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光伏并网微逆变器监控系统研究

发布时间:2018-06-21 13:19

  本文选题:光伏并网微逆变器 + WiFi ; 参考:《华南理工大学》2016年硕士论文


【摘要】:光伏并网微逆变器发电具有输入电压低、功率小、抗局部阴影能力强、安装方便、使用安全的特点,越来越受到国内外光伏市场的重视。光伏并网微逆变器发电系统由数目众多的微逆变器组成,每个微逆变器单独工作,每个独立的微逆变器出现故障都会对系统产生不良影响。如何对微逆变器发电实时状态及整体运行参数进行监控,快速查找到发电过程中产生的故障类型、故障微逆变器型号及故障原因,对于并网微逆变器发电系统的发展与维护具有极其重要的研究与指导意义。本文通过分析研究当前国内外微逆变器监控现状,根据并网微逆变器发电系统的主要特征,提出了一种通过微逆变器实现发电并采集实时数据、无线通信实现数据传输、监控软件实现数据分析及数据显示的监控系统方案。该系统通过对每组微逆变器监控参数采集,采用WiFi网络通信手段实现数据的无线传输,通过.NET平台下VS2010开发环境实现监控软件的开发与监控数据的分析及显示工作。考虑到电力的调度管理问题,本文提出了在微逆变器监控软件中实现发电功率预测功能的设想。通过分析研究BP神经网络算法,利用实验室监控数据,建立了并网微逆变器发电功率预测模型,并通过MATLAB仿真验证,最后通过C#编程技术在监控软件中实现。对WiFi通信方式展开研究,通过对其相关硬件结构、组网方式、及TCP协议分析,最终采用WiFi232串口模块与PC机作为STA,无线路由器(TP_LINK)作为AP的组网方式,并通过采用TCP协议、socket编程的方式最终完成通信的研究设计工作。对WiFi模块通信质量进行测试分析,得到在满足高速稳定通信前提下的最佳通信范围,并对微逆变器监控系统功能进行测试,包括对监控数据的实时显示及图形图表显示功能、历史数据筛选查询功能、发电功率预测功能等。实验结果表明,微逆变器监控系统整体运行状态稳定可靠,各个模块功能测试均能达到要求,满足试验预期效果。
[Abstract]:Photovoltaic grid-connected microinverters have the characteristics of low input voltage, low power, strong ability to resist local shadow, convenient installation and safe use, so they have been paid more and more attention to the photovoltaic market at home and abroad. The photovoltaic grid-connected micro-inverter system is composed of a large number of micro-inverters. Each micro-inverter works alone and each independent micro-inverter has a bad effect on the system. How to monitor the real-time status and overall operating parameters of micro-inverter power generation, find out the type of fault, the type of micro-inverter and the cause of the fault quickly. It is of great significance for the development and maintenance of grid-connected microinverters. According to the main characteristics of grid-connected micro-inverter power generation system, this paper presents a method to generate electricity through micro-inverter and collect real-time data, and wireless communication to realize data transmission, by analyzing the current monitoring situation of micro-inverter at home and abroad, according to the main characteristics of grid-connected micro-inverter power generation system. Monitoring software to achieve data analysis and data display monitoring system project. The system collects the monitoring parameters of each group of micro-inverters, realizes the wireless transmission of data by WiFi network communication means, and realizes the development of monitoring software and the analysis and display of monitoring data through the development environment of VS2010 based on .NET platform. Considering the problem of power dispatching and management, this paper presents the idea of realizing the power prediction function in the monitoring software of micro-inverter. Based on the analysis of BP neural network algorithm and the monitoring data in the laboratory, the power prediction model of grid-connected micro-inverter is established, which is verified by MATLAB simulation and implemented in the monitoring software by C # programming technology. The research on WiFi communication mode is carried out. Through the analysis of the related hardware structure, networking mode and TCP protocol, the WiFi232 serial port module and PC are used as STAs, and the wireless router TPLINK is used as the AP networking mode. Finally, the research and design of communication are finished by using TCP protocol socket programming. The communication quality of WiFi module is tested and analyzed, and the optimal communication range is obtained under the premise of satisfying the high speed and stable communication. The function of the micro-inverter monitoring system is tested, including the real-time display of monitoring data and the function of graphic and graphic display. Historical data screening and query function, generation power prediction function and so on. The experimental results show that the whole operation state of the micro-inverter monitoring system is stable and reliable, and the functional test of each module can meet the requirements and meet the expected results of the test.
【学位授予单位】:华南理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TM464;TP277

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本文编号:2048768

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