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光伏陣列故障狀態(tài)的識別研究

來源:論文學(xué)術(shù)網(wǎng)
時間:2024-08-19 03:56:03
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光伏陣列故障狀態(tài)的識別研究【摘要】:隨著光伏發(fā)電技術(shù)越來越廣泛的應(yīng)用,已有大量的光伏系統(tǒng)投入運(yùn)行。實際應(yīng)用中由于組件封裝工藝等原因,當(dāng)光伏組件運(yùn)行八至十年后,局部區(qū)域因為氣孔的滲入

【摘要】:隨著光伏發(fā)電技術(shù)越來越廣泛的應(yīng)用,已有大量的光伏系統(tǒng)投入運(yùn)行。實際應(yīng)用中由于組件封裝工藝等原因,當(dāng)光伏組件運(yùn)行八至十年后,局部區(qū)域因為氣孔的滲入或擴(kuò)散而老化,使得組件中的部分電池?fù)p壞,影響系統(tǒng)輸出。因此,在大功率光伏發(fā)電系統(tǒng)中對光伏陣列進(jìn)行實時有效的故障在線分析與診斷顯得十分重要。本研究通過理論分析與實驗驗證發(fā)現(xiàn),處于不同工作狀態(tài)的太陽能電池,其表面溫度有明顯差異。紅外成像系統(tǒng)提供了一種能以較高的溫度和空間分辨率測量溫度分布的方法。本文針對處于不同工作狀態(tài)下太陽能電池間存在明顯溫差這一特性,提出了基于紅外圖像分析的太陽能光伏陣列(電池)工作狀態(tài)分析與自動識別的方案。該方案首先對光伏陣列的紅外圖像進(jìn)行一系列的處理與分析,提取可能的故障區(qū)域及區(qū)域的特征信息,綜合考慮環(huán)境溫度、照度、風(fēng)力等環(huán)境因素的影響,采用信息融合與模糊推理的方法,實現(xiàn)對光伏陣列中太陽能電池工作狀態(tài)進(jìn)行自動識別。論文主要就以下幾個方面進(jìn)行了創(chuàng)新性的研究和探討: 1、通過對光伏電池模型、機(jī)理、不同工作狀態(tài)時的溫差及紅外特性的分析,論證了利用紅外圖像對太陽能光伏陣列進(jìn)行非接觸式故障分析的可行性; 2、針對光伏陣列紅外圖像的特點,提出了一系列對該類圖像進(jìn)行拉伸、去噪、非均勻背景抑制和圖像分割的方法,并有效地提取了紅外圖像中有意義的特征信息; 3、分析了不同季節(jié)各種環(huán)境因素(光照、環(huán)境溫度、風(fēng)力等)對處于不同工作狀態(tài)光伏電池的溫差及紅外特性的影響,提出了一種基于信息融合與模糊推理的對太陽能電池在不同環(huán)境下的正常、遮擋、老化、損壞等工作狀態(tài)進(jìn)行識別的方案; 4、構(gòu)造硬件系統(tǒng),分別從硬件和軟件上對研究結(jié)果加以驗證與實現(xiàn)。 研究結(jié)果表明,本文提出的采用紅外圖像分析與數(shù)據(jù)融合的技術(shù)對太陽能光伏陣列進(jìn)行故障狀態(tài)識別的方案是有效、可行的。本研究的順利進(jìn)行,為在大功率光伏發(fā)電系統(tǒng)中實現(xiàn)非接觸式的故障在線診斷提供了理論基礎(chǔ)和直接依據(jù)。 【關(guān)鍵詞】:光伏陣列 溫度 紅外圖像處理 信息融合 模糊推理 故障分析 Visual C++ MATLAB
【學(xué)位授予單位】:合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2005
【分類號】:TM615;TP391.4
【目錄】:
  • 第一章 緒論17-27
  • 1.1 太陽能--21世紀(jì)最重要的能源之一17-18
  • 1.2 太陽能的主要利用形式和光伏發(fā)電的優(yōu)點18-19
  • 1.3 光伏發(fā)電產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與現(xiàn)狀19-21
  • 1.4 光伏發(fā)電技術(shù)目前研究的特點與趨勢21-23
  • 1.5 本文主要工作23-27
  • 第二章 光伏陣列的輸出特性及其環(huán)境的影響27-35
  • 2.1 光伏陣列27-28
  • 2.2 太陽電池溫度對伏安特性的影響28-30
  • 2.3 太陽電池的伏安特性隨日照、環(huán)境溫度的影響30-35
  • 第三章 光伏陣列的溫差及紅外特性分析35-47
  • 3.1 太陽能電池的溫差特性分析35-39
  • 3.2 紅外特性分析39-41
  • 3.3 紅外圖像41-47
  • 第四章 紅外圖像預(yù)處理47-75
  • 4.1 紅外圖像的非均勻性及非均勻校正47-51
  • 4.2 圖像增強(qiáng)51-56
  • 4.3 紅外圖像濾波56-70
  • 4.4 基于自適應(yīng)空間誤差預(yù)測的漸變過渡區(qū)域的消除70-75
  • 第五章 紅外圖像目標(biāo)提取75-102
  • 5.1 圖像分割概述75-82
  • 5.2 紅外圖像分割82-94
  • 5.3 組件間間隙的剔除94-96
  • 5.4 特征值的設(shè)計96-102
  • 第六章 基于數(shù)據(jù)融合的太陽能光伏陣列狀態(tài)分析102-115
  • 6.1 多傳感器信息融合技術(shù)概述102-106
  • 6.2 模糊故障診斷方法106-107
  • 6.3 模糊診斷方法的分析與計算107-115
  • 第七章 方案的實施與結(jié)果討論115-132
  • 7.1 硬件部分115-118
  • 7.2 軟件編程118-129
  • 7.3 典型實例及分析結(jié)果129-132
  • 第八章 總結(jié)與展望132-135
  • 作者在攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的論文135-137


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