一种光伏阵列故障诊断与定位方法的研究

【摘要】：随着世界光伏发电规模的日益扩大，太阳能电站中光伏阵列的状态监控和故障诊断与定位变得日益重要。目前，光伏阵列的故障检测方法主要有红外图像检测法和电信号检测法两大类。红外图像法存在检测精度低，设备费用较大，实时性差等缺陷。而根据采集到的光伏阵列的电信号来诊断，也存在着所用传感器较多、故障定位的分辨效果较差、检测结构在大规模光伏阵列应用中难以推广、受环境因素等影响较大等缺点。 为了解决上述一些光伏阵列故障诊断与定位方法的缺陷，本文分析了现有光伏阵列的连接结构，在实际中应用较广泛的串并联连接结构的基础上提出了一种优化的传感器（主要针对电压传感器）嵌入方式——SC-SP(Sensor Crossed basedon Series-Parallel)结构。并且，基于SC-SP结构构建了完整的故障诊断与定位系统，加入辐照度和光伏电池板背板的温度，引入管理学中的群体决策理论，结合模糊故障诊断技术，实现了故障的快速诊断与定位。对光伏阵列更多相关信息的综合处理，提高了系统对于环境等外界因素的抗干扰能力，增强了系统的稳定性和可靠性。 最后，本文搭建了以现场可编程器件FPGA为核心的光伏阵列故障诊断与定位系统的硬件电路。在室外用不同局部遮阴情况来模拟光伏电池板的故障，并进行了多次实验。实验的结果表明，本文所提出的SC-SP结构和模糊群体决策理论的有效性。光伏阵列故障诊断与定位系统能够在线的快速诊断故障并以较高分辨度确定故障的位置，排除外界因素的干扰。 【关键词】：光伏阵列 SC-SP结构 故障定位 群体决策 故障诊断
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TM615
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 第一章 绪论7-14
• 1.1 光伏发电的历史和国内外现状7-9
• 1.1.1 光伏发电的历史7
• 1.1.2 光伏发电的国内外现状7-9
• 1.2 光伏发电的发展趋势9-10
• 1.3 光伏发电产业需要解决的问题10-12
• 1.3.1 光伏发电面临的主要问题10-11
• 1.3.2 光伏阵列的故障问题11-12
• 1.4 本课题主要研究内容12-14
• 第二章 新型光伏阵列传感器嵌入方式14-22
• 2.1 光伏阵列的连接方式14-18
• 2.1.1 光伏阵列的相关概念14-16
• 2.1.2 几种光伏阵列连接方式16-18
• 2.2 新型光伏阵列传感器嵌入方式18-22
• 2.2.1 传感器嵌入方式分析18-20
• 2.2.2 SC-SP 结构的故障定位方法20-22
• 第三章 光伏阵列故障诊断中的模糊群体决策理论22-32
• 3.1 模糊群体决策理论简介22-23
• 3.2 群体决策中决策成员权重的确定23-26
• 3.2.1 决策成员的主观权重23-24
• 3.2.2 决策成员的客观权重24-26
• 3.3 群体决策中偏好数据的排序方法26-27
• 3.4 模糊群体决策在光伏阵列故障诊断中的应用27-32
• 3.4.1 光伏阵列故障诊断决策成员的确定27-28
• 3.4.2 光伏阵列故障诊断的实现28-32
• 第四章 基于 FPGA 的光伏阵列故障诊断系统的硬件设计32-48
• 4.1 硬件电路的总体设计32
• 4.2 FPGA 和 Verilog HDL 硬件语言介绍32-34
• 4.2.1 FPGA 的特点及优势32-34
• 4.2.2 Verilog HDL 硬件语言介绍34
• 4.3 各部分功能电路设计34-43
• 4.3.1 电压电流检测电路设计34-36
• 4.3.2 光伏电池板温度测量电路设计36-39
• 4.3.3 辐照度测量电路设计39-40
• 4.3.4 LCD 液晶显示电路设计40-41
• 4.3.5 FPGA 与单片机之间的 UART 通信设计41-43
• 4.4 硬件电路的误差分析及改进措施43-47
• 4.4.1 电压电流采集模块的误差分析及改进措施43-44
• 4.4.2 光伏电池板温度测量的误差分析及改进措施44-46
• 4.4.3 辐照度测量的误差分析及改进措施46-47
• 4.5 系统的实际运行情况47-48
• 第五章 光伏阵列故障诊断算法实现以及实验数据分析48-60
• 5.1 光伏阵列故障诊断与定位算法的软件设计48-49
• 5.2 光伏阵列故障诊断与定位算法的实现平台49-50
• 5.3 实验环境的搭建和实验内容50-52
• 5.3.1 实验环境的搭建50-51
• 5.3.2 实验的具体内容51-52
• 5.4 实验数据分析及结果52-60
• 5.4.1 电压和电流测量值的数据分析52-56
• 5.4.2 辐照度和光伏电池板温度的数据分析56-57
• 5.4.3 实验数据的群体决策分析与结果57-60
• 第六章 总结与展望60-62
• 6.1 总结60-61
• 6.2 展望61-62
• 参考文献62-66
• 发表论文和科研情况说明66-67
• 致谢67-68
• 附录68-81

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