基于对角递归神经网络的光伏电站数据采集监测系统

【摘要】： 太阳能作为一种巨量的可再生能源,每天到达地球表面的辐射能量相当于数亿万桶石油燃烧的能量。开发和利用丰富、广阔的太阳能,可以对环境不产生或产生很少污染。不论是从经济社会走可持续发展之路和保护人类赖以生存的地球生态环境的高度来审视,还是从特殊用途解决现实能源供应问题出发,开发利用太阳能都具有重大战略意义。由于光伏发电具有许多传统能源无法比拟的优越性,已被公认是人类最理想的能源供应方式之一,但是光伏发电系统设备成本高,其主要设备如太阳能电池和蓄电池的损坏或寿命减少将直接降低光伏发电的效率,因此对光伏发电系统的数据采集与监测就必不可少。 本文采用AT89C51单片机作为数据采集与检测的核心器件,对光伏发电系统中太阳能电池、蓄电池的电压与电流,逆变器输出电压电流,环境温度、电池板面温度、控制房内温度等量进行采集与监测,通过液晶显示屏显示检测结果,最终形成一段时间内电压、电流、温度等量的特性曲线。 由于上述特性曲线都是非线性曲线,所以本文引入了对角递归神经网络对其进行建模仿真。本文介绍了神经网络的概念、发展、研究内容及其应用,对非线性系统有较为详细的介绍,接着对神经网络的系统辨识进行分析,然后引出本文要详细阐述的对角递归神经网络。由于对角递归神经网络隐层节点具有自反馈功能,因此其建模精度更高。本文的DRNN采用BP学习算法进行训练,虽然这种算法有收敛慢的缺陷,但是其算法简单,易于训练,因此应用广泛。仿真结果表明,基于DRNN的光伏电站数据采集监测系统是比较成功的。 【关键词】：光伏发电 数据采集与监测 对角递归神经网络
【学位授予单位】：扬州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TM615
【目录】：

• 中文摘要9-10
• ABSTRACT10-11
• 第一章 绪论11-15
• 1.1 引言11-12
• 1.2 国内外光伏电站数据采集监测的研究现状12-14
• 1.3 本文的主要工作和研究内容14-15
• 第二章 光伏发电系统15-30
• 2.1 光伏发电系统的构成15-20
• 2.1.1 变换器16
• 2.1.2 电缆16-17
• 2.1.3 光伏阵列17-19
• 2.1.4 负载特性19-20
• 2.2 光伏发电系统的分类20-22
• 2.2.1 并网光伏发电系统20-21
• 2.2.2 独立光伏发电系统21-22
• 2.3 光伏电池及阵列22-26
• 2.3.1 光伏电池的工作原理22-23
• 2.3.2 光伏电池的工作模型23-24
• 2.3.3 光伏电池的工作特性24-26
• 2.4 储能元件26-30
• 2.4.1 铅酸蓄电池的工作原理27
• 2.4.2 铅酸蓄电池的充电特性27-28
• 2.4.3 阀控式密封铅酸蓄电池对充电设备的要求28-30
• 第三章 光伏电站数据采集监测系统硬件设计30-42
• 3.1 采集与监测系统主要器件30-34
• 3.1.1 模数转换器TLC254330-33
• 3.1.2 89C51 单片机33-34
• 3.2 直流电量的采集与监测34-36
• 3.2.1 霍尔传感器的优点34-35
• 3.2.2 直流电量测量电路35-36
• 3.3 交流电量的采集与监测36-37
• 3.3.1 TV1013 交流电压互感器简介36
• 3.3.2 交流电量测量电路36-37
• 3.4 温度测量模块37-38
• 3.4.1 铂电阻温度传感器的结构37-38
• 3.4.2 PT100 温度传感器测温电路38
• 3.5 液晶显示模块38-42
• 3.5.1 接口设计39-40
• 3.5.2 操作指令40-41
• 3.5.3 显示屏幕41-42
• 第四章 光伏电站数据采集监测系统软件设计42-46
• 4.1 主程序设计42-43
• 4.2 数据采集子程序设计43
• 4.3 按键处理子程序设计43-44
• 4.4 LED 显示子程序设计44-46
• 第五章 对角递归神经网络46-69
• 5.1 神经网络简介46-51
• 5.1.1 神经网络的发展46-47
• 5.1.2 神经网络的研究内容47-48
• 5.1.3 神经网络的应用48-49
• 5.1.4 神经网络模型49-50
• 5.1.5 神经元网络模型50-51
• 5.2 基于神经网络的系统辨识原理51-54
• 5.2.1 系统模型及逆模型的辨识51
• 5.2.2 动态系统辨识常用的神经网络51-52
• 5.2.3 两种辨识结构52-53
• 5.2.4 非线性动态系统辨识53-54
• 5.2.5 神经网络系统辨识54
• 5.3 递归神经网络54-62
• 5.3.1 全反馈神经网络56-57
• 5.3.2 部分反馈网络57-61
• 5.3.3 对角递归神经网络61-62
• 5.4 基于DRNN 的算法分析及仿真研究62-66
• 5.4.1 DRNN 的 BP 学习算法62-65
• 5.4.2 仿真研究65-66
• 5.5 基于对角递归神经网络的光伏电站数据采集系统的测试结果66-69
• 第六章 总结与展望69-71
• 6.1 本文总结69
• 6.2 研究展望69-71
• 附录 A 电路板实物图71-72
• 附录 B 电路总原理图72-73
• 附录 C 软件部分程序73-86
• 参考文献86-90
• 致谢90-91
• 发表论文和科研情况说明91

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