习模型，将模型蒸馏得到压缩模型部署于微控制器上；将实时环境数据输入模型预测获取最大功率点电压，作为基准电压，并采样光伏板输出电压，并利用创新性的PWM控制系统，控制Buck‑Boost电路的输入电压，即通过微控制器控制PWM脉冲的占空比，调整Buck‑Boost电路的输入阻抗，使光伏板输出电压即开关电源输入电压根据环境情况调整到最大功率点电压；根据电池状态和输入功率将锂电池在不同的充电阶段进行动态切换。本发明将机器学习融入最大功率点电压的预测，适用于光伏供电下锂电池的智能充电场景。