CN113342125A - 一种自学习型提高光伏发电效率的边缘网关 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种自学***台进行数据交互；所述处理器从云平台接收光伏发电***中的蓄电池模型，结合接收到的光伏发电***的数据信息通过最大功率点跟踪算法程序处理后将控制指令返回对应的光伏发电***，同时将必要数据整理压缩后上传至云平台。本发明边缘网关从云端加载初始模型，将控制算法下沉至边缘网关，通过边云协同为光伏发电***提供即时响应服务以及远程监控，降低了网络负荷和云端的处理负荷。
Description
技术领域
本发明涉及边缘网关领域，具体涉及一种自学习型提高光伏发电效率的边缘网关。
背景技术
随着我国工业和科技的不断发展，我国能源需求结构的不合理日益突出，存在着消耗大、污染严重等问题。太阳能作为新能源中无污染、采集简单的优点，被国际公认为最具竞争性的能源之一。屋顶太阳能利用屋顶闲置的农村住房，在节能减排的同时利国惠民。
现有的光伏发电***得控制器一般仅将光伏电池的输出电压进行稳压后直接输出，缺乏科学的管理和监控，不能对每一个光伏发电***的工作状态进行优化和远程监控。
发明内容
本发明的目的是提供一种自学习型提高光伏发电效率的边缘网关，目的是实现边缘侧将终端侧的数据集中处理后有选择地上传至云端，减少数据传输量的同时更有利于云端对终端侧的科学管理；边缘网关上运行最大功率点跟踪算法为光伏发电***提供即时科学指导，并将数据分类整合压缩后上传至云端，通过边云协同实现和优化光伏发电***的最大功率点跟踪。
本发明的技术方案：一种自学***台和若干光伏发电***，其特征在于：所述边缘网关包括数据集中模块、网络模块、处理器、存储器和USB模块；所述处理器电连接存储器、数据集中模块、网络模块和USB模块；所述数据集中模块配置为接收大量光伏发电***的数据信息以及发送指令至光伏发电***；所述网络模块配置为处理器与云平台进行数据交互；所述处理器从云平台接收光伏发电***中的蓄电池模型，结合接收到的光伏发电***的数据信息通过最大功率点跟踪算法程序处理后将控制指令返回对应的光伏发电***，同时将必要数据整理压缩后上传至云平台。
进一步的，所述数据集中模块至少能够同时连接100个光伏发电***。
进一步的，所述处理器内置最大功率点跟踪控制算法程序和数据处理算法程序。
具体的，所述最大功率点跟踪控制算法步骤如下：
S1-1：获取光伏发电***中光伏电池的输出电压和输出电流；
S1-2：在输出电压的基础上添加一正向电压扰动量后，检测输出功率变化；
S1-3：若输出功率增加，则需继续增加正向扰动；若输出功率降低，则需增加一反向扰动；
S1-4：根据步骤S1-3的结论通过数据集中模块向光伏发电***下达控制指令，使光伏电池输出功率位于光伏最大功率附近，达到最大功率跟踪的效果。
具体的，所述数据处理算法步骤如下：
S2-1：将光伏电池此时的最大输出功率和光伏发电***的现场环境参数记录下来优化最大功率点跟踪控制算法和模型；
S2-2：将优化后的算法和模型等信息进行数据压缩后上传至云平台，提供给所有该地区接入此类型光伏发电***的边缘网关，通过边云协同给光伏发电***提供即时服务的同时不断完善模型。
进一步的，所述网络模块与处理器的数据交互功能包括用户通过登陆云平台对边缘网关进行远程配置。
进一步的，所述USB模块支持与个人计算机连接，用户使用专用软件对边缘网关进行本地配置。
进一步的，所述存储器用于存储来自处理器的数据。
本发明的上述技术方案的有益效果如下：
(1)本发明提出的一种自学习型提高光伏发电效率的边缘网关，其处理器中最大功率点跟踪算法，通过最大功率点跟踪算法实现屋顶太阳能发电***中光伏电池的最优化使用，减少了能源浪费和光伏电池寿命的非必要损耗。
(2)本发明的边缘网关从云平台加载初始模型，将控制算法下沉至边缘网关，通过边云协同优化和更新光伏发电***的算法和模型，为光伏发电***提供即时响应服务以及远程监控，通过边云协同降低了网络负荷和云端的处理负荷，通过边缘网关的本地即时和云平台的整体调度提升了整个***的工作效率。
(3)本发明提出的一种自学习型提高光伏发电效率的边缘网关，解决了屋顶太阳能发电***缺少科学管理的问题，使得屋顶太阳能发电***能够更高效安全的运行。
附图说明
图1是本发明的实施例优选的光伏发电***通过边缘网关接入云端的架构示意图。
图2是本发明的一种自学习型提高光伏发电效率的边缘网关的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
下面结合附图对本发明作进一步说明。
如图1光伏发电***通过边缘网关接入云端的架构示意图所示，多个光伏发电***3与边缘网关2连接后，边缘网关2统一和云平台1连接。
边缘网关2通过图1中的网络架构接收终端侧上传的数据，直接对数据进行处理而非直接将数据转发至云平台1，该方式将数据的处理算法下沉至边缘网关2，一方面能够向终端提供即时响应服务，另一方面时极大地降低了云平台的负荷。边缘网关2在接收到终端侧上传的数据后，对数据进行处理，按照云平台的需求将处理结果和其他数据分类后进行压缩并上传，能够有效地降低网络传输负荷。
当边缘网关2和云平台1断开连接后，依然可以接收光伏发电***3上传的数据，并及时进行处理和结果返回，当边缘网关2和云平台1的连接恢复后，边缘网关2能够将数据同步至云平台1。边缘网关提高了分布式***的独立性，反而增强了整个***的管理能力，能够有效保证整个***的稳定运行。
图2是本发明中实施例优选的边缘网关的结构示意图，如图2所示，边缘网关2包括处理器21、存储器22、数据集中模块23、网络模块24和USB模块25。处理器21电连接存储器22、数据集中模块23、网络模块24和USB模块25。
所述数据集中模块23配置为接收大量光伏发电***3的数据信息以及发送指令至光伏发电***3。
所述网络模块24配置为处理器21与云平台1进行数据交互。
所述处理器23从云平台1接收光伏发电***3中的蓄电池模型，结合接收到的光伏发电***3的数据信息通过最大功率点跟踪算法程序处理后将控制指令返回对应的光伏发电***，同时将必要数据整理压缩后上传至云平台1。
所述存储器23以更新覆盖模式用于存储来自处理器的数据，该数据包括处理器23所接收到的光伏发电***3的数据信息，处理器23将必要数据整理压缩发送至云平台1进行保存。
所述USB模块25支持与个人计算机连接，用户使用专用软件对边缘网关2进行本地配置。
作为本发明的一种实施方式，所述数据集中模块23为总线通信或者网络通信方式，通过屏蔽线缆直接与光伏发电***3相连接，至少能够同时连接100个光伏发电***3。
边缘网关2的处理器根据以下最大功率点跟踪控制算法步骤进行最大功率点跟踪：获取光伏发电***3中光伏电池的输出电压和输出电流；在输出电压的基础上添加一正向电压扰动量后，检测输出功率变化；若输出功率增加，则需继续增加正向扰动；若输出功率降低，则需增加一反向扰动；处理器根据上一步骤的结论通过数据集中模块23向光伏发电***3下达控制指令，使光伏电池输出功率位于光伏最大功率附近，达到最大功率跟踪的效果。
边缘网关2的处理器根据以下数据处理算法步骤进行数据处理：将光伏电池此时的最大输出功率和光伏发电***3的现场环境参数记录下来优化最大功率点跟踪控制算法和模型；将优化后的算法和模型等信息进行数据压缩后上传至云平台1，提供给所有该地区接入此类型光伏发电***3的边缘网关2，通过边云协同给光伏发电***3提供即时服务的同时不断完善模型。
边缘网关2有多种配置方式，用户可以通过云平台1与边缘网关2建立的连接，在网页上对指定的边缘网关2进行远程配置，这个过程不需要用户到达现场就可以完成配置工作；当云平台1与边缘网关2连接不畅时，如果需要对边缘网关2进行配置，用户可以在现场通过连接USB模块25，通过相应的软件与边缘网关2建立连接，在用户界面上对边缘网关2上进行本地配置。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种自学***台和若干光伏发电***，其特征在于：所述边缘网关包括数据集中模块、网络模块、处理器、存储器和USB模块；所述处理器电连接存储器、数据集中模块、网络模块和USB模块；所述数据集中模块配置为接收大量光伏发电***的数据信息以及发送指令至光伏发电***；所述网络模块配置为处理器与云平台进行数据交互；所述处理器从云平台接收光伏发电***中的蓄电池模型，结合接收到的光伏发电***的数据信息通过最大功率点跟踪算法程序处理后将控制指令返回对应的光伏发电***，同时将必要数据整理压缩后上传至云平台。
2.根据权利要求1所述的一种自学习型提高光伏发电效率的边缘网关，其特征在于：所述数据集中模块至少能够同时连接100个光伏发电***。
3.根据权利要求1所述的一种自学习型提高光伏发电效率的边缘网关，其特征在于：所述处理器内置最大功率点跟踪控制算法程序和数据处理算法程序。
4.根据权利要求3所述的一种自学习型提高光伏发电效率的边缘网关，其特征在于：所述最大功率点跟踪控制算法程序，所采取步骤如下：
S1-1：获取光伏发电***中光伏电池的输出电压和输出电流；
S1-2：在输出电压的基础上添加一正向电压扰动量后，检测输出功率变化；
S1-3：若输出功率增加，则需继续增加正向扰动；若输出功率降低，则需增加一反向扰动；
S1-4：根据步骤S1-3的结论通过数据集中模块向光伏发电***下达控制指令，使光伏电池输出功率位于光伏最大功率附近，达到最大功率跟踪的效果。
5.根据权利要求3所述的一种自学习型提高光伏发电效率的边缘网关，其特征在于：所述数据处理算法程序，所采取步骤如下：
S2-1：将光伏电池此时的最大输出功率和光伏发电***的现场环境参数记录下来优化最大功率点跟踪控制算法和模型；
S2-2：将优化后的算法和模型信息进行数据压缩后上传至云平台，提供给所有该地区接入此类型光伏发电***的边缘网关，通过边云协同给光伏发电***提供即时服务的同时不断完善模型。
6.根据权利要求1所述的一种自学***台对边缘网关进行远程配置。
7.根据权利要求1所述的一种自学习型提高光伏发电效率的边缘网关，其特征在于：所述USB模块支持与个人计算机连接，用户使用专用软件对边缘网关进行本地配置。
8.根据权利要求1所述的一种自学习型提高光伏发电效率的边缘网关，其特征在于：所述存储器用于存储来自处理器的数据。
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| CN102541089A (zh) * | 2012-01-12 | 2012-07-04 | 冶金自动化研究设计院 | 基于工业无线网络的光伏单轴跟踪***及控制方法 |
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