基于CAN和GPRS的光伏电站远程监测系统研究

【摘要】：近年来，由于能源危机的凸显，光伏发电技术在国内外得到了广泛应用和高速发展。然而由于大多数光伏电站建设地点偏远、分散，导致对光伏电站的监测维护十分困难和繁琐，消耗大量人力物力。通过采用远程监测技术来对光伏电站进行实时智能化检测，可以很好的解决这一情况，因此，研究光伏电站的远程监测技术具有十分重要的意义。 在本课题中，设计出来一种基于CAN总线和GPRS无线数据远程传输的光伏电站远程监测系统，很好的解决了光伏电站远程监测问题，通过现场数据采集模块来采集光伏电站的运行数据，通过CAN总线收发器将数据发布到CAN总线上，由上位机接收处理后通过GPRS模块远程传输给监测中心，监测中心将接收到的数据进行实时显示和存储，并通过基于BP神经网络算法的光伏电池最大功率点电压预测程序来调用存储的数据，进行实时的光伏电池最大功率点电压预测，并做出有效的调控措施。 论文研究内容主要可以分为三个部分： ⑴数据采集系统的硬件设计。本系统硬件设计核心处理器为MSP430F149单片机，另外还包括按键电路、液晶显示电路、CAN总线控制电路、GPRS模块电路、温度采集电路、阵列电压电流采集电路、太阳辐照度采集电路和逆变器电压电流采集电路等。 ⑵检测系统和监测中心软件设计。现场检测系统软件设计主要包括上、下位机的主程序设计、液晶显示子程序、按键处理子程序、CAN总线收发程序、GPRS收发程序、串口通讯程序和数模转换子程序等；监测中心软件设计主要包括人机界面设计、TCP通信程序、数据存储程序等。 ⑶光伏电池最大功率点电压预测系统设计。通过调用监测中心接收和存储到的数据作为学习样本和预测样本，设计了基于BP神经网络最大功率点预测系统，并介绍了本系统的设计原理和测试结果。 【关键词】：光伏电站 远程监测 LabVIEW BP神经网络 最大功率点跟踪
【学位授予单位】：武汉纺织大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TM764
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 1 绪论8-13
• 1.1 光伏电站远程监测技术发展背景和现状8-9
• 1.2 光伏电站远程监测技术的几种技术手段9-11
• 1.3 发展光伏电站远程监测技术的意义11
• 1.4 本论文的主要工作和章节编排11-13
• 2 光伏电站远程监测系统整体结构13-21
• 2.1 光伏电站远程监测系统整体结构13-14
• 2.1.1 系统主要组成部分13-14
• 2.1.2 系统主要工作流程14
• 2.2 远程通信方式的选择和组网方案14-18
• 2.2.1 远程通信方式的选择14-15
• 2.2.2 GPRS技术特点15-17
• 2.2.3 组网方案的选择17-18
• 2.3 现场总线的选择18-20
• 2.3.1 几种通用总线比较18
• 2.3.2 CAN总线技术特点18-20
• 2.4 本章小结20-21
• 3 光伏电站远程监测系统硬件设计21-38
• 3.1 现场监测系统设计方案的选择21-22
• 3.2 远程监测系统硬件设计22-31
• 3.2.1 控制芯片 MSP430F149 结构22-25
• 3.2.2 串口通信25-26
• 3.2.3 液晶显示模块26-27
• 3.2.4 键盘功能模块27-28
• 3.2.5 A/D转换功能28-31
• 3.2.6 数据存储模块31
• 3.3 CAN总线模块SJA1000结构及其电气连接31-35
• 3.3.1 CAN总线模块SJA100031-34
• 3.3.2 SJA1000与单片机MSP430F149的电气连接34-35
• 3.4 GPRS模块的结构和电器接口35-37
• 3.4.1 GPRS无线模块MC35i35-37
• 3.4.2 无线模块MC35和单片机MSP430F149通信37
• 3.5 本章小结37-38
• 4 系统软件设计38-59
• 4.1 系统软件设计主要思想和编程环境38-40
• 4.1.1 系统软件设计主要思想38
• 4.1.2 常用AT指令和其使用方法38-39
• 4.1.3 监控中心编程环境LabVIEW39
• 4.1.4 MSP430单片机开发环境39-40
• 4.2 现场检测设备程序40-53
• 4.2.1 上位机主程序40-41
• 4.2.2 键盘程序41
• 4.2.3 液晶显示模块LMB-018显示程序41-42
• 4.2.4 上位机数字滤波算法42-43
• 4.2.5 下位机数模转换部分程序43-44
• 4.2.6 上位机位机串口程序44-45
• 4.2.7 CAN总线通信接口程序45-48
• 4.2.8 GPRS通信接口程序48-53
• 4.3 监测中心程序设计53-58
• 4.3.1 监测中心软件人机界面介绍54-55
• 4.3.2 监测中心数据获取55-58
• 4.3.3 数据存储58
• 4.4 本章小结58-59
• 5 基于BP神经网络的最大功率点跟踪和实验结果分析59-78
• 5.1 光伏电池的特性分析59-64
• 5.1.1 光伏电池的电气特性59-61
• 5.1.2 光伏电池的伏安特性61-64
• 5.2 BP神经网络最大功率点跟踪设计64-77
• 5.2.1 BP神经网络的网络结构64-65
• 5.2.2 BP神经网络的训练算法65-67
• 5.2.3 基于BP神经网络的光伏电池MPPT网络结构67
• 5.2.4 BP神经网络的学习样本和测试样本67-69
• 5.2.5 BP神经网络中各项网络参数的确定69-70
• 5.2.6 在LabVIEW下的BP神经网络算法实现和模型训练70-76
• 5.2.7 MPPT在监控中心程序中测试结果76-77
• 5.3 本章小结77-78
• 6 总结与展望78-80
• 6.1 总结78
• 6.2 展望78-80
• 致谢80-81
• 参考文献81-84
• 附录 本人在攻读学位期间所发表的论文及获奖84

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