基于支持向量机算法的光伏阵列故障智能检测方法

针对光伏阵列故障频发但检测困难的问题,提出了较为实用的光伏发电阵列故障检测方法.只需获取光伏电站运行时光伏阵列的输出电压、电流、辐照度和温度等主要特征数据,结合支持向量机(SVM)算法对特征数据建模,模型配合状态决策模块用于电站故障诊断工作.实验结果表明基于SVM的光伏阵列故障诊断方法对故障类型具有很好的识别能力,是一...     

基于NB-IoT的光伏阵列运行参数监测系统设计

针对现有光伏阵列监测弊端,提出了一种基于NB-IoT(narrow band internet of things)的分布式光伏阵列运行参数监测系统。该系统由感知层、网络层、应用层构成。以STM32为主控、BC95为NB-IoT通信单元、OneNET为设备云平台,并结合数据采集模块对监测系统进行软硬件开发。该系统可实现电压、电流、温度、光照强度等参数的实时采集,并通过NB-IoT模块上传OneNET云端,同时开发应用界面,实现手机端监测。结果表明:该系统成本低、功耗小、组网简单、灵活性强,可满足实时监测的设计需求。     

分布式光伏阵列重构拓扑及控制方法

针对光伏系统在实际运行时,阵列受局部阴影遮挡输出功率出现多峰值导致常规最大功率跟踪(MPPT)算法失效,以及低光照度时逆变器额定功率与接入光伏阵列功率不匹配导致运行效率降低这两个问题,将光伏逆变器组群控制和阵列组态优化思想应用到光伏阵列拓扑重构上,提出了一种新的逆变器出力方案和光伏阵列,可任意自由重构开关拓扑,分析了光伏阵列重构开关拓扑的数学模型及约束条件,利用动态聚类控制将光伏阵列进行了自由串并联并接入相应功率等级逆变器中.在Matlab上建立了光伏阵列及逆变器数学模型,并仿真运行了光伏阵列在局部阴影遮挡和低光照度运行条件下的拓扑重构,得到了串并联开关最优矩阵和光伏阵列输出总功率.研究结果表明,分布式光伏阵列重构拓扑极大地提高了光伏系统的输出功率.     

并网光伏发电系统的建模与仿真

基于光伏电池的物理特性,建立了光伏阵列的PSCAD仿真模型。考虑到太阳能的波动性和随机性,开发了基于Boost电路的最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)控制器模块,保证了光伏阵列始终保持最大功率输出;然后,采用合理的逆变器控制策略,将光伏阵列接入电网,建立完整的并网光伏发电系统。仿真结果表明,搭建的仿真模型能够准确地反映光伏电池和MPPT控制器的物理特性和准确性,以及在不同光照条件下光伏发电系统的运行特性,对于并网光伏发电系统的研究具有重要意义。     

电力线路监测装置太阳能光伏供电系统研究

随着我国发展智能输电线路需求的增大,工作在输电线路上的监测装置越来越多。根据在线监测装置安装在线路杆塔上,提出了一种使用蓄电池加太阳能光伏供电的装置,可以全天候给监测装置供电。并且编写了基于MPPT算法的核心控制软件,实时控制太阳能光伏电池的工作点,确保太阳能光伏阵列尽量工作在最大功率点附近,实现了太阳能供电系统的稳定输出。该供电装置已经安装在杆塔上且能够平稳运行,实践证明了该设计的可靠性及有效性。     

基于量子粒子群算法的光伏阵列MPPT控制方法研究

提出一种基于量子粒子群优化算法的光伏阵列MPPT控制方法,对光伏阵列中多个太阳能板的最大功率点进行寻优。结合仿真和实测结果表明,该控制方法能够迅速适应环境变化,算法响应速度快,能保证光伏系统最大功率的持续输出。     

新型光伏水泵实验控制系统

水泵电机型号、种类的匹配和光伏阵列的选择,对整个光伏水泵系统的性能有很大影响。针对传统光伏水泵实验系统中存在的测量数据不准确、效率低下、受外部环境影响大、无法进行有效控制等缺陷,研发了一种基于LabVIEW的光伏水泵实验控制系统。该系统利用数据采集控制装置对实验的各环节进行监控,同时采用计算机模拟光照条件,有效地减少了外部条件的制约。实验系统使用LabVIEW来处理数据,通过完整的系统软件平台来控制水泵电机的运行,使整个实验更加高效、快速。实践结果表明经过该实验系统选型的光伏水泵和光伏阵列能显著提高抽水效率。     

NB-IoT+云平台的分布式光伏监测系统

针对分布式光伏的无人化监测需求,利用传感技术、物联网等信息化技术,设计了基于NB-IoT+云平台的分布式光伏监测系统。通过温度、光照强度、电压、电流传感器选型,硬件电路设计和云平台搭建,构建了含有感知层、网络层和应用层的监测系统,测试实验验证了数据采集、传输、显示、分析及记录,实现了分布式光伏运行状态的无人化实时监测。这些监测数据对于双碳目标下光伏微网能量有序调度和异常情况下的故障预警具有重要意义。     

FMS加工状态监测技术研究

提出了一种基于虚拟仪器的对FMS运行状态进行监测的新方法.首先对长春FMS试验中心的系统结构及运行原理进行了分析,提出了FMS状态信号监测方法,在此基础上进行了监测系统框架结构的设计.最后,提出了系统软硬件的设计方案,并针对加工中心的关键部位开发了基于虚拟仪器的FMS状态监测系统.     

常见光伏阵列拓扑重构方法综述

针对光伏发电系统中由于环境和光伏系统本身失配造成的输出功率降低问题,将系统拓扑重构技术应用到光伏发电系统中。在应对失配条件时,目前常采用的增加光伏系统输出功率的方法是使用改进的最大功率跟踪方法,然而该类方法已被广泛研究和渐趋成熟,而为了使得光伏系统的输出性能更加优化,对光伏系统拓扑结构的研究已日益受到关注,不同工作环境下对光伏系统的拓扑结构进行重构的方法对于整个光伏系统输出性能的提高有着重大意义。开展了常用光伏阵列拓扑结构重构策略的研究,对其优缺点进行了对比分析,在此基础上,对各种光伏阵列拓扑重构方法进行了评估。研究结果表明,面对不同工作环境时选择合适的光伏阵列拓扑结构,从而可以有效提高光伏阵列的输出特性。     

基于CAN总线的光伏电站监控系统

针对目前光伏电站监控系统普遍采用RS-485总线通信存在的缺点,提出了一种基于CAN总线的光伏电站监控系统。在深入研究CAN总线技术的基础上,详细阐述了以TMS320F2812作为下位机控制器的系统硬件电路设计、CAN通信协议设计及软件设计的程序流程。解决了以往光伏电站监控系统存在的实时性差、自动化程度低、容纳的节点数少、抗干能力弱等问题。     

局部阴影条件下的光伏阵列建模与特性仿真

在光伏阵列数学模型的基础上,推导了局部阴影条件下的光伏阵列数学模型,并在Matlab/Simulink软件上进行了3种典型局部阴影条件下的光伏阵列建模与仿真,仿真结果表明在局部阴影条件下光伏阵列的电流出现拐点,输出功率出现多个局部极大值.     

基于模糊控制的光伏阵列MPPT仿真

研究了光伏阵列的非线性功率输出特性,建立了基于Matlab simulink/Power system的光伏阵列仿真模型,对基于模糊控制采用扰动观察法进行光伏发电最大功率点跟踪进行了仿真.     

基于固定电压法和功率前馈电导增量法MPPT的研究

在光伏发电系统中,光伏电池的最大输出功率受温度和光照条件的影响,采用最大功率点跟踪（MaximumPowerPointTracking,简称MPPT）的方法可以使光伏电池持续输出最大功率。通过对光伏电池模块各种最大功率跟踪方法的分析讨论,提出了一种改进的MPPT方法一一固定电压法结合功率前馈电导增量法,并基于Buck电路用matlab对光伏系统进行了分析与仿真,其结果表明,与常规CVT法,电导增量法相比,该方法能够有效提高最大功率点的追踪精度。     

基于Cortex-A8的数据采集监控系统设计

该文介绍了一种采用单总线数字式的温度传感器DS18B20与S5PV210芯片组成的新型温度监控系统,系统以S5PV210芯片为控制核心,利用新型一线制温度传感器DS18B20测量温度值,实现环境温度的检测和监控。该设计以温度采集为例,详细描述了基于Cortex-A8的数据采集监控系统的硬件结构与软件实现。     

南宁地区光伏阵列倾角方位角对光伏系统性能的影响研究

在太阳能应用中,不同倾角和方位角太阳能电池组件接收到的太阳辐射量不同,选择合适的方位角和倾角是太阳能工程设计的关键之一。为此设计了一套光伏发电效率检测装置,对12块不同朝向和倾角的太阳能组件输出进行采集,并对采集到的数据进行详细的分析和研究,得出南宁地区光伏阵列倾角、方位角对光伏系统性能影响的结论。     

基于神经网络的光伏阵列局部阴影建模研究

在局部阴影条件下,光伏阵列的输出特性将发生变化。利用神经网络具有逼近任意复杂非线性函数的能力,采用粒子群算法（PSO）来优化BP神经网络的内部连接权值和阈值,以改善神经网络的预测性能,并基于这种改进的神经网络结构搭建局部阴影下的光伏阵列模型。仿真结果表明,此算法泛化能力强、收敛速度快,能够对阴影下的光伏阵列进行建模。     

小型光伏并网发电系统设计与应用

阐述小型光伏并网发电系统的硬件设计,介绍了光伏组件模块、并网逆变实验模块、环境监测系统,描述系统工作流程,并网启动与并网过程,利用DSP、IGBT模块设计了1kW光伏发电并网实验系统,解决了小型并网发电实验的难题.     

Implementation of fuzzy-sliding mode based control of a grid connected photovoltaic system

The present work describes an optimal operation of a small scale photovoltaic system connected to a micro-grid, based on both sliding mode and fuzzy logic control. Real time implementation is done through a dSPACE 1104 single board, controlling a boost chopper on the PV array side and a voltage source inverter (VSI) on the grid side. The sliding mode controller tracks permanently the maximum power of the PV array regardless of atmospheric condition variations, while The fuzzy logic controller (FLC) regulates the DC-link voltage, and ensures via current control of the VSI a quasi-total transit of the extracted PV power to the grid under a unity power factor operation. Simulation results, carried out via Matlab–Simulink package were approved through experiment, showing the effectiveness of the proposed control techniques.