基于物聯網平臺的太陽能-氫能發電技術研究*

何劍朋 姚屏 白路 陳美沂

技術應用

基于物聯網平臺的太陽能-氫能發電技術研究*

何劍朋 姚屏 白路 陳美沂

（廣東技術師范大學，廣東 廣州 510665）

基于物聯網技術，研究一種太陽能-氫能發電技術。將太陽光通過光電效應轉換成電能；太陽能電流與電解水制氫技術相結合產生氫氣；氫氣與燃料電池發生電化學反應產生電能。實驗結果表明，太陽能-氫能發電平臺運行穩定，實現了最大發電效率的自動追蹤、遠程聯網控制、實時顯示電流和電壓信息等功能，為異種能源相結合開發利用技術提供參考與借鑒。

光伏發電；最大發電效率；氫能發電；物聯網

0 引言

自改革開放以來，我國的化石能源消耗量持續攀升；從2009年起，我國的能源生產和消費總量僅次于美國[1]。目前，能源總量不足以滿足我國日益增長的能源消耗。為解決這個問題，我國提出到2020年可再生能源供能比例上升到16%[2]。新能源的開發利用得到越來越多研究者的關注。其中，對太陽能的研究較多[3-4]。單一的可再生能源具有間歇性、不穩定的缺陷，異種能源的結合開發為能源發展提供了新的途徑[5-8]。因此，利用太陽能、風能等新能源發電，結合成熟的制氫氣技術、燃料電池技術，實現異種能源綜合開發利用是一條可行的工業化路線[9]。但目前這些研究均未與無線網絡結合，無法實現遠距離的實時監控，時效性較弱。為此，本文基于物聯網技術，研究太陽能和氫能2種異種清潔能源結合發電的技術，為新能源的開發利用提供一定參考。

1 太陽能-氫能發電原理

太陽能-氫能發電是太陽光照射太陽能電池板，發生光電效應產生電流；太陽能電流與電解水技術結合制取氫氣；氫氣與氫燃料電池發生電化學反應，將化學能轉化為電能；電能驅動檢測負載。本文利用物聯網平臺將移動端控制系統與新能源發電技術相結合，并通過移動端控制系統監控發電狀態[10]，原理框圖如圖1所示。

圖1 太陽能-氫能發電原理框圖

2 硬件設計

太陽能-氫能發電平臺的硬件設計主要分為太陽能發電、氫能發電和發電檢測負載3個部分。

2.1 太陽能發電

太陽能發電大多采用光伏發電技術，其原理是基于光電效應，通過光照使半導體與金屬結合的不同部位之間產生電位差。太陽光的光照強度和角度隨時間的不同而不斷變化。為提高太陽能發電效率，利用光線傳感陣列通過最大功率算法控制電機360°轉動，使太陽能電池板實時追蹤太陽光直射點，即可保證太陽能電池板的發電效率在當前光照強度下的最大值，太陽能發電原理圖如圖2所示。

圖2 太陽能發電原理圖

2.2 氫能發電

氫能作為一種清潔可再生的新能源，已成為替代傳統能源的最佳選擇之一。現有的制氫技術中，質子交換膜（proton exchange membrane, PEM）水電解因能夠在高電流密度下工作，且具有體積小、效率高、氫氣純度高等特點而被廣泛應用[11]。

PEM水電解制氫的工作原理是將蒸餾水導電后分離水中的氫離子和氧離子，氫原子在陽極被剝離電子，帶正電荷的質子穿過質子交換膜到達陰極，帶負電荷的電子又通過外部回路從陽極到達陰極，進而產生電流，化學反應如式(1)、式(2)所示。

陽極（負極）：

陰極（正極）：

PEM水電解制氫主要由電解槽、質子交換膜和氫氣傳輸通道3大部分組成。電解槽利用太陽能電流發生水電解反應；水電解后的氫離子和氧離子通過PEM分別到達陽極和陰極，在陽極處產生氫氣，在陰極處產生氧氣；氫氣通過傳輸通道進入氫燃料電池反應場所，與空氣中的氧氣和在陰極處產生的氧氣進行化學反應，將化學能轉化為電能，化學反應如式(3)所示。

式(1)～式(3)中，H2為氫氣；O2為氧氣；H2O為電化學反應的結果水分子；e?為氫氣電離反應后的電子；H+為氫氣電離反應后的氫離子。

本文采用PEM水電解方法制取氫氣，氫能發電原理圖如圖3所示。

圖3 氫能發電原理圖

2.3 發電檢測負載

發電檢測負載由電表和直流電動機組成，電表顯示氫燃料電池產生的電流、電壓信息；直流電動機作為檢測負載。若氫燃料電池產生足夠的電能驅動電動機平穩轉動工作，且電表顯示電壓信息與直流電動機規定參數一致，則證明太陽能-氫能發電技術的實踐應用效果良好。

3 軟件設計

為實現太陽能自動追蹤最大光照強度以及遠程控制發電開關的功能，設計太陽能-氫能發電控制系統。該控制系統分為微控制器軟件、無線傳輸程序、物聯網平臺、移動端控制系統4部分。

3.1 微控制器軟件

本文采用Arduino UNO作為微控制器，對光源等信號進行分析、處理和控制。Arduino UNO包括最大發電效率算法和無線傳輸/應答控制信息2部分。

最大發電效率算法通過光線傳感陣列獲取當前太陽光的光照強度，并通過A/D轉換器轉換成數字信號；Arduino UNO通過最大發電效率算法，分析光線傳感陣列讀取的光照強度，并發送控制信號至伺服電機；伺服電機控制太陽能電池板往光照強度大的方向移動，直到光線傳感陣列獲取的光照強度在設定的閾值內，則認為達到平衡狀態，此時的光照強度為最大光照強度。

光線傳感陣列由4個光線傳感器組成，分別位于光線傳感陣列的左上（A0）、左下（A1）、右上（A2）、右下（A3）。設光線傳感陣列上下方光照強度的差值為，左右方光照強度的差值為，閾值為，當前光照強度為。

3.2 無線傳輸程序

本文選用ESP8266-01S為無線傳輸芯片，實現聯網、遠程監控等功能。ESP8266-01S對物聯網平臺傳輸的信息進行分析，并將分析結果通過串口傳輸到微控制器；微控制器對相應的控制信號做出應答。無線傳輸程序流程圖，如圖4所示。

3.3 物聯網平臺

物聯網平臺主要包括應用層、平臺層、傳輸層和感應層，如圖5所示。

圖4 無線傳輸程序流程圖

圖5 物聯網平臺

感應層由光線傳感陣列組成，實現光照強度最大化，產生最大發電效率；傳輸層由無線傳輸模塊組成，負責數據收發；平臺層由巴法云平臺和Arduino平臺組成，分別與感應層和應用層通訊；應用層由太陽能-氫能發電平臺、移動端控制系統和發電檢測負載組成，對感應層采集到的數據進行計算和處理。

3.4 移動端控制系統

為實現無線監控，采用App Inventor平臺開發移動端控制系統[12]，其流程圖如圖6所示。

圖6 移動端控制系統流程圖

移動端控制系統包括移動端控制主界面、發電開關、控制移動、電氣參數等模塊，如圖7所示。其中，移動端控制主界面模塊實現操作界面選擇；發電開關模塊實現發電開關控制；控制移動模塊控制太陽能電池板自動追蹤；電氣參數模塊實時顯示太陽能電池板和氫燃料電池產生的電壓信號。

圖7 移動端控制系統

4 實驗

為驗證基于物聯網平臺的太陽能-氫能發電技術的可行性，進行技術驗證實驗，實驗平臺如圖8所示。

圖8 實驗平臺實物圖

經實驗測試可實現的功能有：

1）太陽能電池板能夠實現自動追蹤光線，以充分利用最佳光源，提高發電效率；

2）檢測負載能正常運行，太陽能-氫能發電成功；

3）使用移動端控制系統能夠遠程控制太陽能電池板移動和發電開關；

4）能有效讀取太陽能電池板和氫燃料電池發電電壓并顯示出來。

5 結論

本文研究了基于物聯網平臺的太陽能-氫能發電技術，并進行了相應的實驗，得出以下結論：

1）利用最大發電效率算法，實現太陽能電池板自動追蹤太陽光的最大直射點，解決太陽能不穩定、間歇性的問題；

2）太陽能發電與氫能發電相結合，證明了異種能源發電的可行性；

3）利用物聯網技術開發的移動端控制系統，可實時、遠程控制發電平臺、讀取電壓信息，實現設備的智能化發展。

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Research on Solar-Hydrogen Power Generation Technology Based on Internet of Things Platform

He Jianpeng Yao Ping Bai Lu Chen Meiyi

(Guangdong Polytechnic Normal University, Guangzhou 510665, China)

Based on the Internet of things technology, a solar-hydrogen power generation technology is studied. Converting sunlight into electric energy through photoelectric effect; Hydrogen is produced by the combination of solar current and electrolytic water hydrogen production technology; Hydrogen reacts electrochemically with fuel cells to produce electric energy. The experimental results show that the solar-hydrogen power generation platform operates stably, and realizes the functions of automatic tracking of maximum power generation efficiency, remote networked control, real-time display of current and voltage information, which provides a reference for the development and utilization of heterogeneous energy.

photovoltaic power generation; the maximum power generation efficiency; hydrogen power; internet of things

何劍朋，男，1998年生，碩士研究生，主要研究方向：自動控制等。

姚屏（通信作者），女，1978年生，教授，博士，主要研究方向：工業機器人及智能控制等。E-mail: ypsunny@163.com

TP277

A

1674-2605(2021)04-0012-05

10.3969/j.issn.1674-2605.2021.04.012

基金項目：國家自然科學基金（51805099）；廣東省省級科技計劃（2017B090914005）；廣東省研究生教育創新計劃（2017QTLXXM38）；廣東省教育廳2020年普通高校重點科研項目（2020ZDZX2019）。