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光伏电站远程监控系统的研究与实现

来源:论文学术网
时间:2024-08-19 04:03:36
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光伏电站远程监控系统的研究与实现【摘要】:在能源短缺和环境污染问题日益严峻的今天,大力发展新可再生能源如太阳能已成为全球共识,近年来光伏产业发展势头迅猛。江南体育在线直播观看 发电是利用太阳能

【摘要】:在能源短缺和环境污染问题日益严峻的今天,大力发展新可再生能源如太阳能已成为全球共识,近年来光伏产业发展势头迅猛。江南体育在线直播观看 发电是利用太阳能的重要方向之一,然而光伏电站多建设在分散、偏远、环境恶劣的地区,不利于人员值守,从而严重制约了光伏发电技术的推广运用,同时也突出了光伏电站监控的重要性,对光伏电站的实时高效监控和定期维护管理已经成为光伏电站建设必须考虑的重要问题之一。本文综合了ZigBee无线通信和BP神经网络算法,设计了光伏电站远程监控系统。 本文提出的远程光伏电站监控系统是集数据采集、数据分析显示、诊断故障为一体的智能应用系统。使用Jennic公司的EK000开发板作为硬件开发平台,JN5139为主要控制芯片,运用ZigBee协议,采用星型网络结构实现主从节点之间的数据传输和采集。软件使用CodeBlocks作为集成开发环境,将编译的代码下载到目标板中;选择了具有较强非线性映射能力、自学习能力和容错能力的BP神经网络算法进行光伏电站故障诊断,设计了光伏电站主要故障的输入与输出算法,并进行网络训练,建立了基于BP的光伏电站智能故障诊断系统,MATLAB训练结果证明该算法能够准确地诊断光伏电站故障的具体类型;最后通过LabVIEW虚拟仪器进行监控界面设计,实现了对采集到的数据进行显示与处理,利用VISA串口通信技术与ZigBee进行通信,并建立了基于LabVIEW的BP故障诊断系统,能够在监控界面上显示诊断过程,使用Access数据库存储数据,从而起到了对光伏电站的有效自动控制。实验结果表明,该远程光伏电站监控系统能够稳定可靠运行,并具有组网简单、花费少、维护性好等优点,达到了预期的效果。 本文研究的光伏电站远程监控系统能够进行实时监测,快速确定故障原因,并存储监测的记录数据,有利于工作人员迅速准确地排除故障,实现了光伏电站监控的功能。最后提出本文可以改进的地方,并对它的发展作出了展望。 【关键词】:光伏电站监控 ZigBee无线网络 BP神经网络 LabVIEW 故障诊断
【学位授予单位】:扬州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TM615
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-10
  • 第一章 绪论10-17
  • 1.1 研究背景10-11
  • 1.2 光伏产业开发利用背景与研究现状11-13
  • 1.3 光伏电站无线监控系统的发展13-15
  • 1.3.1 基于ZigBee的光伏电站无线监控技术发展13-14
  • 1.3.2 神经网络技术及其进展14
  • 1.3.3 虚拟仪器监控技术及其进展14-15
  • 1.4 论文的主要研究内容及结构安排15-17
  • 第二章 光伏电站监控系统的总体设计17-23
  • 2.1 光伏电站需求分析17-19
  • 2.2 监控系统总体方案设计19-21
  • 2.2.1 监控系统总体构架19-20
  • 2.2.2 监控方案确定20-21
  • 2.2.3 监控系统需要解决的关键问题21
  • 2.3 系统的特色与创新之处21-22
  • 2.4 本章小结22-23
  • 第三章 ZigBee节点硬件与软件设计23-44
  • 3.1 ZigBee技术概述23-26
  • 3.1.1 ZigBee技术特点23-24
  • 3.1.2 ZigBee协议构架24
  • 3.1.3 ZigBee节点设备类型24-25
  • 3.1.4 ZigBee网络拓扑结构25-26
  • 3.2 ZigBee无线网络硬件平台选型26-29
  • 3.2.1 JN5139-Z01-M01模块简介26-27
  • 3.2.2 JN5139传感器板简介27-29
  • 3.3 系统硬件整体设计29-31
  • 3.3.1 UART转USB接口功能29-30
  • 3.3.2 串行通信RS23230
  • 3.3.3 传感器电路30-31
  • 3.4 ZigBee节点的软件开发环境31-33
  • 3.4.1 软件开发调试环境CodeBlocks31
  • 3.4.2 Flash programmer1.5.12下载工具31-33
  • 3.5 ZigBee无线网络的实现33-43
  • 3.5.1 ZigBee无线网络协调器节点设计34-38
  • 3.5.2 ZigBee无线网络终端节点设计38-43
  • 3.6 本章小结43-44
  • 第四章 基于BP神经网络的光伏电站故障诊断系统研究44-50
  • 4.1 光伏阵列常见故障分析44-45
  • 4.2 BP神经网络在光伏阵列故障诊断中的应用45-48
  • 4.2.1 BP神经网络的建立45-46
  • 4.2.2 BP神经网络故障诊断策略46-48
  • 4.3 BP神经网络模型训练与实验验证48-49
  • 4.4 本章小结49-50
  • 第五章 监控系统界面设计与实验研究50-67
  • 5.1 LabVIEW软件简介50-52
  • 5.1.1 LabVIEW的功能50
  • 5.1.2 LabVIEW的特点50-51
  • 5.1.3 LabVIEW的应用51-52
  • 5.2 监控主界面设计52-53
  • 5.3 基于LabVIEW开发的光伏电站BP故障诊断系统53-61
  • 5.3.1 故障诊断模块界面设计54
  • 5.3.2 BP算法程序框图54-57
  • 5.3.3 神经网络训练模块设计57-58
  • 5.3.4 历史故障查询模块58-61
  • 5.4 远程通讯设计61-65
  • 5.4.1 LabVIEW串口通讯功能函数61-63
  • 5.4.2 LabVIEW串口通信步骤63-65
  • 5.5 实验平台搭建65-66
  • 5.6 本章小结66-67
  • 第六章 总结与展望67-69
  • 参考文献69-73
  • 附录73-74
  • 致谢74-75
  • 攻读硕士期间发表的论文与研究的项目75-76


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