CN109950168A - 一种基于反馈测量的太阳能电池板质量快速检测方法 - Google Patents
一种基于反馈测量的太阳能电池板质量快速检测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109950168A CN109950168A CN201910249485.0A CN201910249485A CN109950168A CN 109950168 A CN109950168 A CN 109950168A CN 201910249485 A CN201910249485 A CN 201910249485A CN 109950168 A CN109950168 A CN 109950168A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- curve
- solar panel
- points
- data
- resistance value
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000005259 measurement Methods 0.000 title claims abstract description 23
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 18
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 16
- 238000012797 qualification Methods 0.000 claims abstract description 4
- 150000003839 salts Chemical class 0.000 claims description 9
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 9
- 238000005286 illumination Methods 0.000 claims description 3
- 230000000717 retained effect Effects 0.000 claims description 2
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 abstract description 6
- 238000012372 quality testing Methods 0.000 abstract description 3
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 2
- 230000008713 feedback mechanism Effects 0.000 description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 2
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 description 1
- 238000009776 industrial production Methods 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Testing Of Individual Semiconductor Devices (AREA)
- Photovoltaic Devices (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于反馈测量的太阳能电池板质量快速检测方法。本发明包含以下步骤：1、搭建整个检测环境；2、太阳能电池板测量IV数据200个点及温度；3、对200个IV数据进行优化，优化到20个点并绘制IV曲线；4、通过IV数据及温度参数求解得到太阳能电池板特性；5、根据测得特性与标准特性进行对比，判断是否合格；6、第二块太阳能电池板开始使用反馈测量方法；7、合格的太阳能电池板放入一个盒子里并记录20个点的电阻值和IV曲线，不合格的放入一个盒子里不记录20个点的电阻值和IV曲线。本发明可有效的提高太阳能电池板质量检测的速度和自动化程度。
Description
技术领域
本发明涉及太阳能电池板质量快速检测方法，特别涉及一种基于反馈测量的太阳能电池板质量快速检测方法。
背景技术
太阳能电池作为一种环保、供需充足能源载体，得到世界各国普遍的应用，太阳能电池的质量问题是影响其大规模使用的关键因素之一。太阳能电池板质量快速检测方法就是应用于大规模工业化生产太阳能电池板的检测环节中，可以快速的检测出太阳能电池板是否是合格产品。
反馈测量是来源于控制论里的反馈得来的，控制论里的反馈是在***与环境相互作用过程中，***的输出成为输入的部分，反过来作用于***本身，从而影响***的输出。而反馈测量是输出环节的结果对测量环节的影响，使检测***智能化。
发明内容
本发明的目的通过反馈测量的方法快速、智能的检测太阳能电池板的质量。
按照本发明提供的技术方案，一种基于反馈测量的太阳能电池板质量快速检测方法，包括如下步骤：
步骤 1、搭建整个检测环境。
步骤 2、太阳能电池板测量IV数据200个点及温度。
步骤 3、对200个IV数据进行优化，优化到20个点并绘制IV曲线。
步骤 4、通过IV数据及温度参数求解得到太阳能电池板特性。
步骤 5、根据测得特性与标准特性进行对比，判断是否合格。
步骤 6、第二块太阳能电池板开始使用反馈测量方法。
步骤 7、合格的太阳能电池板放入一个盒子里并记录20个点的电阻值和IV曲线，不合格的放入一个盒子里不记录20个点的电阻值和IV曲线。
所述的步骤1中，搭建环境主要需要太阳光模拟仪、数字源表、温度探测器、电脑、反馈机械装置。
所述的步骤2中，将太阳能电池板运输到太阳光模拟仪下，给太阳光模拟仪一个电信号，光照打开，同时使用数字源表测量其IV数据200个点以及其温度。
所述的步骤3中，先取200个点，是使IV曲线可以反映太阳能电池板无误差的IV关系，再优化到20个点，是为了保持其无误差的情况下，尽量缩短采点的时间，从200个点到20个点，缩小了百分之九十的时间，提升了检测速度。
所述的步骤6中，反馈测量方法步骤具体如下：
6-1.有保留的点，按照步骤3中20个点位置进行取点，并绘制IV曲线。
6-2.有保留的曲线，IV曲线与储存的IV曲线进行对比，误差小于百分之一，则进行步骤4、步骤5、步骤7。
6-3. 有保留的曲线，IV曲线与储存的IV曲线进行对比，误差大于百分之一，重新进行步骤2，由于是二次测量重新进行步骤3，并进行步骤4、步骤5。
6-4.如果太阳能电池板合格，则保留20个数据的电阻值及IV曲线作为初始取点位置及IV曲线用来取点和比较。
6-5.如果太阳能电池板不合格，则不保留20个数据的电阻值及IV曲线，以上一个储存的20个数据的电阻值及IV曲线作为初始取点位置及IV曲线用来取点和比较。
本发明的有益效果：本发明基于反馈测量的太阳能电池板质量快速检测***，可有效的提高太阳能电池板质量检测的速度和自动化程度。
附图说明
图1为反馈测量流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作进一步说明。以下描述仅作为示范和解释，并不对本发明作任何形式上的限制。
步骤 1、搭建整个检测环境。
步骤 2、太阳能电池板测量IV数据200个点及温度。
步骤 3、对200个IV数据进行优化，优化到20个点并绘制IV曲线。
步骤 4、通过IV数据及温度参数求解得到太阳能电池板特性。
步骤 5、根据测得特性与标准特性进行对比，判断是否合格。
步骤 6、第二块太阳能电池板开始使用反馈测量方法。
步骤 7、合格的太阳能电池板放入一个盒子里并记录20个点的电阻值和IV曲线，不合格的放入一个盒子里不记录20个点的电阻值和IV曲线。
所述的步骤1中，搭建环境主要需要太阳光模拟仪、数字源表、温度探测器、电脑、反馈机械装置。
所述的步骤2中，将太阳能电池板运输到太阳光模拟仪下，给太阳光模拟仪一个电信号，光照打开，同时使用数字源表测量其IV数据200个点以及其温度。
所述的步骤3中，先取200个点，是使IV曲线可以反映太阳能电池板无误差的IV关系，再优化到20个点，是为了保持其无误差的情况下，尽量缩短采点的时间，从200个点到20个点，缩小了百分之九十的时间，提升了检测速度。其中，20个点包括最大功率点、最大功率点附近几个点、最大电压点、最大电流点以及平均取10个点。
所述的步骤4中，求解太阳能电池板特性的方法可以使用改进的遗传算法，其中特性包括：光生电流、反向饱和电流、二极管品质因子、并联电阻、串联电阻，无损的太阳能电池板五个参数在一个固定的范围内，超出了则说明损坏。
所述的步骤6中，反馈测量方法步骤具体如下：
6-1.有保留的点，按照步骤3中20个点位置进行取点，并绘制IV曲线；
6-2.有保留的曲线，IV曲线与储存的IV曲线进行对比，误差小于百分之一，则进行步骤4、步骤5、步骤7；
6-3. 有保留的曲线，IV曲线与储存的IV曲线进行对比，误差大于百分之一，重新进行步骤2，由于是二次测量重新进行步骤3，并进行步骤4、步骤5；
6-4.如果太阳能电池板合格，则保留20个数据的电阻值及IV曲线作为初始取点位置及IV曲线用来取点和比较；
6-5.如果太阳能电池板不合格，则不保留20个数据的电阻值及IV曲线，以上一个储存的20个数据的电阻值及IV曲线作为初始取点位置及IV曲线用来取点和比较；
采用本发明的方法与其它方法进行比较：
原有太阳能电池板检测技术，一般是基于图像视觉的微瑕疵检测，对摄像头、处理器等硬件软件要求较高，导致装备成本较高，并且设备本身只限于电池板表面质量检测，电池板内部机制出现问题无法检测，检测不能达到完全自动化，瑕疵品还需要人工重检。
本发明从太阳能电池板参数上快速检测，对硬件的要求不高，完全能达到自动检测，不需要人工检测，从成本、普及率、自动化程度完全符合现代化工厂的设备要求。
综上所述，基于反馈测量的太阳能电池板质量快速检测方法是一种优良的、快速的检测方法。
Claims (5)
1.一种基于反馈测量的太阳能电池板质量快速检测方法，其特征在于包括如下步骤：
步骤 1、搭建整个检测环境；
步骤 2、太阳能电池板测量IV数据200个点及温度；
步骤 3、对200个IV数据进行优化，优化到20个点并绘制IV曲线；
步骤 4、通过IV数据及温度参数求解得到太阳能电池板特性；
步骤 5、根据测得特性与标准特性进行对比，判断是否合格；
步骤 6、第二块太阳能电池板开始使用反馈测量；
步骤 7、合格的太阳能电池板放入一个盒子里并记录20个点的电阻值和IV曲线，不合格的放入一个盒子里不记录20个点的电阻值和IV曲线。
2.根据权利要求1所述的一种基于反馈测量的太阳能电池板质量快速检测方法，其特征在于所述的步骤1中，搭建环境主要需要太阳光模拟仪、数字源表、温度探测器、电脑、反馈机械装置。
3.根据权利要求1所述的一种基于反馈测量的太阳能电池板质量快速检测方法，其特征在于所述的步骤2中，将太阳能电池板运输到太阳光模拟仪下，给太阳光模拟仪一个电信号，光照打开，同时使用数字源表测量其IV数据200个点以及其温度。
4.根据权利要求1所述的一种基于反馈测量的太阳能电池板质量快速检测方法，其特征在于所述的步骤3中，取200个点，使IV曲线可以反映太阳能电池板无误差的IV关系，再优化到20个点。
5.根据权利要求1所述的一种基于反馈测量的太阳能电池板质量快速检测方法，其特征在于所述的步骤6中，反馈测量步骤具体如下：
6-1.有保留的点，按照步骤3中20个点位置进行取点，并绘制IV曲线；
6-2.有保留的曲线，IV曲线与储存的IV曲线进行对比，误差小于百分之一，则进行步骤4、步骤5、步骤7；
6-3.有保留的曲线，IV曲线与储存的IV曲线进行对比，误差大于百分之一，重新进行步骤2，由于是二次测量重新进行步骤3，并进行步骤4、步骤5；
6-4.如果太阳能电池板合格，则保留20个数据的电阻值及IV曲线作为初始取点位置及IV曲线用来取点和比较；
6-5.如果太阳能电池板不合格，则不保留20个数据的电阻值及IV曲线，以上一个储存的20个数据的电阻值及IV曲线作为初始取点位置及IV曲线用来取点和比较。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910249485.0A CN109950168B (zh) | 2019-03-29 | 2019-03-29 | 一种基于反馈测量的太阳能电池板质量快速检测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910249485.0A CN109950168B (zh) | 2019-03-29 | 2019-03-29 | 一种基于反馈测量的太阳能电池板质量快速检测方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109950168A true CN109950168A (zh) | 2019-06-28 |
| CN109950168B CN109950168B (zh) | 2021-03-05 |
Family
ID=67013199
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910249485.0A Expired - Fee Related CN109950168B (zh) | 2019-03-29 | 2019-03-29 | 一种基于反馈测量的太阳能电池板质量快速检测方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109950168B (zh) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102520330A (zh) * | 2011-12-01 | 2012-06-27 | 华中科技大学 | 太阳能电池光伏器件伏安特性测试*** |
| CN103840742A (zh) * | 2014-03-04 | 2014-06-04 | 常州恒大光伏科技有限公司 | 一种光伏组件的智能管理方法及*** |
| CN104601109A (zh) * | 2014-12-25 | 2015-05-06 | 重庆大学 | 一种电-图模型的光伏热斑效应检测方法 |
| CN107112375A (zh) * | 2015-03-31 | 2017-08-29 | 株式会社钟化 | 太阳能电池以及太阳能电池模块 |
-
2019
- 2019-03-29 CN CN201910249485.0A patent/CN109950168B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102520330A (zh) * | 2011-12-01 | 2012-06-27 | 华中科技大学 | 太阳能电池光伏器件伏安特性测试*** |
| CN103840742A (zh) * | 2014-03-04 | 2014-06-04 | 常州恒大光伏科技有限公司 | 一种光伏组件的智能管理方法及*** |
| CN104601109A (zh) * | 2014-12-25 | 2015-05-06 | 重庆大学 | 一种电-图模型的光伏热斑效应检测方法 |
| CN107112375A (zh) * | 2015-03-31 | 2017-08-29 | 株式会社钟化 | 太阳能电池以及太阳能电池模块 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN109950168B (zh) | 2021-03-05 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN105827200B (zh) | 光电***中电池组串故障的识别方法、装置和设备 | |
| CN108964606B (zh) | 一种光伏***热斑故障检测方法 | |
| CN104601108B (zh) | 一种小型光伏电站的故障诊断方法 | |
| CN109743019B (zh) | 基于气象因素的热斑温度预测及热斑定位的***和方法 | |
| CN114037918B (zh) | 一种基于无人机巡检和图像处理的光伏热斑检测方法 | |
| US20150142347A1 (en) | Solar Energy Disaggregation Techniques for Whole-House Energy Consumption Data | |
| CN104167989B (zh) | 一种太阳能电池片抗pid效应能力的检测装置及检测方法 | |
| TW202010243A (zh) | 太陽能光電故障檢測系統及方法 | |
| US20230378904A9 (en) | Mechanically stacked solar transmissive cells or modules | |
| CN102494779B (zh) | 海水表面温度红外测量***及测量方法 | |
| da Silva et al. | Review on the sources of power loss in monofacial and bifacial photovoltaic technologies | |
| CN104113281A (zh) | 新型多通道太阳能电池组件测试***及双重智能扫描方法 | |
| WO2020238866A1 (zh) | 一种检测条件确定方法、装置及光伏*** | |
| Liu et al. | A fault detection and diagnosis technique for solar system based on Elman neural network | |
| Bai et al. | Investigation on photovoltaic array modeling and the MPPT control method under partial shading conditions | |
| Khodapanah et al. | Partial shading detection and hotspot prediction in photovoltaic systems based on numerical differentiation and integration of the P− V curves | |
| Kaycı et al. | Deep learning based fault detection and diagnosis in photovoltaic system using thermal images acquired by UAV | |
| CN109950168A (zh) | 一种基于反馈测量的太阳能电池板质量快速检测方法 | |
| Özer et al. | An approach based on deep learning methods to detect the condition of solar panels in solar power plants | |
| Dhimish | Fault detection and performance analysis of photovoltaic installations | |
| Tan et al. | Denoising convolutional neural networks based dust accumulation status evaluation of photovoltaic panel | |
| Carhuavilca et al. | Monitoring system based on IEC standards for irradiance and module temperature measurements in photovoltaic systems | |
| Baba et al. | On‐site detection of bypass circuit opening failure in photovoltaic array under power generation operation | |
| Li | Development of an IoT based photovoltaic monitoring system using hybrid modeling | |
| Xie et al. | Application of wireless sensor network technology using intelligent algorithm in mismatch detection of photovoltaic power generation |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20210305 |
|
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |