基于人工智能的太陽能光伏發電系統的應用

于海芹,林 平,于洪水

(山東華宇工學院,山東 德州 253000)

0 引言

太陽能光伏系統是一種將太陽光轉化為電能的裝置,是一種清潔、可再生的能源解決方案,有助于減少對傳統能源的依賴及對環境的影響。隨著可再生能源的不斷發展,太陽能光伏系統作為一種清潔且可持續能源解決方案逐漸受到重視。目前需要最大程度地釋放太陽能的潛力并提高光伏系統效率,故人工智能技術成為關鍵。

人工智能在太陽能光伏系統中的應用使系統更加智能化,提高其自適應,優化了實時監測、預測性維護、能源管理,推動了可再生能源領域的創新與發展。

本研究探討了太陽能光伏系統中人工智能的具體應用,以期為能源產業帶來更高效、可靠的優化方案。其基本工作原理如下[1]:

光伏電池的光電效應:光伏系統的核心是光伏電池,也稱為太陽能電池。光伏電池采用光電效應,即當太陽光照射到電池表面時,光子撞擊光伏電池的半導體材料,釋放電子,產生一個直流電流。

直流電的產生:光伏電池中的電子流經過電池內部電場,導致正負電荷分離,從而形成直流電流。此直流電流是太陽能光伏系統中最初的電能形式。

逆變器的轉換:大多數電力系統和家用設備使用交流電(交流),故光伏系統中通常包含一個逆變器。逆變器將直流電轉換為交流電,以適應一般用電需求。

電能利用和存儲:產生的交流電可用于供電家庭、工業設備或其他用電設備。在一些系統中,多余的電能可能被存儲在電池中,以備不時之需,如在夜間或陰云遮擋太陽光時。

圖1 太陽能光伏系統工作原理Fig.1 Working principle of solar photovoltaic system

1 人工智能在太陽能光伏發電系統中的作用

人工智能在太陽能光伏發電系統中發揮著多種關鍵作用,有助于提高系統效率、可靠性及性能。具體作用包括:

①運行狀態監測:人工智能可以實時監測太陽能光伏系統的運行狀態,通過分析傳感器數據識別潛在問題,提前發現設備故障,從而降低系統的維護成本。

②故障診斷和預測性維護:利用機器學習算法,系統可以學習設備的正常運行模式,檢測并預測潛在故障,采取預防性維護措施,提高系統的可靠性和穩定性。

③能源產出預測:通過分析氣象、日照、溫度等數據,人工智能可預測太陽能光伏系統未來的能源產出,有助于更好地規劃電力輸送、儲能及其與電網的互動。

④能源管理優化:人工智能可根據環境條件和系統狀態智能調整光伏板的角度、逆變器的操作參數等,以最大化能源產出,優化能源利用效率。

⑤電池管理和優化:對于儲能系統,人工智能可幫助管理電池的充電和放電過程,優化儲能性能,延長電池壽命。

⑥智能電網集成:在分布式能源系統中,人工智能協調太陽能系統與電網之間的交互,確保平穩的能源流動,提高系統的響應速度。

人工智能在太陽能光伏發電系統中的應用提高了系統的智能化程度,優化了能源管理,降低了運營成本,增強了系統的可靠性和適應性,有助于推動可再生能源的廣泛應用和普及。

2 人工智能在太陽能光伏發電系統中的應用

人工智能在太陽能光伏發電系統中的應用可提高系統效率,優化運行和維護,提供更可靠的電力輸出。

2.1 預測性維護

利用人工智能中的模型和算法對太陽能光伏發電系統數據進行分析,預測潛在的故障或性能下降情況,有助于提前采取維護措施,減少停機時間,提高系統可靠性。通過考慮多因素,光伏發電功率預測流程能夠更全面地捕捉影響光伏系統性能的各種因素,提高預測的準確性和實用性。圖2是考慮多因素的光伏發電功率預測流程步驟:收集與光伏系統運行相關的各種數據,包括歷史發電功率數據、氣象數據(如太陽輻射、溫度、風速等)、系統參數(如光伏板類型、朝向、傾斜角度等)等。對收集到的數據進行預處理,確保數據質量和一致性,為后續建模做準備。提取有關光伏系統發電的特征變量,選擇和創建適當的特征,提高模型的準確性;建立機器學習模型(如回歸模型、支持向量機、神經網絡等)和統計模型,采用最小二乘支持向量機的學習過程,對影響因素數據值進行歸一化處理。使用驗證集對模型進行驗證,評估其預測性能。使用訓練好的模型對未來光伏系統發電功率進行預測并生成報告,需定期監測、更新模型的性能數據[2]。

圖2 光伏發電功率預測流程Fig.2 Photovoltaic power forecasting process

2.2 智能監控與遠程管理

通過人工智能監控與遠程管理,太陽能光伏發電系統的運行可以更加智能化、高效、可靠,系統維護和管理變得更加便捷。太陽能光伏系統的監控系統在LabVIEW中的程序流程如圖3所示。啟動LabVIEW程序,進行系統初始化,包括設備連接、傳感器校準等操作。配置VISA串口,用于實時顯示太陽能光伏系統的各項參數,如光照強度、溫度、電流、電壓等數據。通過LabVIEW中的數據采集工具獲取各個傳感器的實時數據,設定報警閾值,監測系統參數是否超過預定范圍。如果檢測到異常,觸發報警機制,如彈出警告窗口或通過其他通知方式提醒用戶。將采集到的數據存儲到數據庫或文件中,以便進行歷史數據的查詢和分析[3]。通過LabVIEW的圖形化編程界面,用戶可以方便地進行操作,令太陽能光伏系統的監控系統設計更加直觀、靈活。

圖3 太陽光伏系統中監控系統程序流程Fig.3 Monitoring system program flow of solar photovoltaic system

2.3 完成電池管理與優化

通過人工智能算法優化充放電策略,對儲能系統(如電池)進行智能管理,延長電池壽命,提高能源利用效率。MPPT(Maximum Power Point Tracking)控制是一種用于太陽能光伏系統中的人工智能化充電管理技術,旨在最大化光伏電池輸出功率。在鋰電池充電管理中,MPPT控制的目標是調整光伏電池的工作點,使其始終在最大功率點上工作,以提高充電效率和系統性能。圖4是MPPT控制的鋰電池充電管理的流程。超級電容器是為鋰電池充電的備用電源,僅在光伏電池不足時工作。充電時間Ts是固定的,因為當云層在太陽上方盤旋并覆蓋太陽時可能會出現短時間的低光。當達到充電極限時,系統切換到由鋰電池充電的光電電池的充電電路,當云漂移時,光強度恢復。如果此時光伏電池的輸出仍不符合鋰電池的直流恒壓充電要求,則切換超級電容器充電電路并繼續循環[4]。通過人工智能電池管理系統控制充電電流和電壓,確保充電過程滿足鋰電池的特定充電要求,延長電池壽命。

圖4 MPPT控制的鋰電池充電管理Fig.4 MPPT controlled lithium battery charge management

圖5 智能化區塊鏈在光伏發電系統中的應用Fig.5 Application of intelligent blockchain in photovoltaic power generation system

2.4 智能化區塊鏈的應用

利用云計算和物聯網技術,遠程調整系統參數,可提高系統的可靠性和響應速度。區塊鏈可用于光伏系統的資產管理和監控。將區塊鏈技術與光伏發電系統集成,實現無縫、可追溯、分布式能源管理。光伏模塊收集、轉換和存儲太陽能,并將能量傳送到控制器的配電箱。經過逆變器后,傳輸到各種信息接收器。通過微機處理中心進行處理,發送到PC和智能手機,幫助人們及時獲取作物信息,智能收集、識別和管理有關植物和病蟲害類型的各種數據。無線網絡模塊在不同的溫室中具有用于自動網絡調整和構建的終端節點[5]。因此可利用智能化區塊鏈完成物聯網與大棚內發電系統的連接,實現云端控制。

3 結束語

人工智能在太陽能光伏發電系統的應用為清潔能源領域注入了新的活力。結合人工智能技術,太陽能光伏系統能夠實現智能化、高效化的運行和管理,為可再生能源的發展帶來新的可能。智能預測算法使系統能夠更準確地預測天氣條件,優化電池充放電控制,應對天氣變化對系統性能的影響,這種智能優化有助于提高系統的穩定性和可靠性,從而更好地滿足電力需求,實時監測和智能控制提高了發電效率?；谌斯ぶ悄艿奶柲芄夥l電系統不僅有助于提高能源利用率,還推動了清潔能源技術的不斷創新。隨著技術的不斷發展,太陽能光伏系統在人工智能的引領下將實現更大的發展。