不均匀光照下光伏阵列最大功率点跟踪与热斑检测

【摘要】：随着社会的快速发展,煤炭、石油、天然气等传统的化石能源面临枯竭,能源危机问题逐渐开始暴露出来。作为新能源之一的太阳能因为其独特的优势而得到青睐。太阳能作为一种新型的绿色可再生能源,和其他能源相比太阳能能量大、分布广、无污染、零成本,是最理想的绿色可再生能源。丰富的太阳能资源和硅矿储备,以及太阳能和电力电子技术的发展为我国光伏发电产业的发展提供了良好的条件。目前光伏电池的低效率、高成本等因素严重制约了光伏发电行业的发展。在不均匀光照情况下,光伏阵列由于局部温度过高,会出现“热斑效应”,并且光伏阵列输出特性曲线会出现多个峰值。通常处理“热斑效应”的方法是采用给支路附加旁路二极管或者阻塞二极管,这样做虽然能够防止“热击穿”保护光伏电池,但是却是以牺牲光伏阵列的发电效率为代价的,而且二极管不具有可控性。在均匀遮阴的情况下,传统的光伏电池数学模型和常规的最大功率点算法已经不再适用。因此提前检测出“热斑”,以及提出一种新型的最大功率点跟踪算法是保证光伏系统安全以及提高光伏发电效率的关键。本文的主要研究内容如下:①基于大量的文献和光伏发电系统的组成,寻找并建立光伏发电系统的仿真模型。②研究MPPT控制的基本原理以及已知的跟踪方法,寻找一种动态性能和稳态性能俱佳的跟踪方法。③了解Socket编程的原理,以VC6.0为开发环境,寻找并建立一种稳定的红外图像传输存储系统。④寻找一种图像检测方法,应用该方法能够快速、准确地检测出红外热斑所在的位置。 【关键词】：光伏 模糊控制 Socket编程 图像检测
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM615
【目录】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 绪论8-13
• 1.1 课题来源8
• 1.2 课题研究的目的和意义8-9
• 1.3 国内外研究概况9-12
• 1.3.1 光伏发电发展现状9-10
• 1.3.2 光伏MPPT技术的发展现状10-11
• 1.3.3 光伏热斑效应研究现状11-12
• 1.4 本论文研究的主要内容12-13
• 2 光伏发电的原理以及特性13-28
• 2.1 光伏发电系统的构成13-16
• 2.1.1 光伏电池的工作原理13-14
• 2.1.2 光伏电池的分类14-15
• 2.1.3 光伏发电系统的类型15-16
• 2.2 光伏电池的工作原理特性16-21
• 2.2.1 光伏电池的等效数学模型16-18
• 2.2.2 光伏电池的伏安特性曲线18-21
• 2.3 光伏电池的电气特性21-27
• 2.3.1 不均匀光照下的光伏模型分析21-22
• 2.3.2 均匀光照下光伏电池的输出特性分析22-24
• 2.3.3 不均匀光照下光伏电池电气特性24-27
• 2.4 本章小结27-28
• 3 基于模糊扰动的最大功率点跟踪28-42
• 3.1 最大功率点跟踪28
• 3.1.1 最大功率点跟踪的概念28
• 3.1.2 最大功率点跟踪的跟踪原理28
• 3.2 常见的最大功率点跟踪方法28-31
• 3.2.1 扰动观察法29
• 3.2.2 登山法29
• 3.2.3 电导增量法29-30
• 3.2.4 恒压法30
• 3.2.5 基于模糊逻辑的控制算法30-31
• 3.2.7 粒子群优化算法31
• 3.2.8 基于神经网络的控制算法31
• 3.3 基于模糊扰动的最大功率点跟踪31-34
• 3.3.1 扰动观察法31-32
• 3.3.2 模糊逻辑与模糊逻辑控制的概念32-33
• 3.3.3 模糊逻辑控制器的结构33
• 3.3.4 模糊逻辑控制器的基本原理33-34
• 3.3.5 模糊控制在光伏发电中的应用34
• 3.4 模糊控制器的设计34-37
• 3.4.1 模糊控制器的输入和输出变量34-35
• 3.4.2 模糊化35
• 3.4.3 模糊推理运算35-36
• 3.4.4 解模糊36-37
• 3.5 三种方法仿真模型37-41
• 3.5.1 扰动法仿真模型37
• 3.5.2 模糊控制仿真模型37-38
• 3.5.3 优化算法仿真模型38
• 3.5.4 仿真结果38-41
• 3.6 本章小结41-42
• 4 光伏红外图像传输存储系统42-51
• 4.1 系统的机构设计42-47
• 4.1.1 系统硬件架构设计43-44
• 4.1.2 系统的软件架构设计44-47
• 4.2 系统测试47-50
• 4.2.1 传输软件的设计47-49
• 4.2.2 数据库软件的调试49-50
• 4.3 本章小结50-51
• 5 基于红外图像的热斑检测51-61
• 5.1“热斑效应”的研究意义51-52
• 5.2 国内外应用和研究现状52-53
• 5.2.1 国外的研究现状52
• 5.2.2 国内的研究现状52-53
• 5.2.3 红外成像的工作原理53
• 5.3 基于红外热像的电力设备故障诊断53-55
• 5.3.1 红外设备诊断方法53-54
• 5.3.2 红外图像的预处理54-55
• 5.3.3 图像特征提取55
• 5.4 光伏太阳能板红外图像滤波55-57
• 5.5 图像分割57-59
• 5.5.1 红外图像分割的概念57-58
• 5.5.2 基于边缘的红外图像分割58
• 5.5.3 基于阈值选取的分割法58-59
• 5.5.4 基于多特征融合滤波分割法59
• 5.6 典型实例以及分析结果59-60
• 5.7 结论60-61
• 6 结论与展望61-62
• 6.1 结论61
• 6.2 展望61-62
• 致谢62-63
• 参考文献63-67
• 附录67-68
• A 光伏电池模型MATLAB代67-68
• B 图像检测部分代码68

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