出力電力最大化システムの最適化研究

(1)

修士論文要旨

(2015

年度)

アナログ回路技術による太陽電池応用、

出力電力最大化システムの最適化研究

A Study of Optimizing a Solar-cell Power System that Maximizes the Output Power by Applying Analog Circuit Techniques

電気電子情報通信工学専攻安倍幹織 Mikio Abe 1 はじめに

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ࠪ࡯ࠬ࡞࡯ဳ ࡈ࡟ࠠࠪࡉ࡞ဳ

図

1:

研究背景

近年、携帯型電子機器の高機能化に伴い消費電力も増大しているが、この電源となる二次電池の容量は消費電力に追従できていない。

そこで家庭用電源からの充電を必要としない太陽電池が注目されている。様々な環境で発電できる太陽電池を利用することで電力増加の追従に寄与できる。また、

太陽電池セルの多様化もこれに後押ししている。

ただし、どんな太陽電池も環境に依存して発電量が変わるため、常に最大電力で発電できるように

MPPT(Maximum Power Point Tracking)

制御という手法が用いられている。しかし携帯型太陽電池の

MPPT

制御システムにはシステム規模・消費電力・動作電圧といった課題がある。本論分ではアナログ回路を用いて、

携帯電子機器への利用を目的とした

MPPT

制御システムの最適化を提案する。

2 従来手法：デジタル回路 MPPT システム

従来の

MPPT

アルゴリズムを説明する。第一に固定電圧制御

CVT(Constant Voltage Tracking)

である。

CVT

は、太陽電池の出力電圧が常に開放電圧の

75

％付近になるように帰還をかけることで、MPP 近傍で動作させて発電効率を上げる。CVT の利点はアルゴリズムの簡易性と応答性の速さだ。一方で環境に依存して変わる

MPP

に追従できない。

第二に山登り法

HC(Hill Climbing method)

である。

HC

は

MPPT

のアルゴリズムの中で最も一般的である。

HC

は

CVT

と同じく帰還による制御方式であり、前状態と現状態の電力を比較し頂点を目指す。

HC

の利点は

MPP

への収束性に優れていることだ。

また、検出情報が太陽電池の出力電圧と出力電流のみであり比較的に簡易に実現できる。

欠点は、常に制御がかかるため

MPP

で完全に動作が落ち着かないことである。また

CVT

と比べると収束精度は良いが、応答速度は遅い。

Solar-Cell DC-DC

Converter Iout Vout

Power Comparator

Load

Sample &

Hold

PWM Controller

図

2: MPPT

システム：従来構成

図

2

は従来のデジタル回路構成による山登り法

MPPT

システムの例である。

従来構成では

MPPT

の制御をデジタル信号処理で行うため変換器が必要である。また、マイコンなどの汎用ボードで制御する方式もあるが、いずれにしてもアナログとデジタルの混載によりシステムの規模やコストが増大する。また、一般的なマイコンは動作電圧が

3V〜

5V

ほど必要であり低電圧での動作が難しい。加えて、

システムが大規模になることにより消費電力の増大も懸念される。

1

(2)

3 提案手法：アナログ回路 MPPT システム

本論分ではアナログ回路技術によりデジタル信号処理を行わない方式を提案する。特に

MPPT

制御部分において、電力情報を出力する乗算器と

Duty

の制御量を決定する

Up/Down

カウンタをアナログ回路で構成する。

アナログ回路構成により以下の利点があげられる。

•

変換器、マイコンなどが不要になり、回路面積の縮小、消費電力の低下、プログラム構築などのコスト削減。

•

ビット精度が無いため単純な構成・少ない素子数で演算機能を実現できる。

•

素子数の減少により低電圧で動作可能になる。

また、前節で一般的な

MPPT

アルゴリズムを比較したが、どちらの方式も欠点がある。そこで、

CVT

と

HC

を適応的に組み合わせるアルゴリズムを提案する。

಴ജ㔚࿶Vout

಴ജ㔚ജPout

Ish1 Ish2 Ish3

Vrefh Vrefl

図

3: Active Hill Climbing

通常、HC では電力値を帰還し探索するが

MPP

から遠い動作点からでは効率が悪い。そこで、MPP 遠方では

CVT

を行って太陽電池の動作点を

MPP

近傍に移し、

そこから

HC

に切り替える手法を提案する。このアルゴリズムを、全動作領域で

HC

を適用するのではなく、能動的に動作点を

MPP

近傍に規定することから、「Active

Hill Climbing method(AHC)」と名付けた。

AHC

の利点は

CVT

の応答性と

HC

の収束精度を両立できることだ。また、CVT と

HC

の基本構成は単純かつ、AHC では選択ロジックが追加されるのみであるから簡易性は損なわれない。

図

4

に

AHC

システムの構成を示す。AHC システムは

CVT

と

HC

を複合した構成であり、太陽電池の出力電圧

Vout

と

2

つの参照電圧を比較して動作領域を規定する論理を

Selector

ブロックで出力する。そして、論理回路によって

CVT

と

HC

で適切なアルゴリズムをイネーブルする。本システムの機能は以下の

4

つに分類出来る。

•

電力計算

(Power Calculation Circuit)

Solar-Cell DC-DC

Converter

PCC Iout Vout

Vp

Power Temptation

Vp'

Power Comparator

T-FF

Selector

Analog Up/Down Converter

PWM Comparator CVT

Comparator Vcvt

triangle wave CVT

HC Vdty

Load

Vrefl Vrefh

図

4: MPPT

システム：AHC

•

電力保持

(Power Temptation)

•

電力比較

(Power Comparison)

• Duty

増減

(Analog Up/Down Counter)

つまり、AHC のシステムを実現するためには電力計算回路が必要である。

4 電力計算回路 PCC

Vdd=1.5V

+ -

Hold Switch

Cvp

Vqhold^

Vqhold Cvt

Ipcc Hold Switch

Vt

+ - ^Vcmp

Vp Vin

Rncfb cfb

Vqrvt

Icmp

Icfb 6uA

Vqpcc

cf3

LX VLX

図

5: PCC：回路

図

(5)

は

PCC

の電力計算部の回路図である。この回路は大まかに左側が出力電圧検出、右側が出力電流検出の役割を持つ。

電圧検出ブロックでは定電流

Ipcc

を容量

Cvt

に充電し、出力電圧

Vout

に比例した積分区間

tcal

を求める。

tcal= Cvt

IpccαVout (1)

電流検出回路ブロックでは太陽電池の出力電流

Iout

を積分区間

tcal

だけ

Cvp

に充電する。

v_p = 1 Cvp

Z _t_cal

0

i_out(t)dt

= αβ Cvt

CvpIpcc

IoutVout (2) (2)

式より、太陽電池の出力電力に比例した電圧

vp

を得られることが分かる。

2

(3)

0 50 100 150 200 250 300

0 100 200 300 400 500 600

Iin[mA]

Vp[mV]

Vin=0.3 Vin=0.5 Vin=0.7

図

6: Vp-Iin

特性

(sim)

図

(6)

は

Vin

を固定し

Iin

を

100mA〜500mA

まで掃引したシミュレーション結果である。v

p

が広範囲で線形性を保っている。この線形性は理想値との誤差率が全領域で

3

％以内に収まっており、電力の計算が高精度であることを示している。

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900

0 100 200 300 400 500 600

Iin[mA]

Vp[mV]

Vin=0.3(Sim) Vin=0.5(Sim) Vin=0.7(Sim)

図

7: Vp-Iin

特性

(実測)

測定基板を作成し実測においても

PCC

の評価を行った。図

(7)

はシミュレーション値と実測値の比較である。

いずれの条件でも誤差

5%以下で収まり、高精度な結果

を得た。よって実際の

IC

でも

PCC

設計の正当性と有効性を示した。

5 PCC のノイズ検討

PCC

の測定評価において、アナログ

GND

のスパイクノイズによって電力計算が途中で終了するという問題がおきた。MPPT システムには正確な電力値が不可欠であるためノイズによる誤動作は致命的問題である。

ゆえにノイズ原因の解析と改善を行った。

PCC

のスパイクノイズはスイッチングノイズであり、

その主因となるのが

DC-DC

コンバータを駆動するパワー

MOS

スイッチである。チップ外部の接続や構成を変えてもスパイクノイズは変化しなかったため、アナログ

GND

へのノイズの伝搬は

IC

チップ内部の基板結合が支配的であると判明した。

Cgs Cgd

Csb Cdb

Cgb

図

8: MOS

トランジスタの寄生容量

パワー

MOS

によるノイズ源となりうるのが基板との接続点であるバルクに付いた接合容量であり、特にノイズに寄与するのがドレイン-バルク間容量の

Cdb

である。

この容量に加わる電圧はスイッチングに伴って大きく変動するため、その電圧変動分の電荷が基板へのノイズになる。接合容量を小さくすればこの影響を低減できるため、パワー

MOS

のレイアウトを格子型から櫛型へと再設計した。櫛型構造を用いることで接合面積が減り、

Cdb

は

72%、バルクから流れる電流は51%低減した。

図

9:

パワー

MOS

のレイアウト

次にノイズの伝搬経路であるシリコン基板だが、測定

IC

チップの基板は抵抗率

0.01Ω·cm

の高濃度基板の上に抵抗率

10Ω·cm

のエピ成長層がある多層構造をとっている。低抵抗の高濃度基板がノイズの伝搬を助長しており、基板のインピーダンスを上げることがノイズ低減につながる。そこで、Deep N-Well を用いてパワー

MOS

のバルクとシリコン基板を絶縁する。Deep

N-Well

をモデル化してシミュレーションを行い有効性を評価した。図

(10)

はその結果だが、アナログ

GND

のスパイクノイズを

96%低減した。

6 提案 MPPT の評価

太陽電池の等価回路を

DC-DC

コンバータの入力として

MPPT

システムのシミュレーションを行い、CVT、

3

(4)

図

10: Deep N-Well

の有無における特性の比較

HC、AHC

を比較して提案手法の有効性を示す。第一に収束速度を評価する。

MPPT

は定常状態に入ると

MPP

近傍で振動するため定常状態に入るまでに要した時間を比較する。

AHC

HC

CVT MPP

図

11: MPPT

システム過渡状態の比較図

(11)

は太陽電池の

Ish=100mA

のときの各

MPPT

アルゴリズムの過渡特性を比較したものである。

CVT,AHC

は

2ms〜3ms

で定常状態へと入っているが、

HC

はその倍以上の

5ms

を要している。この結果より適応的に

CVT

を用いて

MPP

近傍への収束を速めるという

AHC

の有効性が分かる。

第二に収束精度を評価する。出力電力の平均値と太陽電池の

MPP

と比較するとともに、平均値からの変動率を求め、収束の安定性を測る。

表

1: MPPT

システム評価：収束精度

Ish[mA] Pideal[mW] システム Pave[mW] 誤差[%] 変動率[%]

CVT 32.3 6.02 17.1

100 34.4 HC 32.8 4.75 8.09

AHC 33.2 3.58 6.79

CVT 93.2 3.18 8.32

300 96.3 HC 95.8 0.545 2.15

AHC 95.6 0.711 2.25

CVT 136 4.18 5.53

500 142 HC 140 1.90 3.01

AHC 142 0.502 1.51

表

(1)

は評価結果であり、AHC は各条件において理想値との誤差

5%未満、かつ変動率は二条件で3%以下

であり

HC

と同様の安定性を示した。この結果より

HC

を用いて

MPP

への収束精度を高めるという

AHC

アルゴリズムの有効性が分かる。

提案手法である

AHC

システムはノイズの影響によって所望の動作を実現できない可能性がある。そこでシステムに疑似的にノイズを加えて影響を検討し、さらに前節で示した改善策の有効性を評価する。

142m

図

12: Ish=500mA

での

AHC

システム動作比較図

(12)

は太陽電池の

Ish=500mA

において、通常時、

ノイズ印加時、ノイズ改善時の出力電力の収束を比較したものである。ノイズを加えると通常時の収束点から大きくずれてしまうが、通常時とノイズ改善時は同様の傾向で推移していることが分かる。

表

2: AHC

システム評価

Ish[mA] Pideal[mW] システム過渡時間[ms] Pave[mW] 誤差[%] 変動率[%]

AHC(通常) 142 5.25 0.502 1.51

500 142 AHC(ノイズ) 129 5.81 9.15 12.6

AHC(改善) 138 5.46 3.02 3.33

AHC

システムの通常時、ノイズ印加時、ノイズ改善時における収束精度を表

(2)

に示す。Ish=500mA ではノイズを加えた場合、

MPP

との誤差

9%、変動率13%以

上と収束精度が悪化するが、ノイズ改善策を施した場合は、誤差・変動率を

3%以下とノイズによる影響を抑

えられる。この結果はノイズ改善策の有効性を示している。

7 結論

本論文ではアナログ回路構成

MPPT

システムの提案を行った。提案システムの根幹を成すアナログ電力計算回路の有効性をシミュレーションと測定チップの評価によって示すとともに、PCC のノイズ原因を解析して改善策を示した。既存のアルゴリズムと提案アルゴリズムでの

MPPT

システムの比較評価を行い、提案

MPPT

システムの有効性を示した。

参考文献

[1] Trishan Esram, Patrick L. Chapman”Comparison of Photovoltaic Array Maximum Power Point Tracking Techniques”, IEEE TRANSACTIONS ON ENERGY CONVERSION,VOL.22,NO.2, JUNE 2007

4

出力電力最大化システムの最適化研究

修士論文要旨

年度)

アナログ回路技術による太陽電池応用、

出力電力最大化システムの最適化研究

A Study of Optimizing a Solar-cell Power System that Maximizes the Output Power by Applying Analog Circuit Techniques

電気電子情報通信工学専攻 安倍 幹織 Mikio Abe 1 はじめに

図

研究背景

近年、携帯型電子機器の高機能化に伴い消費電力も増 大しているが、この電源となる二次電池の容量は消費電 力に追従できていない。

そこで家庭用電源からの充電を必要としない太陽電 池が注目されている。様々な環境で発電できる太陽電池 を利用することで電力増加の追従に寄与できる。また、

太陽電池セルの多様化もこれに後押ししている。

ただし、どんな太陽電池も環境に依存して発電量 が 変 わ る た め 、常 に 最 大 電 力 で 発 電 で き る よ う に

制御という 手法が用いられている。しかし携帯型太陽電池の

制御システムにはシステム規模・消費電力・動作電圧と いった課題がある。本論分ではアナログ回路を用いて、

携帯電子機器への利用を目的とした

制御システ ムの最適化を提案する。

2 従来手法：デジタル回路 MPPT システム

従来の

アルゴリズムを説明する。第一に固 定電圧制御

である。

は、太陽電池の出力電圧が常に開放電圧の

％付 近になるように帰還をかけることで、MPP 近傍で動作 させて発電効率を上げる。CVT の利点はアルゴリズム の簡易性と応答性の速さだ。一方で環境に依存して変わ る

に追従できない。

第二に山登り法

である。

は

のアルゴリズムの中で最も一般的である。

は

と同じく帰還による制御方式であり、前状 態と現状態の電力を比較し頂点を目指す。

の利点は

への収束性に優れていることだ。

また、検出情報が太陽電池の出力電圧と出力電流のみで あり比較的に簡易に実現できる。

欠点は、常に制御がかかるため

で完全に動作が 落ち着かないことである。また

と比べると収束精 度は良いが、応答速度は遅い。

図

システム：従来構成

図

は従来のデジタル回路構成による山登り法

システムの例である。

従来構成では

ほど必要であり低電圧での動作が難しい。加えて、

システムが大規模になることにより消費電力の増大も 懸念される。

3 提案手法：アナログ回路 MPPT システム

本論分ではアナログ回路技術によりデジタル信号処理 を行わない方式を提案する。特に

制御部分にお いて、電力情報を出力する乗算器と

の制御量を決 定する

カウンタをアナログ回路で構成する。

アナログ回路構成により以下の利点があげられる。

変換器、マイコンなどが不要になり、回路面積の縮 小、消費電力の低下、プログラム構築などのコス ト削減。

ビット精度が無いため単純な構成・少ない素子数で 演算機能を実現できる。

素子数の減少により低電圧で動作可能になる。

また、前節で一般的な

アルゴリズムを比較し たが、どちらの方式も欠点がある。そこで、

と

を適応的に組み合わせるアルゴリズムを提案する。

図

通常、HC では電力値を帰還し探索するが

から 遠い動作点からでは効率が悪い。そこで、MPP 遠方で は

を行って太陽電池の動作点を

近傍に移し、

そこから

に切り替える手法を提案する。このアルゴ リズムを、全動作領域で

を適用するのではなく、能 動的に動作点を

近傍に規定することから、 「Active

の利点は

の応答性と

の収束精度を両 立できることだ。また、CVT と

の基本構成は単純 かつ、AHC では選択ロジックが追加されるのみである から簡易性は損なわれない。

図

に

システムの構成を示す。AHC システム は

と

を複合した構成であり、太陽電池の出力 電圧

と

つの参照電圧を比較して動作領域を規定 する論理を

ブロックで出力する。そして、論 理回路によって

と

で適切なアルゴリズムをイ ネーブルする。本システムの機能は以下の

電気電子情報通信工学専攻安倍幹織 Mikio Abe 1 はじめに

近年、携帯型電子機器の高機能化に伴い消費電力も増大しているが、この電源となる二次電池の容量は消費電力に追従できていない。

そこで家庭用電源からの充電を必要としない太陽電池が注目されている。様々な環境で発電できる太陽電池を利用することで電力増加の追従に寄与できる。また、

ただし、どんな太陽電池も環境に依存して発電量が変わるため、常に最大電力で発電できるように

制御という手法が用いられている。しかし携帯型太陽電池の

制御システムにはシステム規模・消費電力・動作電圧といった課題がある。本論分ではアナログ回路を用いて、

制御システムの最適化を提案する。

アルゴリズムを説明する。第一に固定電圧制御

％付近になるように帰還をかけることで、MPP 近傍で動作させて発電効率を上げる。CVT の利点はアルゴリズムの簡易性と応答性の速さだ。一方で環境に依存して変わる

と同じく帰還による制御方式であり、前状態と現状態の電力を比較し頂点を目指す。

また、検出情報が太陽電池の出力電圧と出力電流のみであり比較的に簡易に実現できる。

で完全に動作が落ち着かないことである。また

と比べると収束精度は良いが、応答速度は遅い。

システムが大規模になることにより消費電力の増大も懸念される。

本論分ではアナログ回路技術によりデジタル信号処理を行わない方式を提案する。特に

制御部分において、電力情報を出力する乗算器と

の制御量を決定する

変換器、マイコンなどが不要になり、回路面積の縮小、消費電力の低下、プログラム構築などのコスト削減。

ビット精度が無いため単純な構成・少ない素子数で演算機能を実現できる。

アルゴリズムを比較したが、どちらの方式も欠点がある。そこで、

から遠い動作点からでは効率が悪い。そこで、MPP 遠方では

に切り替える手法を提案する。このアルゴリズムを、全動作領域で

を適用するのではなく、能動的に動作点を

近傍に規定することから、「Active

の収束精度を両立できることだ。また、CVT と

の基本構成は単純かつ、AHC では選択ロジックが追加されるのみであるから簡易性は損なわれない。

システムの構成を示す。AHC システムは

を複合した構成であり、太陽電池の出力電圧

つの参照電圧を比較して動作領域を規定する論理を

ブロックで出力する。そして、論理回路によって

で適切なアルゴリズムをイネーブルする。本システムの機能は以下の

つに分類出来る。

つまり、AHC のシステムを実現するためには電力計算回路が必要である。

の電力計算部の回路図である。この回路は大まかに左側が出力電圧検出、右側が出力電流検出の役割を持つ。

に充電し、出力電圧

を得られることが分かる。

まで掃引したシミュレーション結果である。v

が広範囲で線形性を保っている。この線形性は理想値との誤差率が全領域で

％以内に収まっており、電力の計算が高精度であることを示している。

の評価を行った。図

設計の正当性と有効性を示した。

のスパイクノイズによって電力計算が途中で終了するという問題がおきた。MPPT システムには正確な電力値が不可欠であるためノイズによる誤動作は致命的問題である。

コンバータを駆動するパワー

スイッチである。チップ外部の接続や構成を変えてもスパイクノイズは変化しなかったため、アナログ

チップ内部の基板結合が支配的であると判明した。

によるノイズ源となりうるのが基板との接続点であるバルクに付いた接合容量であり、特にノイズに寄与するのがドレイン-バルク間容量の

この容量に加わる電圧はスイッチングに伴って大きく変動するため、その電圧変動分の電荷が基板へのノイズになる。接合容量を小さくすればこの影響を低減できるため、パワー

のレイアウトを格子型から櫛型へと再設計した。櫛型構造を用いることで接合面積が減り、

次にノイズの伝搬経路であるシリコン基板だが、測定

の高濃度基板の上に抵抗率

のエピ成長層がある多層構造をとっている。低抵抗の高濃度基板がノイズの伝搬を助長しており、基板のインピーダンスを上げることがノイズ低減につながる。そこで、Deep N-Well を用いてパワー

をモデル化してシミュレーションを行い有効性を評価した。図