太阳能光伏阵列红外图像的特征提取

针对红外图像普遍存在目标与背景对比度差、噪声较大及非均匀成像等问题和太阳能光伏阵列的红外图像特点,文章提出了先将待分析图像与正常工作的太阳能光伏阵列的红外图像作差运算,再采用二维阈值化与模糊聚类相混合的方法提取目标特征的方案,实验结果令人满意。     

光伏板红外成像缺陷检测技术研究进展

以光伏板红外成像缺陷检测技术为对象,综述了近十年以来光伏板红外成像技术、光伏板故障类型和故障成因以及光伏红外图像处理算法新的研究成果,并对光伏板故障检测技术面临的挑战、光伏红外成像缺陷检测技术未来的发展方向及发展前景进行了总结和建议.为相关研究者了解光伏红外成像故障检测技术最新研究进展和发展方向提供参考.     

基于灰度共生矩阵和区域生长算法的红外光伏图像分割

随着光伏产业的迅速发展,这种光伏新能源在各个方面正扮演越来越重要的作用,因此对光伏面板的维护和状态监测就变得尤为急切。而对光伏面板红外图像的分割是后期对光伏面板故障检测的基础。因此,针对红外光伏图像对比度低、信噪比低等特点,本文提出一种改进的区域生长算法结合灰度共生矩阵(GLCM)的纹理特征和图像的梯度特征对红外光伏面板图像进行分割,该算法通过图像的梯度特征和灰度共生矩阵的熵特征对原始红外光伏图像进行预处理,获得梯度特征和熵特征图像加权叠加后的预处理图像,然后再利用红外图像灰度直方图分布集中的特点,针对需要人工干预进行种子点的选取,实现自动进行种子点的选取,同时对区域生长准则进行改进,使其能够自动的调整生长阈值,从而可以分割出光伏面板区域。实验结果表明,本文算法相比OTSU和K-means聚类算法分割效果更好且更接近手动分割的目标区域。     

基于灰度共生矩阵和区域生长算法的红外光伏面板图像分割

随着光伏产业的迅速发展,这种新能源在各个方面正扮演越来越重要的作用,因此对光伏面板的维护和状态监测就变得尤为急切。对光伏面板红外图像的分割是对光伏面板故障检测的基础。因此,针对红外图像对比度低、信噪比低等特点,提出一种改进的区域生长算法结合灰度共生矩阵(GLCM)的纹理特征和图像的梯度特征对红外光伏面板图像进行分割,该算法通过图像的梯度特征和灰度共生矩阵的熵特征对原始红外光伏图像进行预处理,获得梯度特征和熵特征图像加权叠加后的预处理图像,然后再利用红外图像灰度直方图分布集中的特点,使需要人工干预进行种子点的选取,实现自动进行种子点的选取,同时对区域生长准则进行改进,使其能够自动地调整生长阈值,从而可以分割出光伏面板区域。实验结果表明,本文算法相比OTSU和K-means聚类算法分割效果更好且更接近手动分割的目标区域。     

基于仿真模型的太阳能光伏电池阵列特性的分析

为了寻找更好的实现光伏发电系统最大功率点跟踪控制方法,基于仿真模型,研究了太阳能光伏电池阵列的特性。采用Matlab/Simulink模块,基于单个光伏电池的物理特性建立了太阳能光伏电池阵列的仿真模型。模型不但能分析太阳能光伏电池阵列所具有的随着光照强度和温度不同而变化的P-V和I-V非线性特性,而且可仿真太阳能光伏电池阵列工作在最大功率点以及稳定工作区域内时具有线性关系,并进行了理论推导。该模型简单明了,计算速度快。仿真结果表明:仿真与实验结果相符合,当光伏阵列工作在稳定区域内的情况下,dP/dV与I存在线性关系,模型具有通用性与实用性。     

基于仿真模型的太阳能光伏电池阵列特性的分析

为了寻找更好的实现光伏发电系统最大功率点跟踪控制方法,基于仿真模型,研究了太阳能光伏电池阵列的特性。采用Matlab/Simulink模块,基于单个光伏电池的物理特性建立了太阳能光伏电池阵列的仿真模型。模型不但能分析太阳能光伏电池阵列所具有的随着光照强度和温度不同而变化的P-U和I-U非线性特性,而且可仿真太阳能光伏电池阵列工作在最大功率点以及稳定工作区域内时具有线性关系,并进行了理论推导。该模型简单明了,计算速度快。仿真结果表明:仿真与实验结果相符合,当光伏阵列工作在稳定区域内的情况下,dP/dU与I存在线性关系,模型具有通用性与实用性。     

平流层飞艇光伏电池传热特性

太阳能是平流层飞艇的理想能源,其热特性与飞艇浮力,蒙皮强度息息相关。准确预测飞艇的温度场是飞艇设计的重要步骤,但现有研究缺乏对太阳能电池的热特性分析。本文提出了一种包括太阳辐射,天空、地面长波辐射,蒙皮红外辐射和对流换热的飞艇模型,将几何模型离散化,编写C++程序计算了和分析了光伏电池的转化效率,吸收率、发射率、热阻和飞艇朝向对飞艇热性能、光伏阵列输出功率的影响。结果表明,较大的光伏阵列转化效率,发射率和等效热阻有利于改善飞艇“超冷”和“超热”现象的改善。光伏电池的辐射特性对光伏电池和氦气温度的影响最大：吸收率从0.5增加到0.9,主氦气囊昼夜温差升高约11.2K,光伏电池最高温度升高约29.8K;发射率0.1增加到0.9,主氦气囊昼夜温差降低约15.3K,光伏电池最高温度降低约50.2K。本文计算结果为飞艇的热稳定性的优化提供参考。     

太阳能和风能资源数据全时自动测试系统

提出了太阳能和风能资源测试系统的软硬件设计，实现了全时自动对温度、幅射和风速等参数的测量，并能自动计算出太阳能电池板温度，该系统可为光伏水泵系统的优化设计提供可靠数据。     

基于GIS平台的我国太阳能光伏发电潜力研究

太阳能光伏(PV)系统在我国的应用十分广泛,但还缺乏其在不同区域的资源利用潜力分析.建立了太阳能光伏发电潜力评估方法,通过搭建实验台研究3种常用太阳能光伏系统的转换效率和环境参数的关系,并拟合出光伏效率方程.借助地理信息系统(GIS)平台的空间分析功能研究我国各地太阳能辐射强度频数和发电潜力空间分布.通过分析发现单晶硅组件在我国西北和北方地区高达200kWh/(m2·a)以上,适宜发展PV系统,而西南地区仅约130kWh/(m2·a),可以为各地发展太阳能和制定能源发展规划提供参考.     

聚光型混合光伏光热系统热电性能分析

混合光伏光热(PV/T)系统将光伏组件与太阳能集热器组合在一起,能够同时提供电能和热能,具有较高的太阳能综合利用效率.建立了具有平板式蛇形冷却通道的聚光型混合光伏光热系统的三维稳态模型,对其中的光电光热转换以及流体流动和传热过程进行了数值模拟,得到了聚光比、冷却流体质量流率、环境风速,以及是否加装玻璃盖板等对系统性能影响的规律.     

光伏太阳能电池组件Matlab通用仿真模块

采用工程用太阳能电池5参量模型及参数确定法,获取高精度的光伏组件通用模型,在Matlab/Simulink平台中建立该模型的通用模块,利用变步长动态仿真法,快速、准确地获得光伏组件在不同光强度和温度下的输出特性曲线.仿真实验表明,该通用模块不仅可以准确获得太阳能电池单体输出特性,而且可以准确获得光伏组件输出特性,与目前采用的相似模块相比,其具有使用方便、精度高及通用性强的优点.     

基于PSIM的光伏阵列仿真建模

根据光伏阵列物理机制的数学表达公式确定公式中的各个参数,采用PSIM软件进行物理机制的仿真建模,模拟实际光伏模块在不同的光照强度及环境温度下的I——V和P——V输出特性.基于物理本质的仿真模型具有较高的仿真度,建立该模型为光伏发电系统的研发以及模拟实时动态跟踪最大功率点提供了良好的仿真平台.     

利用改进初始化的残差-密集连接网络的光伏阵列故障诊断

针对在现实生活中光伏阵列大部分运行在正常的工作状态,缺少故障数据的问题,提出一种改进初始化的方法代替随机初始化来训练深度学习模型,以提高故障诊断模型的可靠性.同时,提出基于残差-密集连接网络的光伏故障诊断模型,并基于I-V曲线与最大功率点、温度、辐照度和填充因子作为输入特征.最后,通过多种光伏阵列故障数据检测所提出的方...     

基于同步矢量电流比例-积分控制器的光伏并网系统

太阳能是一种丰富干净的可再生性能源,研究可靠的光伏并网发电系统控制策略非常重要。该文分析了光伏阵列特性、光伏电源与交流电源之间功率流动特征,提出了改进常压法与同步矢量电流比例-积分(PI)调节器控制的空间矢量脉宽调制(SVPWM)调制方法相结合的单级式光伏并网系统,使电压源型光伏并网逆变器输出电流完全与电网电压相位一致,向电网输送的电能质量符合IEEE929-2000标准要求。仿真与实验结果一致,表明了所提出的控制方案具有良好的动态和稳态性能。     

基于GWO算法光伏阵列多峰值的MPPT

针对因遮挡处于部分阴影条件下的光伏阵列, 其功率特性曲线由单峰曲线变为叠峰曲线, 使最大功率点跟踪(MPPT)算法失效, 而其他智能算法(如粒子群优化(PSO)算法)存在参数较多、 收敛速度慢、 振荡幅度大等问题, 将收敛速度快、 求解精度高的灰狼优化(GWO)算法应用于光伏阵列多峰值MPPT算法中. 先建立处于局部遮挡情形下光伏阵列的数学模型, 再解析基于GWO算法的MPPT算法原理. 仿真实验结果表明: GWO算法可快速跟踪到最大功率点; GWO算法比PSO算法的跟踪速度提高1倍, 跟踪效率提高0.1%.     

基于TMS320F2812和BUCK电路的光伏阵列模拟器

采用TMS320F2812DSP为控制器,BUCK电路为主电路,研究与设计了一种新型光伏阵列模拟器.模拟算法利用模拟器负载电流与阵列特性电流的差值控制BUCK电路开关的占空比,调节模拟器输出电压,使模拟器的工作点逐步逼近光伏阵列I-V特性的工作点,实现对光伏阵列输出特性的模拟.阵列的特性电流值由存贮于DSP中的工程数学模型,根据选定的不同光照量和环境温度条件计算得到.MATLAB仿真和模拟器样机的实验结果表明,本文模拟器的逼近与稳定时间约为80ms,仅为传统逐点逼近法的25%,且超调小于4%,稳态误差小于1%,均优于传统逼近法,且能够实现光伏阵列不同I-V特性曲线的完整模拟.