应用于光伏发电系统的光伏组件智能巡检系统及方法

摘要

本发明提供应用于光伏发电系统的光伏组件智能巡检系统及方法，通过测量光伏组件接线端子之间反向二极管的电压幅值变化，利用A/D检测技术，采集电压信号，采用ZigBee无线传输技术，将采集信号发送到终端接收装置。直接从光伏板接线端子，经耐高压的DC/DC非隔离型变换器接入，实现工作状态时系统的自供电。结合测得的三组电压、光照强度以及温度，设计模糊控制算法，判别故障属于永久性故障还是云层、树木遮挡等暂时性故障，同时可以反映出光伏组件的老化程度，实现系统自身的故障报送。本发明适合光伏电站以及分布式光伏发电系统的实际应用。

说明书

技术领域

本发明涉及光伏发电故障检测领域，具体涉及一种应用于光伏发电系统的光伏组件智能巡检系统及方法。

背景技术

现有光伏组件巡检技术主要有人工巡检方式、无人机巡检方式。人工巡检方式耗费人力物力，巡检效率低，很难达到光伏电站的要求。无人机巡检在检测精度上易受干扰、使用成本高，还需要建立成像数据库，难以满足光伏电站的实际需求。同时，分布式的光伏发电系统由于自身为分布式发电系统，在对分布式光伏发电系统进行检测存在人工成本过高的问题，而且无人机巡检并不适用于分布式光伏发电系统，使分布式光伏发电系统的光伏组件的故障检测问题凸显。

光伏电站以及分布式光伏发电系统的光伏组件数量庞大，系统结构复杂，单个光伏组件的损坏、老化以及光伏组件的遮挡问题，将会影响整个光伏板的供电质量，甚至会因某些光伏组件的损坏、老化以及遮挡问题而使整个光伏电站的MPPT点偏移，因此光伏发电系统的故障检测、判别以及老化程度检测已成为一个亟待解决的问题。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种应用于光伏发电系统的光伏组件智能巡检系统及方法。

本发明是通过以下技术方案实现的：

应用于光伏发电系统的光伏组件智能巡检系统，包括电源模块、光伏组件、ZigBee模块、光照度传感器、无线接收模块和显示模块；

所述光伏组件由若干光伏组件串连接而成，所述光伏组件串的首端、中间各连接端、末端分别引出接线端子；每相邻所述接线端子之间接一个反向二极管；

所述电源模块包括工作电源和待机电源，所述工作电源从所述光伏组件串的首端和末端经DC/DC非隔离型变换器接入，连接所述ZigBee模块；

所述待机电源在所述光伏组件串的首端和末端之间串联MΩ级电阻和稳压管，所述稳压管的两端连接所述ZigBee模块；

所述ZigBee模块用于采集所述反向二极管的电压并无线发出；

所述光照度传感器安装在所述光伏组件上并与所述ZigBee模块通信连接，用于检测所述光伏组件的光照强度；

所述无线接收模块与所述ZigBee模块通信连接；

所述显示模块与所述无线接收模块连接，用于显示所述光伏组件的故障位置以及老化程度。

进一步的，所述ZigBee模块包括CC2530芯片,所述CC2530芯片的ADC模块用于分别采集所述光伏组件串相邻端子之间反向二极管的电压。

进一步的，所述CC2530芯片的电池检测模块用于采集监测所述ZigBee模块的供电状态。

进一步的，还包括温度传感器，安装在所述光伏组件上，用于检测所述光伏组件的温度。

进一步的，所述光照度传感器型号为BH1750FVI。

应用于光伏发电系统的光伏组件智能巡检方法，包括以下步骤：

S0、准备应用于光伏发电系统的光伏组件智能巡检系统；

S1、判断所述光照度传感器检测到的光照强度是否达到设定的工作照度，若没有达到所述工作照度则不唤醒休眠的巡检系统，若达到所述工作照度则唤醒所述巡检系统；

S2、所述巡检系统采集所述光伏组件的端电压、光照强度和温度；

S3、采用基于所述端电压的模糊控制算法并结合光照强度及温度对所述光伏组件的故障类别及老化进行判断并显示。

进一步的，步骤S3进一步包括以下步骤：

S31、设定e(k)为所述端电压的偏差，所述偏差为实测值与参考值的差值，设定ec(k)为所述偏差的变化量，以所述e(k)和所述ec(k)为模糊控制算法的输入量；

S32、将所述e(k)和所述ec(k)进行模糊化处理，分别得到相对应的模糊子集；

S33、将所述模糊子集作为输入条件，根据模糊关系对应的模糊规则推理表，得到故障类型S，通过模糊推理合成，得到对应控制向量

S34、所述控制向量通过查询控制向量对应的控制表求V_(k)，所述V_(k)为模糊化实际控制量，所述V_(k)经过非模糊化处理，所述处理的公式为V₀＝K_v*V_(k)，K_v为设定的调节参数，以及V₀＞V_max、V₀＜V_min的判别，输出实际输出量V₀，所述实际输出量V₀为对应的故障类型，所述V_max为输出最大值，所述V_min为输出最小值，所述实际输出量V₀送到执行机构和光照强度以及组件温度历史记录表进行参照最后完成光伏组件故障类型的判别以及老化程度的显示。

进一步的，步骤S32进一步包括以下步骤：

S321、设定所述e(k)的阈值为ε₁，根据e(k)的取值进行模糊化处理，得到e(k)的模糊子集{NB₁,NS₁,Z₁,PS₁,PB₁},如下表，

，

S322、设定ec(k)的阈值为ε₂，根据ec(k)的取值进行模糊化处理，得到ec(k)的模糊子集{NB₂,NS₂,Z₂,PS₂,PB₂},如下表，

。

进一步的，步骤S33中，将所述e(k)的模糊子集{NB₁,NS₁,Z₁,PS₁,PB₁}和所述ec(k)的模糊子集{NB₂,NS₂,Z₂,PS₂,PB₂}作为输入条件，根据模糊规则推理表，得到故障类型S，所述故障类型S的子集{NB,NS,Z,PS,PB}，如下表，

。

进一步的，所述故障类型S的子集{NB,NS,Z,PS,PB}分别代表含义如下表，

。

相比现有技术,本发明具有如下有益效果：

通过测量光伏组件接线端子之间反向二极管的电压幅值变化，采用ZigBee无线传输技术，将采集信号发送到终端，根据接线端子的电位变化情况，测量直观方便。

对ZigBee芯片的供电，采用自供电形式，响应速度快，从待机状态转入工作状态只需15ms，工作状态时间很短，整个系统的功耗非常低，增加装置安装方便，操作简单。

整个系统在信号传输方面采用ZigBee无线传输技术，克服了载波通信可能因板内某片损坏而阻断载波的缺陷。

结合测得的三组电压、光照强度以及温度，采用模糊控制算法，判别故障属于永久性故障还是云层、树木遮挡等暂时性故障，同时可以反映出光伏组件的老化程度，实现系统自身的故障报送。

附图说明

图1为本发明光伏组件智能巡检系统原理示意图。

图2为本发明实施例1和2节点间发生故障示意图。

图3为本发明光伏组件智能巡检系统工作流程图。

图4为本发明光伏组件故障检测、判别及老化程度检测算法流程图。

图5为本发明工作电源与待机电源原理图。

具体实施方式

下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例以本发明的技术方案为依据开展，给出了详细的实施方式和具体的操作过程。

图1为本发明光伏组件智能巡检系统原理示意图，额定功率为250W，总共60片，每一列含有10片，每20片组成一个串联，然后引出4个接线端子，每两个接线端子间接一个反向二极管。一般情况下光伏板的电压为30V，即1-4点电位分别为30V、20V、10V、0V；当某一片发生故障，该片所在的一串断开，连接该串的两个接线端子间的反向二极管导通，接线端子间的电压由原来10V变为负电压，因此我们可通过端子间的电压变化来判断故障位置。

图2为本发明实施例1和2节点间发生故障示意图。当1、2点之间的20片光伏片中某一片发生故障，2、3点位之间与3、4点位之间的光伏片正常。此时由于1、2点之间有故障，整串光伏片断开，1、2间的反向二极管导通，若二极管压降为0.7V，则1点电位由30V降为19.3V，2、3、4点的电位不变。

本发明的实施例作详细说明请参见图3～5。

本发明应用于光伏发电系统的光伏组件智能巡检系统，包括电源模块、光伏组件串、ZigBee模块、光照度传感器、无线接收模块和显示模块。

ZigBee模块包括CC2530芯片,通过CC2530芯片的ADC模块采集光伏组件串的接线端子箱中四个接线端子之间三个反向二极管的电压，将采集到的电压信号经CC2530芯片无线传输给无线接收模块。

本发明使用两个供电电源实现整个系统的自供电，不需要额外增加电源。工作电源：直接从光伏组件串的两侧端子经耐高压的DC/DC非隔离型变换器接入CC2530芯片电源接口，实现自供电。耐高压的DC/DC非隔离型变换器型号为LM2576HV，实现5-60V输入，1.25V-30V输出。

待机电源：直接从光伏组件串的两侧端子之间串联一个1MΩ电阻和一个5V稳压管ZD,稳压管的两端连接CC2530芯片的电源接口，组成一个微安级别的待机电源，降低损耗，同时响应速度非常快，从待机状态到工作状态只需15ms，而且系统平时处于一直待机状态，降低了整个系统的损耗。

工作电源与待机电源的切换：根据检测的端子电压、光照强度、温度以及电源接口的电压，判断ZigBee芯片电源接口是否满足进入工作状态的电压值，进而判断供电电源是否可以进入工作电源状态，由此进行工作电源和待机电源的切换。这种供电电源系统不需要增加额外的电源，同时可以实现供电电源的工作状态和待机状态的切换。

光照度传感器采用GY-30光照传感器，GY-30光照传感器采用BH1750FVI芯片，光照度范围0～65535lx，自带内置16bitAD转换器，能够直接输出数字，省略复杂计算。

巡检系统通过采集三组电压、光照强度以及温度，采用基于电压、光照强度以及温度的模糊控制算法对故障类别进行判断和现示。

通过设定e(k)为电压的偏差，ec(k)为电压偏差的变化作为模糊控制算法的输入量，再将e(k)、ec(k)进行模糊化处理，得到相对应的模糊子集。将模糊子集作为输入条件，根据模糊关系通过模糊推理合成，得到输出的模糊控制向量在经过非模糊化处理转化为实际的输出量，输出量在和温度表参照处理后，送到执行机构，最后完成故障的判别以及光伏组件老化程度的反映。

判断光伏组件是实际损坏、灰尘、鸟屎等静态遮挡物遮挡还是阴天、云层、鸟类飞过等动态遮挡物遮挡，从而可以判别故障是永久性故障还是暂时性故障，实现故障判别功能，同时可以反映出光伏组件的老化程度，还可以实现巡检系统自身的故障报送。

显示系统：将接收到的电压信号、光照强度和感测的温度等值通过显示屏显示出来，确定光伏组件的故障位置以及老化程度。

以上实施例为本申请的优选实施例，本领域的普通技术人员还可以在此基础上进行各种变换或改进，在不脱离本申请总的构思的前提下，这些变换或改进都应当属于本申请要求保护的范围之内。