一种智能光伏发电装置及其控制方法

本发明涉及光伏发电技术领域，具体涉及一种智能光伏发电装置及其控制方法。

背景技术：

在过去几十年，我国经济高速发展，尤其是煤炭、钢铁行业发展十分成熟，但由于持续开采原煤、石油、天然气等，我国的不可再生能源急剧减少，生态环境遭到破坏，因此，开发绿色可再生能源是保证人类可持续发展的必要措施。自然界中最丰富的电能来源就是太阳能，而我国地狱辽阔，太阳光照资源十分丰富，据统计，全国各地日照辐射总量平均约为4kwh/m²，西藏地区甚至高达6kwh/m²。结合我国地理优势，大力推广光伏太阳能发电技术，不断提高光伏发电系统的智能化水平和转化效率，解决更多的用电难题。现有的光伏发电系统电能转化效率低，系统成本高，故如今世界各国的光伏发电行业依赖政府财政补贴来支持其运行，其大规模应用十分困难。

技术实现要素：

针对上述光伏发电中的不足，本发明改进了太阳能光伏发电系统的控制算法，对光伏发电系统的发电功率进行有效的实时跟踪，以保证系统能够一直在最大功率点附近工作，从而达到提高光电转化率的目的，此外，本发明设有光伏储能装置储存光伏发电系统剩余电能作为补充电能并入光伏发电功率电路中一起给负载供电，进一步地，结合物联网和大数据技术，可根据手机app获取云端天气数据对光伏电池阵列方位进行调整，手机端还可以实时查看光伏发电功率值。

为了实现上述目的，采用以下技术方案：

一种智能光伏发电装置及其控制方法，它包括光伏电池阵列、光伏储能装置、驱动组件、传感器组件、控制系统、物联网平台、通讯模块、电解水触发机制、冷却水入口、电解池、氢气储能装置、氢气进气口、氧气储能装置、氧气进气口、氢燃料电池、逆变器、交流负载、直流负载，所述驱动组件可对光伏电池阵列实现两个自由度的旋转移动，所述传感器组件将感知到的环境数据传送到控制系统，控制系统通过wifi通讯模块与物联网平台进行数据收发，所述电解水触发机制与电解池连接，所述电解池是水电解发生场所，冷却水入口通入电解所需水，电解池连接氢气和氧气储能装置，所述两个装置分别连接氢气进气口和氧气进气口，进而将两种气体通入氢燃料电池中进行电化学反应产生电能，所述交流和直流负载由控制系统分配电能，所述逆变器的作用是将直流电转化为交流电。所述光伏电池阵列吸收来自太阳光照的辐射热能和光能，经光伏效应转化为直流电能，所述控制系统对电能进行控制与调整。一部分电能用于驱动直流负载与交流负载，另一部分根据电能使用情况，将剩余的电能输送到光伏储能装置中存储，以备交直流负载或者夜晚时使用，所述控制系统通过比较光伏电池阵列功率合成值及负载功率消耗值的大小确定是否运行电解水触发机制，水电解产生的氢气用于与氢燃料电池进行电化学反应产生电能供给负载端。控制系统还有一个作用是保护氢燃料电池，即控制电池不被过量放电。所述控制系统通过wifi通讯模块与物联网平台实现数据的收发，所述物联网平台的载体为上位机，可在上位机中查看光伏电池阵列和氢燃料电池的电功率，也可控制驱动组件在两个自由度上调整光伏电池阵列方位，使其始终处于最大光照度方位角，进一步，物联网平台可将未来的天气及温度信息、历史天气数据发送到控制系统，从而发出控制指令。为了实现性能优化，其进一步措施是：

一种智能光伏发电装置及其控制方法，所述控制系统采用工业级控制器和wifi通讯模块，wifi作为控制器与物联网平台数据收发的媒介，根据光伏阵列输出的变化规律，采用最大功率点跟踪(mppt)方法，提高发电系统的稳定性和输出功率。最大功率点跟踪原理是对光伏阵列的输出电压和电流进行实时检测，通过mppt算法自寻优调节dc/dc电路占空比来调整当前阻抗，使等效阻抗与光伏阵列阻抗匹配，使输出功率的改变与温度和光照的改变保持同步性，系统依旧能够工作在当前情况的最佳状态。

所述工业级控制器串口总线每隔一定时间采集光伏阵列输出电信号，观察干扰后系统输出功率变化的趋势，再判定光伏阵列的调整方向是否合适，进而调整干扰的方向。当天气晴朗时，使用均匀光照跟踪方法，即混合型蚁群算法，当天气为阴天或多云时，采用局部阴影跟踪方法，也就是改进粒子群算法。

所述控制系统控制器通过串口总线控制设定参数，通过主控芯片a/d接口采集光伏阵列发电功率参数c和负载消耗功率参数h，c为光伏阵列发电系统提供的功率，h为负载消耗的功率。如果检测到c＞h，即光伏阵列发电系统提供的功率大于负载消耗的功率，wifi模块发送消息给上位机，所述上位机通过调用云端大数据平台数据库中的未来天气情况预测数据判定输送到光伏储能装置中的电能；若检测到c＝h，即光伏阵列发电系统提供的功率等于负载消耗的功率时，整个系统处于平衡状态，控制系统进入休眠状态，电解池停止电解，所述系统等待下一次检测信号唤醒；如果检测到c＜h，即光伏阵列发电系统提供的功率小于负载消耗的功率，上位机接收到供能不足的信号，光伏储能装置中的常开触点闭合，触发电解水装置电解产生氢气和氧气，并分别储存在氢气和氧气储能装置中，当控制系统检测到两种气体的存储量到达最小值时，打开氢气进气口和氧气进气口，接入到氢燃料电池内部进行电化学反应产生电能，用以补充光伏系统供电的不足，当控制系统检测到两种气体的存储量到达最大值时，发送气体存储已满的信息到物联网平台，使用者失能电解池，停止水电解；控制系统不断检测氢气储能装置和氧气储能装置气体阈值，当检测值小于气体阈值时，系统开启保护模式，氢燃料电池不再为负载提供电能。

本发明的有益效果：本发明有效地将光伏发电与氢燃料电池结合在一起。采用电解水触发机制，电解池，氢气储能装置，氧气储能装置，氢气进气口，氧气进气口，氢燃料电池进行电化学反应产生电能。运用最大功率点跟踪原理，追踪光伏阵列输出电压和电流，调整占空比进行阻抗匹配，同时通过计算最佳的光照方位，使光伏阵列始终处于最大照度状态，提高了光伏发电电能转化效率，进一步地，还可利用物联网平台获取云服务中天气数据，实现手机app远程监控系统电能数据、控制光伏电池阵列转向以及控制整个系统的运行开关。

附图说明

图1为本发明的系统框图；

图2为本发明的数据信息传递示意图；

图3为本发明的扰动观察法寻优示意图；

图4为本发明的混合型蚁群算法设计流程图；

图5为本发明的粒子群追踪算法流程图。

具体实施方式

现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图，仅以示意方式说明本发明的基本结构，因此其仅显示与本发明有关的构成。

如图1所示，一种智能光伏发电装置及其控制方法，它包括光伏电池阵列、驱动组件、传感器组件、控制系统、物联网平台、通讯模块、电解水触发机制、冷却水入口、电解池、氢气储能装置、氢气进气口、氧气储能装置、氧气进气口、氢燃料电池、逆变器、交流负载、直流负载，所述驱动组件可对光伏电池阵列实现两个自由度的旋转移动，所述传感器组件将感知到的环境数据传送到控制系统，控制系统通过wifi通讯模块与物联网平台进行数据收发，所述电解水触发机制与电解池连接，所述电解池是水电解发生场所，冷却水入口通入电解所需水，电解池连接氢气和氧气储能装置，所述两个装置分别连接氢气进气口和氧气进气口，进而将两种气体通入氢燃料电池中进行电化学反应产生电能，所述交流和直流负载由控制系统分配电能，所述逆变器的作用是将直流电转化为交流电。所述光伏电池阵列吸收来自太阳光照的辐射热能和光能，经光伏效应转化为直流电能，所述控制系统对电能进行控制与调整。一部分电能用于驱动直流负载与交流负载，另一部分根据电能使用情况，将剩余的电能输送到光伏储能装置中存储，以备给交直流负载补充电能或者夜晚时进行使用，所述控制系统通过比较光伏电池阵列功率合成值及负载功率消耗值的大小确定是否运行电解水触发机制使氢燃料进行化学反应产生电能为负载供电。控制系统还有一个作用是保护氢燃料电池，即控制电池不被过量放电。所述控制系统通过通讯模块与物联网平台实现数据的收发，所述物联网平台载体为手机app，可在app软件上查看光伏电池阵列和氢燃料电池的电压值，也可控制驱动组件在两个自由度上调整光伏电池阵列，使其始终处于最大光照度方位角，进一步，物联网平台可将未来的天气及温度信息、历史天气数据发送到控制系统。

如图2所示，本发明传感器组件包括光照传感器和温度传感器，传感器的输出信号经隔离转换接口电路送入主控芯片的不同通道，再经a/d转换模块采样后转为数字量，作为控制程序的入口参数。功率计算模块用于计算光伏阵列功率随温度和光照进行变化而变化的值，并将该值反馈到控制系统，实时调整光伏电池工作点，使之持续工作在最大功率点附近。工业级控制器与wifi芯片通过串口通信，wifi芯片接收光伏阵列发电电压，功率，氢燃料电池电压，wifi芯片在station模式下，可向物联网端口上传、下载数据，故实现了在app软件上显示相应的电压、功率值；wifi芯片也可以接受来自物联网端传送的天气预报，历史天气数据信息，进而传输给工业级控制器做出控制决策，调整驱动组件左右或上下旋转光伏电池阵列以保证太阳辐射充足。工业级控制器通过串口总线控制设定参数，通过主控芯片串口总线接口采集光伏阵列发电功率参数c和负载消耗功率参数h，c为光伏阵列发电系统提供的功率，h为负载消耗的功率。如果检测到c＞h，即光伏阵列发电系统提供的功率大于负载消耗的功率，则使能电解水触发机制，将剩余的功率提供给电解池，电解水产生氢气和氧气，并分别储存在氢气和氧气储能装置中，当两种气体量足够多，打开氢气进气口和氧气进气口，接入到氢燃料电池内部进行电化学反应产生电能。当控制系统检测到电能大于电池存储阈值，则失能电解水触发机制，电解池停止电解；若检测到c＝h，即光伏阵列发电系统提供的功率等于负载消耗的功率时，整个系统处于平衡状态，控制系统进入休眠状态；如果检测到c＜h，即光伏阵列发电系统提供的功率小于负载消耗的功率，控制系统将开启氢燃料电池发电用以补充光伏系统供电的不足，控制系统不断检测氢气储能装置和氧气储能装置气体阈值，当检测值小于气体阈值时，系统开启保护模式，氢燃料电池不再为负载提供电能。

如图3所示，最大功率点跟踪算法使用扰动观察法，从零点开始的上坡方向，当参考电压增加时，输出功率也逼近到最大功率点附近，参考电压持续增加时，将越过最大功率点，此时随着电压的增加功率开始减小从而远离最大功率点，如b过程所示；寻优算法监测到功率减小则改变电压扰动方向，如d过程所示；再次越过最大功率点后功率开始减小，如c过程所示，则再次改变电压扰动方向，如此循环往复。

如图4所示，当天气晴朗时，使用均匀光照跟踪方法，即混合型蚁群算法。蚁群算法是求解最优化问题的方法，每只蚂蚁的觅食路径表示相应优化问题的一个解，所有蚂蚁的觅食路径构成优化问题的解空间，其中最优的路径就是优化问题的最优解。将蚂蚁位置看作是光伏发电系统中的占空比，将信息素含量当作光伏发电系统的功率，比较得出极大值点，则为所求的最大功率点。首先需要设定蚂蚁个数n，同时将蚂蚁随机放置，并设定信息素初始值；更新禁忌表需将每只蚂蚁当前的位置添加到禁忌表之中；确定方向是根据转移概率的公式，选择将要前往的一个地点位置；求信息素的增量则是每只蚂蚁从起点回到起点时，计算每条边界上的信息素的含量；最后寻优过程中加入2-opt蚁群算法，防止陷入极值状态。

如图5所示，当天气为阴天或多云时，运用局部阴影跟踪方法，采用改进粒子群算法将目标函数类比为所需要的输出总功率，x粒子位置则为需要的u电压值。首先设置初始化参数，确定粒子数目，迭代次数，搜索空间维数，权重w，学习因子c1、c2，及最大速度值vmax；计算粒子适应值及粒子评价，确定出个体和全局新阶段最优值，将曾经历过的最优位置适应值进行比较，若当前适应值大，就把当前适应值作为新的个体最优值，然后再把每个粒子的适应值和群体最优适应值进行比较，将最大者作为群体最优值，然后更新粒子的位置和速度，若存在粒子的速度和位置超出上下限，则重置上下限；紧接着，进行最优值更新，再次计算适应度值，将现值与前值作比较，更新个体与全局最优值，当达到迭代次数时，终止并得到最优解，反之，再次计算适应值。

以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。