基于复合信息融合技术的光伏阵列故障诊断研究

【摘要】：光伏发电系统在运行中不断产生各种信息,这些信息从不同的侧面反映了当前系统的运行状态。光伏阵列的故障主要分为以下三类:太阳能电池板的裂片问题、老化损坏导致阵列失配问题,以及热斑现象。如何对庞大的光伏阵列进行数据监测和故障诊断是维持光伏电站正常工作的首要问题。检测光伏阵列故障的常用方法是红外图像分析和电流电压差值比较法,这两种方法的检测精度和效率都比较低。 通过对光伏阵列连接结构的对比和分析,本文提出了一种新的传感器网络光伏阵列连接方式(SN-TCT),在此检测结构的基础上,通过信息融合故障诊断框架,将复合信息融合技术运用到光伏阵列故障诊断和监控之中。光伏阵列故障诊断系统分为局部决策模块和全局决策模块,采用将局部信息融合与全局信息融合相结合的方式。局部信息融合采用自适应加权数据融合算法,用该算法获得各电量(电压、电流)传感器以及环境信息(太阳照度、环境温度)传感器的精确值。全局信息融合采用DS证据理论,分别计算各相关阵列测量值与理论值的差值信息、以及与邻域阵列平均电量差值信息和环境信息(包括太阳照度、环境温度和风速)的基本概率分配函数和似真度函数,实现对光伏系统故障的快速识别,提高了大规模光伏发电系统故障诊断的准确性和可靠性。 本文最后设计了相应的实验,通过数据采集系统分析大规模光伏发电系统故障特征,并尝试用现场可编程器件FPGA实现,搭建了光伏阵列故障检测系统的硬件电路。在室外全光照和局部遮阴情况下,进行了实验。实验结果证明了复合信息融合算法的准确性和可靠性,光伏阵列故障诊断系统能迅速区别全光照和局部遮阴两种情况,而且能够快速准确的定位发生局部遮阴的光伏电池单体的位置。 【关键词】：光伏阵列 传感器网络结构 故障诊断 复合数据融合算法
【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】：TP202;TM615
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第一章 绪论8-16
• 1.1 光伏发电系统概述8-11
• 1.1.1 国内外光伏发电的发展历史与现状8-10
• 1.1.2 光伏发电的特点与面临问题10-11
• 1.2 光伏阵列故障分析11-14
• 1.2.1 光伏阵列故障的分类11-12
• 1.2.2 热斑现象产生的原因12-14
• 1.3 本文主要研究内容14-16
• 第二章 光伏阵列故障诊断中的复合信息融合算法16-29
• 2.1 信息融合算法16-18
• 2.2 信息融合系统的功能模型和融合的级别18-22
• 2.3 自适应加权数据融合算法22-24
• 2.4 光伏阵列故障诊断中的DS 证据理论24-29
• 2.4.1 DS 证据理论算法24-26
• 2.4.2 DS 证据理论在光伏系统中的诊断步骤26-29
• 第三章 基于FPGA 的光伏阵列故障诊断硬件系统29-40
• 3.1 硬件系统总体设计29-30
• 3.2 新型光伏阵列连接方式30-31
• 3.3 光伏阵列检测系统工作过程31
• 3.4 故障诊断实际系统31-40
• 3.4.1 实际的光伏电池板32-33
• 3.4.2 实验用FPGA 系统硬件结构33-36
• 3.4.3 LCD1602 液晶显示模块36-37
• 3.4.4 电流与电压检测模块37-38
• 3.4.5 A/D 转换以及相关电路38-40
• 第四章 故障诊断算法的程序设计40-46
• 4.1 软件系统总模块的程序设计40
• 4.2 光伏阵列故障诊断算法程序设计40-43
• 4.3 LCD 显示模块程序设计43-44
• 4.4 多路数据采集模块的 FPGA 设计44-46
• 第五章 实验总结与数据分析46-54
• 5.1 实验内容与实验步骤46-48
• 5.2 实验数据与分析48-52
• 5.2.1 电压传感器测量值的数据与分析48-50
• 5.2.2 电流传感器测量值的数据与分析50-52
• 5.3 数据融合结果与分析52-53
• 5.4 采用 FPGA 实现故障诊断及显示53-54
• 第六章 总结与展望54-56
• 6.1 总结54-55
• 6.2 展望55-56
• 参考文献56-60
• 发表论文和科研情况说明60-61
• 附录61-70
• 致谢70

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