CN114001841A - 一种光伏组件测温方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种使用有限个温度传感器利用线性插值技术来进行光伏组件单元温度测量,并结合模糊温差阈值法进行分析预测的方法,所给示例测量***由9个基于负温度系数热敏电阻的温度传感器组成,以3比3等间隔排列。本发明有助于节省成本,并且在测量同时对下一时刻的温度进行预测,可用于光伏系组件的温度检测和早期预警。
Description
技术领域
本发明涉及光伏领域,更具体的涉及一种光伏组件温度测量方法。
背景技术
太阳能是重要的可再生能源之一,其发展和改进发电效率对于能源安全和工业生产尤为重要。光伏板的工作温度对器件的功率和电池寿命有很大的影响:一方面,当温度超过一个给定的范围时,它会对电池造成短期损坏(工作效率低下)和长期损坏(不可逆损坏);另一方面,对面板温度的了解能够更好掌握每个面板产生的功率是否达到预期功率。因此,光伏模块的温度检测对于保证光伏发电***的稳定、高效运行具有重要意义。目前,用于光伏模块温度检测的传感器主要分为热红外传感器、光纤布拉格光栅传感器和电气传感器(包括热电偶、热敏电阻、单片线性温度传感器等)。
一般来说,光伏电站输出功率的影响因素最主要的是太阳辐射,其次便是温度这一因素,其主要通过影响光伏组件的组件温度,间接对光伏电站发电功率产生影响,且电池功率与组件温度基本成反比,这是由于温度的升高会减小硅材料的带隙,从而影响材料的大部分性能参数的表征,从而影响元件的电气性能参数,会导致元件开路电压的降低,短路电流会略有增加,整体来看将会降低功率。因此除了对环境温度的检测外,对工作中的光伏组件本身进行温度检测是相当必要的。
发明内容
本发明针对上述问题,提供了一种同时完成针对光伏组件温度检测与预测的测温方法。本发明的一种光伏组件测温方法,通过以下技术方案来实现:
一种光伏组件测温方法,包括用于温度检测的温度测量电路板,用于温度采集的微处理器,用于数据分析的终端计算机,所述技术包括线性插值技术,模糊温差阈值技术;
进一步地,所述用于处理采集到的数据的线性插值技术,可以在不增加热敏电阻数量的情况下扩大测量面积,即可节省成本不需要购买额外的温度传感器。线性插值技术能够估计和计算来自光伏组件的多个温度测量值,一般来说,它只需要四个已知的位于给定值的对角线上的数据值,以便估计一个假定位于在每个维中连接的两个最近点的直线上的值;
进一步地,所述热敏电阻为负温度系数热敏电阻,主要被用作电阻温度传感器和限流装置,其阻值与温度之间的函数关系服从R-T方程的负指数函数;
进一步地,所述线性插值技术中的校准模式工作原理识如下:
由传感器从负温度系数热敏电阻的温度读数中减去设置的校准掩模,然后将温度测量数据添加到校准掩模值中,以获得记录的实际校准温度读数,以供进一步分析。可以观察到,校准后的第一组数据将都相等,从而抵消由于负温度系数热敏电阻传感器不匹配而可能产生的任何误差;
进一步地,所述用于建立具有预测特性模型的模糊温差阈值测量方法,可以很好地检测实时温度并预测下一时刻的温度趋势,以确定可能出现的异常温度,满足光伏***的预警要求,其工作原理如下:
认为温度从t时刻到t+1时刻的变化与之前时刻的温度变化有关,其中t时刻温度与t-1时刻温度的相关性最高,即如果温度在过去几分钟呈上升趋势,我们认为温度会在下一刻上升;如果温度在过去几分钟呈下降趋势,我们认为温度在下一刻就会下降。因此,以t-1时刻的温度作为预测基准,并利用t-1时刻之前的几个连续的温差来预测t时刻的温度。
综上所述,本发明提供的一种光伏组件测温方法,具有如下效果:
本发明得到有益效果是,从温度传感器获得的读数扩大到一定范围内新的温度数据点,节约成本,使用有限个热敏电阻即可测量大范围的组件温度;满足温度预警需求,在测量温度的同时将数据进行模糊处理,能够预测到下一时刻的温度值。
附图说明
图1是本发明的测量***示意图;
图2是本发明的插值判定流程图;
图3是本发明的校准模式的工作原理图;
图4是本发明的模糊温差阈值法流程图。
具体实施方式
通过以下特定的具体步骤说明本发明的实施方式,本发明还可以通过另外不同的具体实施加以实施或应用,本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用,在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。
步骤一,清洁光伏组件的前表面,以清除任何灰尘颗粒;将热化合物应用于每个负温度系数传感器上,然后使用蓝光标记粘合剂将其放在光伏模块的背面;确保在光伏组件放置的区域有最小的阴影或阳光遮挡;将光伏模块放置所需的倾斜角度,让其暴露在阳光下10分钟。图1中所显示的热敏电阻的放置方式为彼此均匀地间隔,并分别被标记为T1到T9以便记录数据;
步骤二,将采集的数据通过微处理器进行插值处理,其流程如图2所示;
理论上,负温度系数热敏电阻特性显示出一个负的指数曲线方程,但在实际应用中使用该理论方程将导致一个明显的非线性误差。因此,选择了具有阻力曲线拟合特性的方程:
其中T0为标称温度,B0为标称Beta常数,R为电阻(Ω),T为温度(K)
根据以下方程给出其温度值:
其中B0=3950为25℃时的标称测试常数,R0=10KΩ为25℃时的标称电阻,T0=298.15K为25℃时的标称温度
使用分压器电路确定电阻值R。该电路由一个10KΩ电阻串联的负温度系数热敏电阻组成,采用单控制器板上的5V直流电为电阻电路供电;
微控制器通过其模拟针读取负温度系数热敏电阻的电位值,然后将指定的字符串输出到具有10位ADC分辨率的串行端口;
串行发送的值为整数值,因此需要根据下式转换为电压:
整个热敏电阻的测量电阻由以下方程确定:
该程序从初始化微控制器的串行通信端口开始,然后从9个负温度系数热敏电阻中读取温度,创建一个3比3的矩阵数组,从而线性插值到一个9比9的矩阵数组;
如果停止按钮未激活,该程序将持续读取温度值;如果按下校准按钮,校准模式将被激活。校准模式的示例如图3所示;
步骤三,将插值处理后的数据送入计算机中利用模糊温差阈值法对当前时刻的温度值进行分析,并对下一时刻的温度值进行预测,其流程如图4所示;
根据预期的预测精度选择了一个合适的预测基值ω,为了减少由环境因素引起的温度波动,取每分钟实时温度数据的平均值,并根据任意两个连续时刻的历史温度数据计算最大温差和最小温差最小:
其中T1和T2是根据历史温度数据选择的合适的正数,然后根据间隔的长度将U划分为Ui(i=1,2,3,4,5,6)
根据温度变化的程度将上述中的温差划分为Ai:
其中uA表示隶属度函数,uA(ui)表示A中元素ui的隶属度,如果t时刻的温差为T(T∈ui),而uA(ui)的最大值也出现在ui处,则将T转化为Ai;其中,符号“/”表示分隔符,而不是通常计算的除法代数符号,符号“+”表示并集的运算,而不是通常的求和的运算;
运算矩阵Oω(t)和标准矩阵C(t)的关系矩阵计算如下:
根据R(t)中各列的最大值计算模糊温差序列F(t),如果所有的元素在F(t)中都为0,我们认为历史温度没有变化;如果所有元素的最大值在F(t)中都是唯一的,那么我们将温度变化设置为mi,即ui的中点;如果最大值在F(t)中出现k次,我们可以按照以下公式计算温度变化mi:
需要说明的是,当预测温度过高时,可以启动冷却设备,此处不作说明,可根据实际而定;
需要说明的是,以上步骤中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想,遂图示中仅显示与本发明构想相关组件,其实际实施时各组件的形态、数量及比列可为一种随意的改变,且其组件布局形态也可能更为复杂。
Claims (6)
1.一种光伏组件测温方法,包括用于温度检测的温度测量电路板,用于温度采集的微处理器,用于数据分析的终端计算机,其特征在于,所使用方法在采集温度的同时将预测下一时刻的温度值,完成预警任务。
2.根据权利要求1所述光伏测温方法,其特征在于,所使用的的温度测量电路板包括9个测量光伏模块温度的热敏电阻传感器。
3.根据权利要求1所述光伏测温方法,其特征在于,由微控制器接收这些温度读数,将其数字化并实时发送到终端用户计算机。
4.根据权利要求1所述光伏测温方法,其特征在于,所使用的热敏电阻为负温度系数热敏电阻,其型号为BS253950,是一种陶瓷氧化物半导体,电阻值为10KΩ,精度为1%,可以满足高精度温度测量的要求。
5.根据权利要求1所述光伏测温方法,其特征在于,在为控制中对采集到的温度使用线性插值的处理方法,可实现使用有限个热敏电阻完成大范围温度检测的目标。
6.根据权利要求1所述光伏测温方法,其特征在于,对进行线性插值后的数据建立模糊温差阈值模型,利用当前时刻的温度值对下一时刻的温度值进行预测。
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Cited By (1)
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CN117034201A (zh) * | 2023-10-08 | 2023-11-10 | 东营航空产业技术研究院 | 一种多源实时数据融合方法 |
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2021
- 2021-12-06 CN CN202111476960.1A patent/CN114001841A/zh active Pending
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