基于虛擬儀器和Matlab的太陽能電池測試系統(tǒng)

【摘要】： 世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展、常規(guī)能源供給危機(jī)以及環(huán)境保護(hù)等問題使得太陽能技術(shù)得到世界廣泛的關(guān)注。相應(yīng)的,太陽能電池產(chǎn)業(yè)進(jìn)入了快速增長期,太陽能電池技術(shù)也得到不斷發(fā)展。因此,作為太陽能電池及其相關(guān)產(chǎn)品的生產(chǎn)、研究過程中的重要設(shè)備,高性能太陽能電池測試系統(tǒng)的研制有著十分重要的意義。 本文主要設(shè)計研制了一種高性能具有軟件復(fù)現(xiàn)功能的太陽能電池測試系統(tǒng)。本文利用短弧氙燈作為模擬太陽光源,設(shè)計了氙燈供電電源系統(tǒng),并通過氙燈光譜特性計算出AM1條件要求的測試距離。本測試光源具有光譜接近日光、能獲得大面積均勻光強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),同時價格低廉、光強(qiáng)恒定,性價比很高。本文設(shè)計的測試系統(tǒng)在硬件上,利用虛擬儀器使硬件設(shè)備軟件化的概念,依托數(shù)據(jù)采集卡和計算機(jī)強(qiáng)大的功能實(shí)現(xiàn)了快速準(zhǔn)確的太陽能電池主要參數(shù)和I-V特性曲線的測試。軟件上,本文采用LabVIEW和MATLAB混合編制。在LabVIEW平臺上完成I-V特性曲線的顯示和開路電壓、短路電流、最大功率點(diǎn)、填充因子、轉(zhuǎn)換效率等參數(shù)的跟蹤計算,最高測試誤差率為0.370%,測試穩(wěn)定性能良好。MATLAB平臺上,本文建立了一套有效可行,能夠準(zhǔn)確地把非標(biāo)測試條件下的測試結(jié)果轉(zhuǎn)化到標(biāo)準(zhǔn)條件的測量結(jié)果的理論和工程方法,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了復(fù)現(xiàn)因子計算的相關(guān)模型,實(shí)現(xiàn)了軟件復(fù)現(xiàn)的功能。復(fù)現(xiàn)后,開路電壓短路電流修正值誤差分別為0.46%和0.40%,符合IEC規(guī)定標(biāo)準(zhǔn)。既能滿足工業(yè)生產(chǎn)所要求的測試高效性和友好性,也符合科研單位所需要的測試可調(diào)性和多樣性。 本文最后對測試系統(tǒng)進(jìn)行了評估,并提出改進(jìn)系統(tǒng)的設(shè)想和方案。 【關(guān)鍵詞】：太陽能電池測試 虛擬儀器 I-V特性曲線 太陽光模擬器 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 數(shù)值復(fù)現(xiàn)
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號】：TM914.4
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 1 緒論8-13
• 1.1 能源現(xiàn)狀與太陽能光伏發(fā)電8-9
• 1.2 太陽能電池測試設(shè)備現(xiàn)狀9-11
• 1.3 本課題的來源及所做工作11-13
• 2 太陽能電池測試原理13-21
• 2.1 太陽能電池測試相關(guān)參數(shù)概述13-15
• 2.2 太陽能電池伏安特性測試原理15-21
• 2.2.1 概述15-16
• 2.2.2 直接法測太陽電池負(fù)載特性16-19
• 2.2.3 補(bǔ)償法測試太陽電池負(fù)載特性19-21
• 3 太陽光模擬系統(tǒng)21-34
• 3.1 太陽輻射光譜的性質(zhì)21-22
• 3.2 氙燈的光譜特點(diǎn)22-25
• 3.3 氙燈太陽光模擬器的設(shè)計25-34
• 3.3.1 點(diǎn)燃方式25-28
• 3.3.2 氙燈穩(wěn)壓電源系統(tǒng)28
• 3.3.3 太陽能電池和氙燈光源的距離28-34
• 4 測試系統(tǒng)的軟硬件設(shè)計與實(shí)現(xiàn)34-52
• 4.1 虛擬儀器概述34-36
• 4.2 數(shù)據(jù)采集卡36-41
• 4.3 LabVIEW 軟件程序41-43
• 4.4 軟件模塊功能劃分43-49
• 4.4.1 電壓信號輸出模塊43-45
• 4.4.2 數(shù)據(jù)采集模塊45-46
• 4.4.3 信號處理模塊46-49
• 4.5 系統(tǒng)調(diào)試49-50
• 4.6 測試結(jié)果及分析50-52
• 5 太陽能電池測試復(fù)現(xiàn)算法52-68
• 5.1 復(fù)現(xiàn)理論與數(shù)學(xué)模型52-56
• 5.1.1 光譜失配模型52-55
• 5.1.2 溫度失配模型55-56
• 5.2 復(fù)現(xiàn)因子數(shù)學(xué)模型的實(shí)現(xiàn)56-66
• 5.2.1 復(fù)現(xiàn)因子模型參數(shù)的提取56-58
• 5.2.2 建模的方法58-61
• 5.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模開發(fā)環(huán)境61-62
• 5.2.4 模型在復(fù)現(xiàn)因子計算中的應(yīng)用62-66
• 5.3 復(fù)現(xiàn)模型的驗(yàn)證66-68
• 6 結(jié)論68-69
• 致謝69-70
• 參考文獻(xiàn)70-73
• 附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間參與發(fā)表的論文73-74
• 附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間申請的專利74-75
• 附錄3 復(fù)現(xiàn)算法部分代碼75-77

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