光伏阵列故障检测方法的研究

【摘要】：光伏阵列中存在的故障主要是热斑现象,热斑现象不仅会影响光伏发电系统的功率输出,而且会造成安全和可靠性问题。目前避免热斑现象的常用方法是在光伏模块旁反向并联旁路二极管,此种方法虽然可以延长光伏模块的寿命,但是会损失输出功率。检测热斑现象的通用方法是基于红外图像分析,不过此种方法不能区分温度相差不明显的状态;实时性差,不具备快速检测和诊断能力;故障检测的精度和效率取决于检测设备(红外热像仪)的等级,在实际运用中有一定的局限性。 通过对光伏阵列四种基本结构的比较和分析,本文提出一种改进的光伏阵列结构——CTCT(complex-total-cross-tied array)结构,而且在此基础上研究了光伏阵列故障检测系统,为了解决故障检测的误差问题,本文将数据融合理论引入故障检测算法中,提高了故障检测的精度和效率。此外,本文还在系统成本和检测精度之间进行了探讨,提出了电流传感器数量和分辨度之间的公式,便于在实际的故障检测系统中在满足检测精度的基础上有效的控制成本。 用Matlab/Simulink中对光伏阵列故障检测算法进行仿真实验,验证了算法的有效性。最后,搭建了系统的硬件电路,在室外局部遮阴情况下和全光照情况下分别进行了实验。实验结果表明,经过算法处理的数据可以快速诊断出局部遮阴的光伏电池位置,证明了本文的故障检测算法的正确性。 【关键词】：热斑现象 光伏阵列 故障检测 CTCT结构
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TM615
【目录】：

• 中文摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 第一章 绪论7-14
• 1.1 太阳能的应用和光伏发电的特点7-8
• 1.2 光伏发电产业的发展和现状8-10
• 1.3 光伏发电技术目前研究的特点与趋势10-12
• 1.4 本课题主要研究内容12-14
• 第二章 光伏发电系统原理及光伏阵列故障分析14-23
• 2.1 光伏电池的原理14-18
• 2.1.1 光伏电池的工作原理14-15
• 2.1.2 光伏电池的数学模型15-16
• 2.1.3 光伏电池伏安特性曲线16-18
• 2.2 光伏发电系统简要介绍18
• 2.3 光伏阵列故障分析18-23
• 2.3.1 光伏阵列故障的分类18-20
• 2.3.2 热斑现象分析20-23
• 第三章 基于CTCT结构的光伏阵列故障检测系统23-31
• 3.1 光伏阵列的结构分类及分析23-28
• 3.1.1 光伏阵列的并联结构24-25
• 3.1.2 光伏阵列的串联结构25-26
• 3.1.3 光伏阵列的SP结构(series-parallel array)26
• 3.1.4 光伏阵列的TCT结构(total-cross-tied array)26-28
• 3.2 基于CTCT结构的光伏阵列故障检测系统28-31
• 第四章 基于数据融合理论的光伏阵列故障检测算法31-42
• 4.1 数据融合理论31-32
• 4.2 D-S证据理论32-37
• 4.3 光伏阵列故障检测算法流程图37-40
• 4.4 分辨度与电流传感器数量的分析40-42
• 第五章 光伏阵列故障检测算法的Matlab/Simulink仿真42-47
• 5.1 光伏模块的Simulink建模42-43
• 5.2 光伏阵列系统的仿真43-47
• 5.2.1 光伏阵列无故障时仿真图形44-45
• 5.2.2 光伏阵列发生故障时仿真图形45-47
• 第六章 系统硬件电路设计47-54
• 6.1 硬件电路总体设计47-48
• 6.2 特制的光伏电池板48-49
• 6.3 电流传感器检测模块49
• 6.4 数据采集模块49-50
• 6.5 实验结果及数据分析50-54
• 第七章 总结与展望54-56
• 7.1 总结54-55
• 7.2 展望55-56
• 参考文献56-59
• 发表论文和科研情况说明59-60
• 致谢60

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