光伏组件远程监控系统的研究与实现

发布时间：2017-11-05 10:31

  本文关键词：光伏组件远程监控系统的研究与实现

  更多相关文章： 光伏组件远程监控 ZigBee RBF神经网络 LabVIEW 故障诊断

【摘要】：在环境污染与能源短缺问题得到越来越多的关注的今天,太阳能作为一种清洁可再生能源逐渐引起了人们的重视。若干年后,太阳能将成为世界能源消费的主要来源之一。光伏发电是太阳能大规模运用的重要方向之一,然而光伏电站建设在偏远、分散、较恶劣的室外环境中,经过长年的风吹日晒难免会发生一些故障,使系统的输出功率下降。更重要的是若不及时处理,容易损坏光伏组件,同时引发安全问题。因此,对光伏发电系统中的光伏组件故障进行实时有效的在线监测显得十分必要。本文设计的光伏组件远程监控系统综合运用了ZigBee无线通信、RBF神经网络算法、LabVIEW虚拟仪器,实现了对光伏组件进行实时在线故障诊断。硬件开发平台采用的是Jennic公司生产的EK000开发板,以JN5139模块为硬件核心,运用ZigBee协议,拓扑结构采用的是星型网络结构,将传感器节点采集到的光伏组件参数通过ZigBee无线网络传输到协调器节点,协调器节点接受传感器节点发送来的参数通过RS232串口传送到上位机。本论文采用的算法具有较好的学习和容错能力、较强的非线性映射能力的RBF神经网络算法,该算法经过MATLAB训练后能够准确地诊断出光伏组件的短路、老化、阴影等具体故障类型。最后,光伏组件远程监控界面采用LabVIEW虚拟仪器设计,显示并处理采集到的光伏组件的参数信息,通过VISA与ZigBee进行通信,并建立了基于LabVIEW的RBF故障诊断系统,在监控界面显示诊断过程,运用Access数据库存储数据,起到了对光伏组件远程监控的目的。实验结果充分说明本文设计的光伏组件远程监控系统能够对光伏组件进行实时在线故障诊断,确定故障原因,并且能够存储监测到的数据,有利于我们快速准确地排除光伏组件发生的故障。最后对本论文已完成的工作进行总结,提出了不足之处,并对下阶段工作提出了改进方向和改进目标。
【学位授予单位】：扬州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM615;TP277

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本文编号：1143841