首页> 外文OA文献 >Control de seguimiento solar de alta precisión con autocalibración
【2h】

Control de seguimiento solar de alta precisión con autocalibración

机译:具有自校准功能的高精度太阳跟踪控制

摘要

Abstract This work describes the development of high accuracy sun tracking control equipment, to be integrated in high concentration photovoltaic systems. In order to achieve the sub degree accuracies required by these photovoltaic concentrators, a new control approach is presented that primarily based in the computation of analytic sun ephemeris equations, adds in its software a calibration model, that characterizes the concentrator geometry through a set of parameters, in order to precisely convert the sun coordinates supplied by the ephemeris into tracking axes rotation angles. Fitting the calibration model parameters is done through an automatic process that runs during the in‐field installation of the concentration system, in which a set of precise sun position measurements with respect to the tracking axes are taken throughout a day from dawn to dusk. The full development cycle of this product is described going from the theory of its operation, to its validation and testing, its physical implementation as an electronic system, and finally to the steps given towards the volume production of the resultant technology. The work is divided in five chapters that follow an introduction in which an overview is given of the present context of Concentration PhotoVoltaics (CPV), to later focus in presenting the CPV tracker, and finally reviewing the history and state of the art of sun tracking control for high accuracy applications. The tracking control developed in this work is based in an autocalibration process, very common in instrumentation equipment and applied also to the relatively similar problem of the tracking of orbital targets, such as required in big astronomical telescopes. In fact, the novelty of this work resides in adapting these astronomy sun tracking techniques to some sort of “telescopes” that only “see” the electrical power output of a PV generator. These particular telescopes or sun trackers will usually be a two axis pointable structure, where in the approach presented in this work, sun tracking will be firstly based in obtaining the sun’s coordinates with respect to the tracker location through the computation of sun ephemeris equations encoded in a microprocessor. However converting these so called topocentric coordinates into the tracker axes rotations pointing it to the sun, will require another set of equations, i.e. the calibration model or transform as is termed in this work, that usually based in rotation transforms and spherical geometry (or alternatively obtained through quaternions) will parametrically model the orientation of the tracking axes and its rotation origins, and also the orientation with respect to these axes, of the supported CPV array pointing vector, i.e. the one that when perfectly parallel to the local sun vector produces maximum power output. Chapter 1 covers the development of this Calibration Transform (C‐Transform), its application and possible variations to consider the most common tracker axes configurations, and finally the consideration of flexure in the tracking structure and propose how it can be characterized and integrated in an extended calibration transform. Chapter 2 describes the algorithms used for the fitting of the calibration model once a set of accurate sun position measurements is collected by the tracker. Least squares (LS) fitting through the Levenberg Marquardt method is developed for the C‐Transform of Chapter 1. Firstly the correct operation of our encoding of the Levenberg Marquardt (LM) method is tested, as is usual for numerical optimization algorithms, with the Moré set of test functions. Then the numerical accuracy of the LM method when fitting the C‐Transform and having its code compiled to run in a low cost 8 bit microprocessor, is obtained when compared with that of the same code running in a conventional 32 bit desktop PC. Along with these main topics some other are considered in this chapter such as the analysis of the proper definition of the LS merit function when operating on the C‐Transform, checking the right definition of the C‐Transform that doesn't give rise to discontinuities that may slow its fitting, and also exploring the accuracy of an alternative implementation of the LM algorithm in which the derivatives in the Hessian and gradient are calculated through finite differences instead of using their closed analytic forms. Chapter 3 first gets to prove the physical grounds of the calibration model, by using a laboratory tracker that mounts several different samples of CPV modules, and where some of the parameters of the calibration model can be previously adjusted, tweaking the position of both the tracker and the test modules, so after collecting a set of sun positions and then fitting the C‐Transform best fit parameter values should be equal to those preset during the experiment. Once the calibration model is validated, next goal is the precise measurement of the tracking accuracy being achieved by the proposed hybrid calibrated tracking control. This will first require the development of a Tracking Accuracy Sensor (TAS) able to provide real time measurements of the sun tracking error. This sensor essentially consists of a collimating pipe mounted on top of an imaging electronic sensor, with the necessary signal conditioning electronics, developed along with the conversion equations necessary to compute a tracking error angle from its internal electric variables, and also with the calibration procedure to accurately obtain the internal construction parameters of the sensor that intervene in these conversion equations. This sensor will end up featuring the rather impressive resolution of 1/10.000th degree within its 1° acceptance angle. Finally a monitoring system is built around the TAS mounted in the referred laboratory tracker, and by calibrating the controller against this TAS, a best case estimate of the tracking accuracy statistics, can be obtained for several variations of the calibrated routine here developed. In these experiments average daily accuracies of 0.05° are proven possible with accuracies better than 0.1°, 97% of the time. All tests in Chapter 3 to prove the correct operation of the calibrated sun tracking control, had to previously collect a set of in between fifty and a hundred sun position measurements, throughout a day from dawn to dusk, in order to feed the fitting of the calibration model. This was to be manually done, by aiming the laboratory tracker with its CPV modules to the sun till, according to some criterion, best pointing accuracy was obtained, and then recording axes position along with a measurement time stamp. This was a boring and error prone task, that had to be fully automated in order to be feasibly integrated in a commercial tracking controller unit, so it would run with the least amount manual operation and maintenance. In Chapter 4 the necessary hardware and algorithms to implement the automatic collection of sun position measurements are explained. But prior to the full description of the automatic measurement acquisition process, a review of the existent sun ephemerides and their accuracy is presented, including the set finally chosen for the tracking controller described in this work. Regarding sun position measurements these can first start by a preliminary search of the sun within the concentrator’s tracking range, till this gets within the acceptance angle, a problem which as will be described can be attacked mathematically by resorting to the toolbox of Search Theory, a branch of Operations Research developed during WWII for antisubmarine warfare. In particular when helping the search with a coarse sun sensor such as a low power flat PV module, the optimum search path can be derived by making the assumptions of the so called “Flaming Datum Problem” firstly developed for the search of an evading submarine after it reveals its position after attacking a friendly ship. Once the sun is within acceptance angle, to precisely point to the sun we would ideally maximize the power output of the CPV array, but as will be discussed some practical problems appear when choosing power output as the variable to maximize, and this due to the difficulties of maximum power point (MPP) tracking stages in inverters to follow the tracker scanning movements. Therefore other alternative electrical variables under different biasing than MPP are here proposed. Short circuit current is finally the variable chosen for maximization, and the additional hardware developed to automatically short the CPV array and measure its current is described. Searching for the short circuit current maximum is a problem of maximization of a two dimensional function, that in the sun tracking application can be approached more straightforwardly by avoiding computation of derivatives and instead by determining the minimum number of linear maximizations, which will be translated into tracker sweeps, that lead to the overall maximum of the function. In this occasion the mathematical corpus behind corresponds to the Powell‐Brent derivative‐free conjugate direction set method. Following the description of the mechanism for automatically taking a certain position measurement, investigation of the right number of measurements to obtain the most accurate calibrated ephemeris and their distribution or scheduling is presented. The chapter ends with a discussion about the possibility to introduce a statistical filter to detect outliers during sun position measurement acquisition, understood as those faulty measurements affected by whatever errors, or alternatively considers the possibility to introduce maximum likelihood estimators (MLEs) other than the Least Squares, for the fitting of non linear models such as the CTransform. In this respect the so called Cauchy‐Lorentz MLE appears as the most feasible option. Chapter 5, the final one, describes how all the methods developed for the autocalibrated sun tracking control, explained up to this point, have been physically implemented in an electronic unit, commercially known as the SunDog STCU (standing for Sun Tracking Controller Unit). Firstly a detailed physical description from its electronic boards to its peripherals is presented, followed by an account of its features and operational modes, to end with an account of its reliability tests and certification. The chapter follows with a description of the process of the testing and operation of the tracking control unit through the most significant CPV R&D development projects and related prototypes. Here on the one hand several tracker development projects carried out by Inspira for several CPV developing companies, such as Isofoton, Concentrix, Solfocus, Boeing, or Renovalia are presented, focusing on the application and results of the auto calibrated tracking control in them. On the other hand this chapter presents a selection of European R&D projects in the field of CPV, in which Inspira participated being in charge of the development of the CPV tracker, and which have been useful to explore or further develop particular features of the SunDog controller operation. The chapter ends with a description of the first steps taken towards series production of the auto calibrated controller, and their first volume deployment in the ISFOC and Abertura PV plants. Putting an end to this work, the Conclusions section gathers the most relevant results obtained, and outlines some areas whose advancement can further improve the sun tracking controller developed. Resumen En este trabajo se describe el desarrollo de un equipo de control de seguimiento solar de alta precisión para sistemas de alta concentración fotovoltaica. Con objeto de lograr las precisiones de apuntamiento por debajo del grado requeridas por estos concentradores fotovoltaicos, se presenta una nueva aproximación al control de seguimiento que primeramente basado en el computo de efemérides solares analíticas, incorpora a continuación un modelo de calibración, que caracteriza geométricamente el concentrador por medio de un conjunto de parámetros, con objeto de realizar una conversión precisa de las coordenadas solares suministradas por las efemérides en ángulos de giro de los ejes del seguidor. El ajuste de los parámetros del modelo de calibración se realiza por medio de un proceso automatizado que tiene lugar durante la instalación en campo del sistema de concentración, en el que se realizan un conjunto de medidas precisas de la posición del sol en relación a los ejes del seguidor, tomadas a lo largo de un día desde el orto al ocaso. En este trabajo se describe el ciclo completo de desarrollo de este producto yendo desde las bases teóricas de su operación, su validación y pruebas, su realización física como un equipo electrónico, y finalmente los pasos dados de cara a la producción industrial de esta tecnología. Este trabajo se compone de cinco capítulos, que se suceden a continuación de una introducción en la que se explica el presente contexto de la Concentración Fotovoltaica (CFV o en inglés CPV de Concentration PhotoVoltaics), para después pasar a describir las características de los seguidores solares para concentración fotovoltaica, y finalmente ofrecer una revisión de la historia y el estado del arte de los sistemas de control de seguimiento solar en aplicaciones que requieren altas precisiones. El control de seguimiento desarrollado está basado en un proceso de autocalibración, generalmente común en el ámbito del equipamiento de instrumentación o por ejemplo aplicado también en el problema relativamente similar del seguimiento de objetos orbitales, que se da en los grandes telescopios astronómicos. De hecho la novedad de este trabajo reside en adaptar estas técnicas de seguimiento utilizadas en astronomía a un tipo de "telescopios" que solo "ven" la potencia eléctrica producida por un generador fotovoltaico. Estos telescopios o seguidores solares consistirán habitualmente en una estructura orientable en torno a dos ejes, de tal modo que según la aproximación que se presenta en este trabajo, el seguimiento solar estará primeramente basado en obtener las coordenadas del sol con respecto al lugar de instalación del seguidor, a través del cómputo de efemérides solares codificadas en un microprocesador. Posteriormente convertir estas coordenadas topocéntricas en los ángulos de giro a ejercer en los ejes de seguimiento para apuntar al sol, requerirá de otro conjunto de ecuaciones, i.e. según se denomina en este trabajo el llamado modelo de calibración, que basado en transformaciones de tipo rotación y geometría esférica (o alternativamente deducibles usando cuaternios) que parametriza la orientación de los ejes de seguimiento y sus orígenes de rotación, así como la orientación con respecto a estos ejes, del vector de apuntamiento del sistema de módulos de concentración soportados, esto es aquel vector ligado a la superficie orientable del seguidor que cuando queda orientado de manera perfectamente paralela al vector local del sol produce la máxima potencia de salida. El Capitulo 1 está dedicado al desarrollo de esta Transformada de Calibración (por abreviar Transformada C), sus aplicaciones y posibles variaciones orientadas a cubrir las más comunes configuraciones de ejes de seguimiento, y finalmente se detiene a considerar los efectos de la flexión en la estructura de seguimiento y proponer como pueden ser caracterizados e integrados en una transformada de calibración extendida. El Capitulo 2 se centra en los algoritmos utilizados para el ajuste del modelo de calibración una vez que el seguidor a tomado una serie de medidas precisas de la posición del sol. Se desarrolla el ajuste por mínimos cuadrados (MC o en inglés LS de Least Squares) de la Transformada‐C del Capítulo 1 por medio del algoritmo de Levenberg‐Marquardt. Primeramente se probará el correcto funcionamiento de la codificación de este método Levenberg‐Marquardt (LM) utilizando el conjunto de funciones de Moré, el estándar habitualmente utilizado con los algoritmos numéricos de optimización como es LM. A continuación la precisión numérica del método LM en el ajuste de la Transformada‐C, con su código compilado para correr en microprocesador de 8 bits de bajo coste, se obtiene comparándolo con la obtenida por el mismo código corriendo en un ordenador personal convencional de 32 bits. Junto con estos temas esenciales, se consideran otros en este capítulo, como por ejemplo el análisis de la correcta definición de la figura de merito de los MC cuando se opera sobre la Transformada C, también la correcta definición de la Transformada‐C de tal modo que se eviten discontinuidades que puedan ralentizar su ajuste, o la exploración de la precisión de una implementación alternativa del método LM donde las derivadas del Hessiano y el gradiente sean calculadas mediante diferencias finitas en lugar de a través de sus expresiones analíticas. El Capítulo 3 comienza por probar la coherencia física del modelo de calibración, mediante la utilización de un seguidor de laboratorio en el que se instalan diversas muestras de módulos CPV, y donde algunos de los parámetros del modelo de calibración pueden ser previamente fijados, regulando la posición tanto del seguidor como de los módulos de prueba, de tal modo que tras obtener un conjunto de medidas de posición del sol y ajustar la Transformada C, los valores resultantes para los parámetros deberían coincidir con aquellos que fueron manualmente prefijados. Una vez que el modelo de calibración queda validado, el siguiente objetivo es medir la precisión de seguimiento alcanzable por el sistema control de seguimiento calibrado desarrollado. Esto requirió en primer lugar el desarrollo de un Sensor de Precisión de Seguimiento (SPS, en inglés TAS de Tracking Accuracy Sensor) capaz de proporcionar medidas en tiempo real del error de apuntamiento. Este sensor esencialmente consiste en un tubo colimador montado sobre un sensor electrónico de imagen, y que cuenta con la electrónica necesaria de acondicionamiento de señal, todo desarrollado junto con las ecuaciones de conversión necesarias para obtener el error angular de apuntamiento a partir de variables eléctricas internas, y también con un procedimiento de calibración para obtener con precisión los parámetros internos de construcción del sensor que intervienen en las ecuaciones de conversión. Este sensor terminó alcanzando una resolución en la determinación del error de apuntamiento de una diezmilésima de grado dentro de su apertura angular de un grado. Finalmente un sistema de monitorización se ha construido en torno al TAS instalado en el referido seguidor de laboratorio, y mediante la calibración de su control de seguimiento contra este TAS, se puede obtener una estimación para la estadística del error de apuntamiento para una serie de variaciones de la estrategia de calibración aquí descritas. En estos experimentos se ha demostrado que precisiones promedio diarias de 0.05°, donde la precisión es mejor que 0.1°, el 97% del tiempo, son posibles. Todas las pruebas realizadas en el Capítulo 3 orientadas a comprobar la correcta operación del control de seguimiento calibrado, requirieron la recolección previa de un conjunto de entre cincuenta y cien medidas de la posición del sol, a lo largo de un día de orto a ocaso, con que luego realizar el ajuste del modelo de calibración. Esto fue realizado de manera manual, apuntando el seguidor de laboratorio al sol, hasta que de acuerdo con un cierto criterio se conseguía su apuntamiento optimo, momento en el cuales e registraban las posiciones de los ejes de seguimiento junto con la hora exacta en la que se realizaba la medida. Se trataba en cualquier caso de una tarea aburrida y susceptible de errores, que era necesario automatizar completamente, de tal modo que se realizará con los menores requerimientos de intervención manual y mantenimiento. En el Capítulo 4 se describe el hardware y los algoritmos necesarios para implementar la colección automática de medidas de posición del sol. Pero antes de entrar con la descripción completa del proceso de adquisición de estas medidas, se presenta una revisión de las efemérides solares existentes y sus respectivas precisiones, incluidas las finalmente elegidas para su integración en el equipo de control de seguimiento objeto de este trabajo. En cuanto a las medidas de posición del sol, estas comienzan con una búsqueda preliminar del sol en el interior del rango se seguimiento del concentrador, hasta que este entra dentro de su apertura angular, problema este que será abordado recurriendo a las herramientas de la Teoría de Búsqueda, una rama de la Investigación Operativa desarrollada durante la Segunda Guerra Mundial en el marco de la guerra antisubmarina. En concreto, cuando dicha búsqueda se instrumenta mediante un sensor grueso de la posición del sol tal como un pequeño panel plano FV, el camino optimo de búsqueda puede obtenerse tomando las suposiciones del llamado "Problema del Punto Llameante" (en inglés "Flaming Datum Problem") que surge inicialmente en la búsqueda de un submarino enemigo que escapa tras haber revelado su posición al atacar a un barco amigo. Una vez el sol es detectado al entrar en la apertura angular del concentrador, un apuntamiento preciso pasaría por maximizar su potencia de salida, pero según veremos problemas de índole practico aparecen cuando se elige la potencia de salida como la variable a maximizar, y esto es debido a las dificultades de las etapas de seguimiento del punto de máxima potencia (en inglés MPPT: Maximum Power Point Tracking) existentes a la entrada de los inversores convencionales tienen para seguir los movimientos exploratorios del seguidor. Por ello se propone la maximización de otras variables eléctricas bajo diferentes condiciones de polarización que en el punto de máxima potencia. La corriente de cortocircuito es la variable finalmente elegida para maximización, y se pasa a describir el hardware adicional requerido para automáticamente cortocircuitar el concentrador y medir su corriente en esta condición. La búsqueda del máximo de la corriente de cortocircuito se convierte en un problema de maximización de una función de dos dimensiones, que de cara a su implementación en un seguidor solar se podrá obtener de forma más sencilla evitando el habitual computo de derivadas, y en su lugar determinando el número mínimo de maximizaciones a lo largo de rectas, que pudiendo ser convertidos en barridos del seguidor, conduzcan finalmente al máximo absoluto de la función. En esta ocasión el marco matemático es el del método de direcciones conjugadas de Powell‐Brent. Tras esta descripción del procedimiento para tomar una medida de la posición del sol, se pasa a investigar el número adecuado de medidas a tomar y su distribución en el tiempo. El capitulo se cierra con una evaluación de la posibilidad de introducir un filtro estadístico para la detección de puntos anómalos durante el proceso de toma de medidas de la posición del sol, entendidos como aquellas medidas defectuosas afectadas por cualesquiera errores, o de forma alternativa considera la posibilidad de introducir estimadores de máxima similitud (en inglés MLEs de Maximum Likelihood Estimators) distintos de los mínimos cuadrados, para el ajuste de modelos no lineales como la Transformada C. En este respecto el estimador de Cauchy Lorentz se presenta como la opción más efectiva. El Capítulo 5, el de cierre, describe como todos las rutinas y procedimientos descritos para implementar el control de seguimiento autocalibrado, explicados hasta este punto, han sido físicamente implementados en un equipo electrónico, denominado comercialmente como SunDog STCU (donde STCU es en inglés Sun Tracking Control Unit, i.e. Unidad de Control de Seguimiento). Primeramente se presenta una descripción física de este equipo desde sus placas electrónicas a sus periféricos, seguido por una explicación de sus modos de sus posibilidades de sus características y modos de operación, para terminar con una revisión de sus pruebas de fiabilidad y homologaciones. El capítulo continua con una descripción de su proceso de pruebas de operación a través de los proyectos de I+D en concentración fotovoltaica considerados más significativos. Aquí se presentan por un lado varios desarrollos de seguidor llevados a cabo por Inspira para diversas compañías desarrolladoras de tecnologías de concentración fotovoltaica como Isofoton, Concentrix, Solfocus, Boeing o Renovalia, y centrándonos en la aplicación y resultados obtenidos en estos por el control de seguimiento calibrado. Por otra parte este capítulo presenta una selección de proyectos europeos en el campo de la concentración fotovoltaica, en los que Inspira participó, estando encargada del desarrollo del seguidor, y que han sido de utilidad para desarrollar algunas características particulares de la operación del SunDog. El capítulo finaliza con una descripción de los pasos dados hacia la producción en serie del control de seguimiento autocalibrado, y su primera instalación de cierto volumen en las plantas fotovoltaicas del ISFOC y en la localidad de Abertura. Cerrando este trabajo, la sección de conclusiones pone juntos los resultados más relevantes, y dibuja algunas áreas en las que posteriores trabajos podrían resultar en mejoras para el control de seguimiento desarrollado.
机译:摘要这项工作描述了高精度太阳跟踪控制设备的开发,该设备将集成在高浓度光伏系统中。为了实现这些光伏聚光器所需的亚度精度,提出了一种新的控制方法,该方法主要基于解析太阳星历方程,在其软件中添加校准模型,该校准模型通过一组参数来表征聚光器的几何形状,以便将星历表提供的太阳坐标精确地转换为跟踪轴的旋转角度。校准模型参数的拟合是通过在浓缩系统的现场安装过程中运行的一个自动过程完成的,在整个过程中,从黎明到黄昏,每天进行一系列相对于跟踪轴的精确太阳位置测量。描述了该产品的整个开发周期,从其操作理论到验证和测试,作为电子系统的物理实施,最后是为最终生产该技术而采取的步骤。这项工作分为五个章节,随后是引言,其中概述了当前的浓度光伏(CPV),之后将重点介绍CPV跟踪器,最后回顾太阳跟踪的历史和技术水平用于高精度应用的控制。在这项工作中开发的跟踪控制基于自动校准过程,这在仪器设备中非常常见,并且还应用于相对类似的轨道目标跟踪问题,例如大型天文望远镜所要求的。实际上,这项工作的新颖之处在于使这些天文学的太阳跟踪技术适应某种仅能“看到”光伏发电机电力输出的“望远镜”。这些特殊的望远镜或太阳跟踪器通常是两点指向的结构,在本工作介绍的方法中,太阳跟踪将首先基于通过计算编码为的太阳星历方程来获得相对于跟踪器位置的太阳坐标。微处理器。但是,将这些所谓的“地心坐标”转换为指向太阳的跟踪轴旋转,将需要另一组方程,即本工作中所称的校准模型或变换,通常基于旋转变换和球面几何(或通过四元数获得)将对支持的CPV阵列指向向量的跟踪轴及其旋转原点的方向以及相对于这些轴的方向进行参数化建模,即与本地太阳向量完全平行时产生最大值的跟踪轴的方向。功率输出。第1章介绍了此校准变换(C‐Transform)的开发,它的应用以及可能的变化,以考虑最常见的跟踪器轴配置,最后考虑了跟踪结构中的挠性,并提出了如何表征和集成该结构。扩展校准变换。第2章介绍了跟踪器收集到一组准确的太阳位置测量值后,用于拟合校准模型的算法。通过Levenberg Marquardt方法拟合的最小二乘(LS)是针对第1章的C变换而开发的。首先,对数值优化算法通常使用的Levenberg Marquardt(LM)方法编码的正确操作进行测试。 Moré测试功能集。与传统的32位台式PC上运行的相同代码相比,当拟合C-Transform并编译其代码以在低成本8位微处理器上运行时,可以得到LM方法的数值精度。除了这些主要主题外,本章还考虑了其​​他一些主题,例如分析在C-Transform上运行时LS优值函数的正确定义,检查C-Transform的正确定义而不会引起不连续性这可能会减慢其拟合速度,并且还探索LM算法的另一种实现方式的准确性,在该算法中,Hessian和渐变中的导数是通过有限差分而不是使用封闭的解析形式来计算的。第3章首先通过使用一个实验室跟踪器来证明校准模型的物理基础,该跟踪器安装了几个不同的CPV模块样本,并且可以预先调整校准模型的某些参数,从而调整两个跟踪器的位置以及测试模块,因此在收集了一组太阳位置并进行拟合之后,C-Transform的最佳拟合参数值应等于实验期间预设的值。校准模型通过验证后接下来的目标是通过提出的混合校准跟踪控制实现对跟踪精度的精确测量。这首先需要开发一种能够提供太阳跟踪误差实时测量结果的跟踪精度传感器(TAS)。该传感器主要由安装在成像电子传感器顶部的准直管以及必要的信号调节电子器件组成,该准直管与根据其内部电变量计算跟踪误差角所必需的转换方程式以及校准程序一起开发。准确获得介入这些转换方程式的传感器的内部构造参数。该传感器最终将在其1°接受角内以十分可观的分辨率提供十分之一的精度。最终,围绕安装在相关实验室跟踪器中的TAS建立了一个监视系统,并且通过针对该TAS校准控制器,可以获得针对此处开发的校准例程的多种变化的跟踪精度统计的最佳情况估计。在这些实验中,事实证明平均日精确度为0.05°,且有97%的时间优于0.1°的精确度。第3章中的所有测试都是为验证校准后的太阳跟踪控件的正确操作而进行的,因此,必须从黎明到黄昏的一天中,每天收集一组五十到一百个太阳位置测量值,以适应校准模型。通过将带有CPV模块的实验室跟踪器对准太阳,可以手动完成此操作,直到根据某些标准获得最佳的定位精度,然后记录轴位置以及测量时间戳。这是一个无聊且容易出错的任务,必须完全自动化才能切实可行地集成到商业跟踪控制器单元中,因此它可以以最少的手动操作和维护来运行。在第4章中,介绍了实现自动收集太阳位置测量值所需的硬件和算法。但是,在对自动测量获取过程进行全面描述之前,先介绍一下现有的太阳星历及其精度,包括最终为该工作中描述的跟踪控制器选择的星历集。关于太阳位置测量,首先可以在集中器的跟踪范围内对太阳进行初步搜索,直到达到可接受的角度为止,然后再通过搜索理论工具箱在数学上解决将要描述的问题。第二次世界大战期间开发的运筹学分支机构用于反潜战。特别是在使用粗糙的阳光传感器(例如低功率平板光伏模块)帮助搜索时,可以通过首先建立所谓的“火焰基准问题”的假设来推导最佳搜索路径,该假设最初是为逃避潜艇的搜索而开发的。它在攻击一艘友军船后显示了自己的位置。一旦太阳处于接受角之内,精确地指向太阳,我们就可以理想地最大化CPV阵列的功率输出,但是正如将要讨论的那样,当选择功率输出作为要最大化的变量时会出现一些实际问题,这是由于逆变器中最大功率点(MPP)跟踪阶段难以跟踪跟踪器扫描运动的问题。因此,这里提出了在不同于MPP的偏置下的其他替代电变量。最终,短路电流是为最大化而选择的变量,并描述了为自动使CPV阵列短路并测量其电流而开发的其他硬件。搜索短路电流最大值是二维函数最大化的一个问题,在太阳跟踪应用中,可以通过避免导数的计算而直接确定线性最大化的最小数量,从而更直接地解决该问题。跟踪器扫描,从而使功能整体发挥最大作用。在这种情况下,后面的数学语料库对应于Powell-Brent无导数共轭方向集方法。在描述自动进行特定位置测量的机制之后,介绍了对正确数量的测量的研究,以获得最准确的校准星历及其分布或调度。本章最后讨论了引入统计过滤器以检测太阳位置测量值期间的异常值的可能性,这些统计值被理解为受任何错误影响的错误测量值,或者考虑引入除最小误差值之外的最大似然估计值(MLE)的可能性正方形,用于拟合非线性模型,例如CTransform。在这方面,所谓的柯西洛伦兹MLE似乎是最可行的选择。第五章最后一篇文章描述了到目前为止为自动校准的太阳跟踪控制开发的所有方法是如何在电子单元中实现的,该电子单元商业上称为SunDog STCU(代表太阳跟踪控制器单元)。首先,提供了从电子板到外围设备的详细物理描述,然后介绍了其功能和操作模式,最后介绍了其可靠性测试和认证。本章随后介绍了通过最重要的CPV研发项目和相关原型对跟踪控制单元进行测试和操作的过程。一方面,这里介绍了Inspira为几家CPV开发公司(例如Isofoton,Concentrix,Solfocus,波音或Renovalia)开展的一些跟踪器开发项目,重点是它们中自动校准跟踪控制的应用和结果。另一方面,本章介绍了在CPV领域中的一些欧洲研发项目,Inspira参与了该项目,负责CPV跟踪器的开发,这对于探索或进一步开发SunDog控制器的特定功能很有用。操作。本章最后描述了自动校准控制器的批量生产所采取的第一步,以及它们在ISFOC和Abertura PV工厂中的首次批量部署。为结束这项工作,“结论”部分收集了获得的最相关的结果,并概述了一些可以进一步改进开发的太阳跟踪控制器的领域。概述了对太阳能发电设备的控制权,并描述了对太阳能发电设备的控制权。准点对面的准点对点的合影,照片集的基本控制权,基础设施的基础设施,以及模拟模型的连续性,墨西哥联邦参议员的中间人,西班牙联邦实战候选人和西班牙人民参议员之间的对话。可以自动完成过程的自动校对程序,可以方便地在集中营中的系统上进行操作,可以在医疗中有效地进行合并德尔塞吉多尔,托马达斯-卢拉戈-德奥萨德-德奥萨索。整个生产过程都描述了生产,销售,生产,销售,生产和销售产品的过程。 Este Trabajo se compone de cincocapítulos,ques sucedenacontinuciónde unaintroducciónen la queseexplécépresento contexto de laConcentraciónFotovoltaica(CFV o eninglésCPV de Concentration PhotoVoltaics),paradespuéspasar de sccrierir cricribirlas摄录机的照片集,以及由历史悠久的唱片公司和来自洛杉矶的历史悠久的唱片公司提供的必要的精确度控制。在自动校准过程中需要控制的自动控制设备,在类似的应用程序中,可以用类似的工具在自动控制轨道上进行自动控制。在电视上播放电视节目,并在电视上播放电视节目,并在电视上播放电视节目。太阳能发电和电子设备制造商,从任何方面都可以进行结构调整,从现在开始到现在,在太阳能发电设备制造商中,可以享受到太阳能发电的能力seguidor,一家微型加工企业,在微型加工商的领导下工作。转换后的时间,转换后的时间,转换后的时间,例如转换时间,转换时间,转换时间,日期,时间,日期,时间,日期,时间等地理信息系统(o替代品演义)或rotaciónde los sejemiento yrotación的parametricza laorientaciónde los ejes在支持的浓度模块系统的指向向量中,这是链接到跟踪器可控表面的向量,当跟踪器的方向与太阳的局部向量完全平行时,它将产生最大的功率输出。第1章专门介绍此校准变换(缩写为Transform C)的开发,其应用和可能的变化,旨在涵盖最常见的跟踪轴配置,最后停止考虑弯曲对结构的影响监视并提出如何对其进行表征并将其集成到扩展的校准转换中。第2章着重介绍了跟随者对太阳位置进行一系列精确测量后,用于调整校准模型的算法。第1章Transform-C的最小二乘拟合(MC或最小二乘LS)是使用Levenberg-Marquardt算法开发的。首先,将使用Moré函数集(该模型通常用于数值优化算法(例如LM))测试该Levenberg-Marquardt(LM)方法的编码是否正确。接下来,通过将其与在传统的32位个人计算机上运行的相同代码所获得的代码进行比较,来获得LM方法在调整C变换时的数值精度,并将其代码编译为在低成本8位微处理器上运行。位。除了这些基本主题外,本章还将讨论其他主题,例如分析在C变换上操作时CM品质因数的正确定义,以及以这种方式对C变换的正确定义避免可能会减慢其调整速度的不连续性,或者探索LM方法的另一种实现方式的精度,在该方法中,Hessian和梯度的导数是使用有限差分而不是通过其解析表达式来计算的。第3章从使用实验室跟踪器测试校准模型的物理一致性开始,该实验室跟踪器中安装了CPV模块的各种样本,并且可以预先设置校准模型的某些参数,从而对校准模型进行调整。跟踪器和测试模块的位置,以便在获取一组太阳位置测量值并调整C变换后,参数的结果值应与手动预设的值相匹配。校准模型通过验证后,下一个目标是测量通过开发的校准跟踪控制系统可获得的跟踪精度。这首先需要开发一种能够提供指向误差实时测量的跟踪精度传感器(SPS)。该传感器主要由安装在电子图像传感器上的准直仪管组成,该准直仪管具有必要的信号调节电子设备,所有这些都与必要的转换方程式一起开发,以从内部电变量获得角角度误差。 ,并通过校准程序来准确获得转换方程中涉及的内部传感器构造参数。该传感器最终在其一度的角度开口内达到了十分之一度的指向误差的分辨率。最后,围绕安装在上述实验室跟踪器中的TAS建立了一个监视系统,并且通过针对该TAS校准其监视控制,可以获得针对指向一系列变化的统计误差的估计这里介绍的校准策略。这些实验表明,在97%的时间内,平均每日精度为0.05°(精度优于0.1°)是可能的。在第3章中进行的所有旨在验证校准后的监控控件是否正确运行的测试,都需要事先收集从日出到日落的一天中太阳位置的一组测量值,该测量值介于50到100之间,然后调整校准模型。手动完成此操作,将实验室跟踪器指向太阳,直到根据特定标准达到最佳目标为止,此时记录跟踪轴的位置以及确切的时间。测量。无论如何,这都是一个无聊且容易出错的任务,则必须完全自动化,以使其在手动干预和维护的要求最少的情况下进行。第4章介绍了实现自动收集太阳位置测量值所需的硬件和算法。但是,在对这些测量值的获取过程进行完整描述之前,先介绍一下现有的太阳星历及其各自的精度,包括最终被选为集成到这项工作的监视控制设备对象中的那些星历。至于太阳位置的测量,首先要在聚光器范围内对太阳进行初步搜索,直到太阳进入其角孔为止,这一问题将使用“理论”工具解决。搜索是第二次世界大战期间在反潜战争框架内发展起来的运筹学分支。具体地,当通过诸如小平板PV之类的粗糙的太阳位置传感器来进行这种搜索时,可以通过采用所谓的“火焰基准问题”的假设来获得最佳搜索路径。 ”)最初是在寻找敌方潜艇时出现的,该敌方潜艇在攻击友军时显示了其位置后逃脱了。一旦进入聚光器的角孔时检测到太阳,精确的目标就是最大化其输出功率,但是正如我们将看到的那样,当选择输出功率作为最大化变量时会出现实际问题,这就是由于监视常规逆变器入口处存在的最大功率点(英文MPPT:最大功率点跟踪)的阶段很困难,因此他们必须遵循从动装置的探索运动。由于这个原因,提出了在不同极化条件下而不是在最大功率点处最大化其他电变量。短路电流是最终选择以最大化的变量,我们继续介绍在这种情况下自动使集线器短路并测量其电流所需的附加硬件。寻找短路电流的最大值成为二维函数最大化的问题,鉴于其在太阳能跟踪器中的实现,可以避免常规的导数计算,从而更容易获得二维函数。确定沿线的最大化的最小数量,该数量可以转换为跟随者扫描,最终导致函数的绝对最大值。这次的数学框架是Powell-Brent共轭地址方法的数学框架。在描述了对太阳位置进行测量的过程之后,将研究要进行的测量的适当数量及其随时间的分布。本章以评估在引入太阳位置的测量过程中引入统计过滤器来检测异常点的可能性作为结尾,该过程被理解为受任何误差影响的那些错误测量,或者考虑到除最小二乘外,还可以引入最大相似度估计器(最大似然估计器的MLE)来调整非线性模型(如Transform C)。在这方面,提出了Cauchy Lorentz估计器是最有效的选择。第五章,最后一章,描述了到目前为止所说明的用于实现自校准跟踪控制的所有例程和程序是如何在电子设备中实现的,该电子设备的商业名称为SunDog STCU(其中STCU的英文名称为Sun跟踪控制单元,即跟踪控制单元)。首先,从设备的电子板到外围设备对该设备进行物理描述,然后说明其模式,其特性和操作模式的可能性,最后对其可靠性测试和批准进行审查。本章继续介绍了通过光伏项目中最重要的研发项目进行的运行测试过程。一方面,Inspira为多家开发光伏浓缩技术的公司(如Isofoton,Concentrix,Solfocus,波音或Renovalia)进行了以下跟进开发,并着重于通过监控控制来关注这些应用和结果已校准。另一方面,本章介绍了光伏集中领域中的一些欧洲项目Inspira参与其中,负责追随者的开发,对开发SunDog的某些特定功能很有用。本章以对自校准监视控件的批量生产以及在ISFOC光伏电站和A口镇中首次安装一定体积的步骤开始的说明进行描述。在结束本工作时,结论部分汇总了最相关的结果,并指出了一些后续工作可以改善所开发的后续控制措施的领域。

著录项

  • 作者

    Luque Heredia Ignacio;

  • 作者单位
  • 年度 2010
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 spa
  • 中图分类

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号