大规模光伏阵列发电仿真系统及故障诊断技术研究

【摘要】：随着科技的发展和技术的革新,光伏发电技术已被大量运用于电力生产行业,但是光伏电站的寿命进入衰退期,问题也随之而来。在光伏发电系统的理论研究中,主要有两大方面需要引起关注:一是如何提高系统的工作效率,降低成本;二是如何减少故障发生率。其中故障主要来源于电池板短路、电池板开路、遮阴、热斑效应和自身性能下降,其根本原因可归结为电压扰动。为便于解决此类事故,需对光伏阵列进行故障诊断技术研究;同时为提高发电系统的发电效率、降低系统人工维护成本,则需设计合理有效的光伏电站监控系统。本文结合国家自然科学基金项目(51566015)和青海省科技厅项目(2012-G-Y25A-4,2014-GX-212)深入开展了“大规模光伏阵列发电仿真系统及故障诊断技术研究”的论文工作,主要就以下几个方面进行了研究和探讨:1、通过对光伏阵列的连接结构进行研究和对比,确定本文的光伏阵列排列方式;分析光伏发电系统中光伏阵列的故障来源与故障类型,同时总结故障诊断检测方法与研究现状,分析其优缺点,并确定本文的故障诊断方法。2、针对江南体育在线直播观看 阵列提出一种新型光伏阵列故障检测与定位方法,即全局分块逐步逼近法。算法基于矩阵处理,对数据进行深度挖掘,通过评价电压波动来判断光伏组件是否存在故障,解决数据量庞大的问题。并基于Matlab实现了全局分块逐步逼近的算法,对100×100的大矩阵数据进行仿真验证,仿真结果表明,该算法可有效检测故障位置。3、分析光伏电站监控系统的用户需求和功能需求,确定大规模光伏电站仿真系统的功能性设计方案,包括数据的显示存储、系统及用户管理、故障诊断、数据统计分析等。4、针对光伏电站监控系统的功能需求,基于LabVIEW程序开发环境对仿真系统功能与界面进行开发,设计出一套可靠、可维护、可重塑、稳定性高的光伏电站仿真系统。 【关键词】：光伏阵列 故障诊断 全局分块逐步逼近法 LabVIEW 监控仿真系统
【学位授予单位】：青海大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM615
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 绪论10-26
• 1.1 课题的研究背景10-16
• 1.1.1 全球能源与环境问题10-11
• 1.1.2 可再生能源利用现状与发展趋势11-12
• 1.1.3 光伏发电的利用现状与发展趋势12-16
• 1.2 光伏阵列故障分析16-17
• 1.3 光伏阵列的故障诊断方法研究现状17-24
• 1.3.1 传统诊断法17-21
• 1.3.2 模型算法21-23
• 1.3.3 智能算法23-24
• 1.4 课题的研究意义24-25
• 1.5 论文的主要内容及结构安排25-26
• 第2章 光伏阵列数据处理与故障诊断方法研究26-45
• 2.1 光伏阵列结构分析26-30
• 2.2 传感器的放置方法分析30
• 2.3 全局分块逐步逼近法30-33
• 2.4 算法实现33-37
• 2.4.1 故障检测与定位33
• 2.4.2 Matlab仿真实现33-34
• 2.4.3 遮阴判定34-36
• 2.4.4 故障诊断判定算法36-37
• 2.5 仿真结果与结论37-44
• 2.5.1 全局分块逐步逼近法仿真结果37-43
• 2.5.2 遮阴判定结果43
• 2.5.3 结论43-44
• 2.6 本章小结44-45
• 第3章 光伏电站监控系统分析45-57
• 3.1 光伏电站监控系统分析概述45-46
• 3.2 光伏电站系统结构分析46-47
• 3.3 光伏电站监控系统分析47-52
• 3.3.1 用户权限与管理47-48
• 3.3.2 数据显示48-49
• 3.3.3 数据存储与管理49
• 3.3.4 数据分析与统计49-50
• 3.3.5 故障诊断50-52
• 3.3.6 功率预测52
• 3.4 光伏电站监控系统用户分析52-54
• 3.5 光伏电站监控系统非功能性分析54-55
• 3.6 本系统的功能设计55-56
• 3.7 本章小结56-57
• 第4章 基于LabVIEW大规模光伏发电仿真系统设计57-74
• 4.1 监控系统软件设计的方法概述57
• 4.2 虚拟仪器概述与LabVIEW简介57-58
• 4.3 仿真系统的LabVIEW功能实现58-66
• 4.4 LabVIEW仿真系统的界面及功能设计66-71
• 4.4.1 用户登录界面66
• 4.4.2 数据显示界面66-68
• 4.4.3 数据统计与分析界面68-69
• 4.4.4 数据预测界面69-70
• 4.4.5 报表生成界面70
• 4.4.6 故障诊断界面70-71
• 4.5 实验验证与结果71-73
• 4.6 本章小结73-74
• 第5章 结论与展望74-76
• 5.1 结论74-75
• 5.2 展望75-76
• 参考文献76-80
• 致谢80-81
• 附录A 全局分块逐步逼近法故障诊断算法程序81-84
• 作者简历84

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