一種太陽能光伏板智能吸儲裝置的研究及應用

任建龍，趙巧娥

（山西大學 電力工程系，太原030013）

光伏發電現已成為發電行業的一個新興的主力軍，太陽能電池板主要吸收太陽能轉化成電能來發電，定時地清洗太陽能光伏板表面的積灰可以保證光伏板表面的清潔程度[1]。 若光伏板長期積灰，不但會導致發電量嚴重損失，甚至引起熱斑效應導致光伏組件壽命減少甚至損壞。

目前， 由于光伏板的清掃程度不易監控到，而且裝置的智能化程度不高。 因此，光伏板的清掃多數還是人工清掃，工人通過使用毛刷或者拖把逐個面板進行清掃，清潔的質量難以把控，本文提出一種太陽能光伏板灰塵的吸儲裝置，代替人工進行清潔，實現對太陽能電池板的智能清潔[2-4]。

1 裝置結構

太陽能光伏板積灰的吸儲裝置主要是無水清潔積聚在光伏板表面的灰塵，根據光伏板發電效率等因素的要求，裝置的結構主要包括信號采集電路，控制電路，清掃裝置，報警電路和通信裝置以及外部供電電路幾部分。 外部供電電路為整個裝置供能。

1.1 信號采集和控制電路

信號采集電路主要是通過安裝在裝置上的對光伏板電壓、電流、以及溫度等傳感器進行相關數據的采集，并傳輸到控制電路中；在控制電路中，控制電路的單片機采用的是意法半導體公司出品的STM32F407ZGT6 作為主控制器， 是一款32 位的微控制器， 該系列的單片機采用的是ARM 構架的Cortex-M3 內核，使得程序執行處理速率更快。 如圖1 所示。

圖1 系統的工作原理圖Fig.1 Schematic diagram of the system

本文采用USB 轉串口的方式實現單片機與電腦之間的數據通信。 如圖2 所示通過控制CH340的RTS# 和DTR# 引腳實現一鍵下載，即DTR 低電平復位，RTS 高電平進入Boostloader，下載完成后，Boost0 和Boost1 被拉為低電平，復位后自動運行單片機，不需要重新手動復位單片機，節省調試時間。

圖2 USB 與單片機自動復位控制電路Fig.2 USB and MCU automatic reset control circuit

1.2 鋰電池的充放電與保護電路

為實現整個裝置的供電需求，裝置的供電電源為一塊4800 mAH 容量的鋰電池。 圖3 所示為鋰電池的保護電路圖。 同時采用一塊輸出功率為10 W的小型太陽能電池板為其充電。 為了避免過充、過放以及短路的現象發生時保護供電電路不受損壞，因此設計鋰電池作為保護電路。

圖3 鋰電池的保護電路圖Fig.3 Protection circuit diagram of lithium battery

2 清掃裝置的控制方法

2.1 清掃裝置的組成及工作流程

本文提出了一種太陽能電池板智能吸儲系統，灰塵吸儲裝置和控制電路， 灰塵吸儲裝置包括2 個齒輪縱導軌、下框架、齒輪橫導軌、上框架、清掃刷和吸塵裝置，下框架上設置的第一齒輪和上框架上設置的第二齒輪分別由第一驅動電機和第二驅動電機驅動，清掃刷由轉動電機和升降電機驅動，吸塵裝置由吸塵風機驅動，控制電路包括電源模塊和控制模塊，控制模塊的輸出端分別與第一驅動電機、第二驅動電機、升降電機、轉動電機和吸塵風機的控制端連接，本裝置可以實現太陽能電池板的自動清潔， 提升光伏板的清潔效率。 具體的裝置結構示意圖如圖4 所示。

圖4 裝置結構示意圖Fig.4 Schematic diagram of the device

清掃裝置所包含的吸儲系統包括信號采集電路，控制電路，清掃裝置，報警電路和通信裝置，具體的控制方法如圖5 所示。

圖5 吸儲系統工作流程Fig.5 Work flow chart of storage system

1）在不同的光照強度L 下，采集標準太陽能電池板的發電參數；

2）對采集到的標準太陽能電池板的發電參數進行分析，確定清掃閾值和報警閾值；

3）通過信號采集電路實時采集待清掃的太陽能電池板的發電參數以及光照值L1，通過控制電路比較太陽能電池板的發電參數與對應光照值下的清掃閾值和報警閾值的大小關系： 若低于報警閾值，則驅動報警電路進行報警；若低于清掃閾值，則通過控制電路驅動清掃裝置，對太陽能電池板進行清掃，清掃結束后，驅動清掃裝置回到初始位置，并進行下一次的發電參數的采集和判斷；若高于清掃閾值， 則直接進行下一次的發電參數的采集和判斷。 具體步驟如下：

步驟1 系統初始化，n=0；

步驟2 通過信號采集電路實時采集待清掃的發電參數，以及光照值L1；

步驟3 通過控制電路比較太陽能電池板的實時發電參數分別與對應光照值下的清掃閾值以及報警閾值的大小，若低于報警閾值，則驅動報警電路，并上報故障信息；若高于清掃閾值，則使n=0，并返回步驟2；若低于清掃閾值，則進入步驟4；

步驟4 判斷n 是否小于3，若小于3，則進入步驟5；若大于等于3，則驅動報警電路，并上報故障信息；

步驟5 驅動清掃裝置， 對太陽能電池板進行清掃；

步驟6 清掃結束，清掃裝置回到初始位置；使n=n+1；并返回步驟3。

2.2 積灰狀態下峰值功率和峰值小時數的計算

一天時間內的光照強度R 與實際光照時間t 的乘積等效為標準光強度下（1000 W/m2）的有效時間，稱為峰值小時H。 天氣狀態越好，光照強度越大，等效的峰值小時數越大，由式（1）可知，峰值小時數越大，一天內的發電量就越高[5]。

設一天內的光照強度與時間的關系滿足R=R（t），光照時間為［t1，t2］，則一天的峰值小時數計算公式如下所示：

由式（1）可知，峰值小時數和光照強度成正比，光照強度越大，峰值小時數越高。

在整個實驗周期內，由于光伏板表面的積灰厚度逐漸增加，采集到的功率也會逐漸下降。 雖然實驗過程中，會因自然環境的原因導致短時間內有功率上升的情況出現，但在整個的實驗過程中，峰值功率整體呈下降趨勢。

在采集一段時間的輸出功率的衰減變化值，對已有的數據進行最小二乘擬合，得到功率的衰減值和實驗天數的函數關系。 根據峰值功率與時間天數的模型，預測未來時間組件的峰值功率。 為使預測更加精準，當采集到新的真實數據時，將新的數據模型加入到模型，替換最開始時的數據，得到新的模型。

設在m 天內有m 個積灰狀態下的峰值功率值，根據時間順序排列，設m 個功率值構成的序列為Ym，Ym=｛ym（1），ym（2）…ym（m）｝，經過最小二乘擬合后，可得到峰值功率和積灰時間的函數模型：

在經過一段時間的清潔之后，經過k 天的觀測后，數據構成新數列Yn，Yn=｛yn（1），yn（2）…yn（k）｝，將已有的舊數據進行替換，構成的新數列Ynm=｛yn（1），yn（2）…yn（k），yn（k+1）…yn（m）｝，對新數據進行最小二乘擬合，生成新的功率與時間函數y1（x），保證了預測模型的更新[6-8]。

3 實驗

3.1 實驗方法

本文依托山西省左云縣同煤左云光伏電站項目，開展對該地區積灰環境下清掃的戶外實驗。 首先， 通過裝置自帶的采集裝置采集電站的環境數據，包括光照強度，以及光伏板自身輸出的電壓、電流，通過對電壓電流的采集，計算出光伏板的實際輸出功率。 根據實測數據與預測數據進行對比，判定是否進行清洗。

在裝置安裝好后，首先在進行實驗前，清潔光伏板的表面，作為實驗開始的起點。 同時在實驗期間，記錄電站所在地區的天氣情況。

3.2 實驗數據的采集

在實驗過程中，記錄光伏電站每日相對光照強度（單位：lx）和折算成峰值功率下每日的發電小時數（單位：h），如表1 所示。

表1 實驗過程中的天氣情況Tab.1 Weather conditions during the experiment

由表1 可以看出，戶外實測每日的光伏組件的峰值功率在一整個清掃周期內呈逐漸下降的趨勢，組件的輸出功率也呈下降趨勢。

從表2 經計算可得，實際采集到的功率和預測功率的相對誤差在1%之內， 在可接受的誤差范圍之內，所以可以隨機采樣組件上的小塊光伏板用來驗證整個組件的性能。

將實驗過程中計算出的預測功率與采集到的功率的相對誤差進行整理后繪制折線圖直觀比較，由圖6 可知，不同天數內預測值與實測值之間的不同，誤差值以0 值對稱軸，上下隨機波動變化，最大誤差1.6 h，平均絕對值誤差0.02 h。 出現最大誤差值當天，峰值小時數為5.4 h，超過歷史數據平均3.8 h，主要由于歷史數據量較少造成的[9-10]。

表2 預測功率與實測功率的相對誤差分析Tab.2 Relative error analysis of predicted power and measured power

圖6 預測值與實際值之間的誤差變化Fig.6 Variation in the error between the predicted value and the actual value

3.3 結果分析與討論

根據分析計算可知，在為期40 天的實驗中，實驗組的光伏板發電量在240 kW·h 左右， 計算出未來40 天內不同清洗時間下的收益值S（T）和增加的收益E（T）。 如圖7 所示。

圖7 預測收益和增加收益值Fig.7 Forecast and increase earnings

由圖7 可知，當實驗進入第27 天時，獲得的收益最大， 為4.8 元， 收益為正值時間為第18 到35天。 表明在第18 天至第35 天內任意一天清洗，相對此40 天不清洗電站的收益有增加，且在第27 天時收益最大， 根據對照圖表中對天氣情況的記錄，可知實際的峰值小時數與預測值存在一些誤差，誤差主要來源于對照表中天氣情況對應的峰值小時數均取自平均值。

根據原有清洗策略，可知在T=24 天對電站進行清洗，此時增加的收益E（T）=2.06 元，小于第27天清洗時的4.39 元，表明預測清洗策略相較于固有清洗策略，電站收益在48 天時間內提高了2.33 元，即提高了總發電收益的1.08%。

4 結語

本文依據光伏發電的基本原理，設計制作了一種清掃光伏板的裝置，并對其機械結構的設計及控制方法進行闡述說明。 由于其功耗低，設備小巧靈活，穩定性好，使用無水清潔的方式，極大的降低清潔維護成本。 并通過實驗裝置采集到任意溫度下光伏板功率、電壓、電流數據，建立簡化的數學模型，從而分析出光伏電站的最佳清洗的天數。 表明相對于電站不清洗時，預測的清洗策略確實可增加光伏電站的實際收益。 對光伏電站實際運行維護中具有一定的現實意義。