基于独立太阳能供电的照明系统控制及蓄电池状态监测研究
基于独立太阳能供电的照明系统控制及蓄电池状态监测研究【摘要】:在太阳能的利用中,太阳能照明占有重要的位置,特别是太阳能路灯产业发展很快。但在太阳能路灯控制系统中,还存在着许多需要亟
【学位授予单位】:西南石油大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TM912;TM914.4
【目录】:
- 摘要3-4
- Abstract4-8
- 第1章 绪论8-13
- 1.1 选题背景和意义8-9
- 1.2 课题国内外研究发展现状9-11
- 1.2.1 国外光伏发电应用现状及前景9-10
- 1.2.2 国内光伏发电应用现状及前景10-11
- 1.3 本文主要工作11-13
- 第2章 独立光伏照明系统基本构成和特性13-24
- 2.1 独立光伏照明系统典型结构和设计原则13-14
- 2.1.1 系统的类型及控制结构13-14
- 2.1.2 光伏照明系统控制设计原则14
- 2.2 光伏电池工作原理及特性14-17
- 2.2.1 光伏电池工作原理及分类14-15
- 2.2.2 光伏电池数学模型15-16
- 2.2.3 光伏电池基本特性16-17
- 2.3 VRLA电池工作原理及特性17-20
- 2.3.1 VRLA电池工作原理及性能17-18
- 2.3.2 VRLA电池充放电特性18-19
- 2.3.3 VRLA电池寿命影响因素19-20
- 2.4 LED工作原理及特性20-22
- 2.4.1 LED发光原理20-21
- 2.4.2 LED特性和优点21-22
- 2.5 光伏照明系统控制器22-23
- 2.6 本章小结23-24
- 第3章 光伏照明系统控制总体方案设计24-41
- 3.1 系统设计和性能参数24-26
- 3.1.1 系统设计流程及组件容量计算24-26
- 3.1.2 系统性能参数26
- 3.2 VRLA电池充电控制策略26-32
- 3.2.1 常用蓄电池充电方法分析26-27
- 3.2.2 VRLA电池充电方法27-28
- 3.2.3 均衡充电策略28-29
- 3.2.4 MPPT算法研究及实现方法29-32
- 3.3 VRLA电池剩余容量(SOC)预测方法32-34
- 3.3.1 蓄电池剩余容量数学模型32-33
- 3.3.2 蓄电池SOC传统与智能预测方法33-34
- 3.4 BP神经网络预测模型34-40
- 3.4.1 BP网络优点及学习算法34-36
- 3.4.2 通过实验计算VRLA电池SOC36-37
- 3.4.3 BP神经网络结构设计37-38
- 3.4.4 BP网络仿真结构及分析38-40
- 3.5 LED控制策略40
- 3.6 本章小结40-41
- 第4章 光伏照明系统控制器硬件实现41-52
- 4.1 控制器硬件总体方案设计41-42
- 4.2 主控芯片外围电路设计42-43
- 4.3 信号采集模块43-46
- 4.3.1 光伏电池板电压检测电路43-44
- 4.3.2 蓄电池电压检测电路44-45
- 4.3.3 DS18820温度检测电路45
- 4.3.4 模数转换电路45-46
- 4.4 充放电模块46-49
- 4.4.1 Boost-Buck功率电路46-48
- 4.4.2 均衡充电电路设计48-49
- 4.4.3 放电控制电路49
- 4.5 其他外围电路设计49-50
- 4.5.1 电源模块设计49-50
- 4.5.2 串口通信电路50
- 4.6 系统硬件抗干扰设计50-51
- 4.7 本章小结51-52
- 第5章 VRLA电池状态监测设计52-59
- 5.1 系统软件设计52-57
- 5.1.1 系统主程序52-53
- 5.1.2 光强检测子程序53
- 5.1.3 白天处理子程序53-55
- 5.1.4 SOC预测处理55-56
- 5.1.5 夜间处理子程序56-57
- 5.2 基于LABVIEW的上位机监控软件设计57
- 5.3 系统软件抗干扰措施57-58
- 5.4 本章小结58-59
- 第6章 系统测试及分析59-67
- 6.1 系统实验测试59-64
- 6.1.1 白天充电测试60-62
- 6.1.2 夜间放电测试62-63
- 6.1.3 基于BP神经网络算法的SOC测试63-64
- 6.2 工程背景64-66
- 6.3 小结66-67
- 第7章 总结与展望67-69
- 7.1 总结67
- 7.2 展望67-69
- 致谢69-70
- 参考文献70-74
- 附录74-76
- 攻读硕士学位期间参加的科研项目和发表的学术论文76
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