无人值守地震台站光伏自动追踪系统的设计

0 引言

太阳能是一种新型清洁安全能源，具有储量丰富、应用广泛、使用安全的优势，其经济效益和实用性也是绿色化石能源不可比拟的。然而，目前光伏发电的发展遇到了瓶颈，即发电效率较低。因此，如何让光伏电池能更高效地利用太阳辐射能，提高太阳光伏能发电效率已成为全球范围内的热门话题［1］。

非自动追踪式太阳能发电系统已广泛应用于无人地震台站。该系统的优势在于它结构简单、维修方便、成本较低。但是，由于该系统的光伏电池较贵，系统的能源利用率较低，因此无法得到推广。光伏发电系统的发电能力取决于太阳能辐射量，即光伏电池组件所接收到的太阳能辐射量和光的入射角θ。假设太阳光在某个方向的辐射强度为E，光伏阵列的太阳辐射强度即为E＊cosθ，所以减少太阳光伏阵列入射角θ，可获得更多的太阳辐射能。然而，固定的仪器安装角度、光伏模块和可移动组件的排列不会随太阳位置的变化而变化，仅能从一个方向收集太阳光能，因此无法充分利用太阳光能，能量转换率较低。由此可见，自动追踪光伏发电系统是地震观测设计的关键 ［2］。

目前，广泛使用的三种自动追踪系统包括：水平单轴追踪系统、纬度倾角斜单轴追踪系统和双轴追踪系统。其中水平单轴追踪和斜单轴追踪系统只有一个旋转自由度，双轴追踪系统有两个旋转自由度。以上三种自动追踪系统所使用的追踪控制方法的效率，都是根据光伏阵列朝向及太阳在天空中的方位进行计算的 ［3］。基于这一原理可靠性及自动追踪性的要求，开发了单轴太阳能自动追踪系统。而这源于需要在新疆喀什建设无人值守台站。使朝向太阳的太阳能电池板达到最大的发电效率，从而满足台站的各种供电要求，具有很高的应用价值。

1 自动追踪系统的结构和原理

1.1 系统的总体设计

图1 自动追踪系统的结构

C8051F310具有高性能单片机的RISC结构，有29个IO端口、14个中断源和8个复位源。控制器主要由C8051F310单片机控制单元和驱动执行机构部分组成 ［4］。其由控制单元计算、反馈控制、启动信号、电机驱动信号生成和人机通信保护等5部分构成。该系统的特点为：单回路检测光伏阵列的位置，并对太阳高度角和方位角进行比较以确定是否追踪光伏阵列对准太阳的位置。如果不满足启动条件和启动信号，单片机将发出驱动电机旋转的命令。系统操作指南考虑到户外因素及其他非人为因素，确保系统不被损坏，从而提高整个系统的可靠性。驱动执行单元的主要功能是驱动电机和转动，并通过机械传动机构带动光伏电池阵列旋转 ［5］。

太阳能自动追踪系统主要由控制电路和机械结构两部分组成。控制电路包括信号采集、放大、处理、驱动电路。机械结构包括光伏阵列支架、转动轴和步进电机。光传感器根据光的强度确定太阳的位置，然后驱动电机的旋转轨道支架。光传感器收到太阳的大部分光后，当太阳下山或天空变暗时，光传感器自动返回到朝东的初始位置 ［6］。自动追踪系统的基本结构如图1所示，主要由光传感器、信号处理电路、单片机、步进电机组成。

其工作原理是：从光传感器读出信号并比较数据，根据数值确定电机的转向（如果差异在误差范围内，取消电机转动）；而后再次读取信号并比较，操纵电机转向。如此循环，光传感器随太阳的移动而移动，来达到追踪的目的。此外，与连续追踪方式相比，步进追踪模式可以大大减少追踪系统的能源消耗 ［7］。

为了进一步提高控制系统的运行精度，本系统采用双轴追踪装置。该装置由相互垂直的两个方向同时追踪太阳的方位。据试验结果显示，安装双轴追踪系统的发电量比定角安装的高30%至40%，可以有效地提高发电效率。

1.2 光拾取器的工作原理

光传感器的光敏电阻的阻值会随光强度的变化而变化，系统采用光敏电阻硫化镉作为检测太阳辐射强度变化的光传感器，通过比较电阻差值，追踪确定太阳的最大强度范围 ［8］。该模型是GL125，光照和无光照电阻值分别为4～11kΩ和120kΩ。

如图2所示电路由惠斯顿电桥电路变阻器电阻R1、硫化镉变阻器和两个5kΩ电阻组成。有两个桥电路信号接入到单片机C8051F310。差分放大器作为电压放大器，经放大后的桥输出信号可以提高负载能力。电压跟随器741芯片的电压信号，经过C8051F310单片机内置的10位高精度ADC模数转换后进入数据处理机。

在地震的野外测试中，确保加载到C8051F310模数转换器的模拟信号在0～＋2.5V的范围内，否则将导致启动模数转换器的参考电压端无电压。同时，还要保证模拟输出电压是741芯片。因此，输出电压跟随器连接如图2所示，由D1和D2构成钳位电路保证模数转换器所输入的数据在模数转换器的安全输入范围内。此外，电容C1的作用是保证模数转换器的转换精度。

图2 惠斯顿电桥电路

图3 UC3717驱动电路

当阳光偏离了角度时，硫化镉变阻器的阻值变小，导致对应的桥臂电压输出增加。然后，两个较大桥臂的电压信号输出出现差分。单片机控制处理命令下达给步进电机并转动相应的角度，重复这一过程直到光传感器对准太阳。当差动电桥输出电压信号小于规定值时，步进电机不运行 ［9］。

1.3 步进电机驱动器

UC3717是专业的脉宽调制斩波两相步进电机驱动芯片。它集分割、衰减模式设置、调节电路、CMOS功率放大器电路和0.9度步进角为一体。衰变模式调整终端速度和混合衰减规律。驱动电路联合外部电路在设计中可以轻松实现高性能、多段、大电流；体现低成本、低振动、低噪音和高速等优点。

如图3所示，相位跃变由两个UC3717芯片和少量外围元件构成，使电机驱动系统结构简单用芯片过热和过电流检测设计的驱动保护电路。电路工作时，驱动步进电机绕组电流逐渐增大，16位外部电阻分压器通过阻抗RC低通电路在10脚输出，同时检测略低于3.9V的芯片逻辑电路电源电压VC，其输出口保护电压大于4V。当电压参考点（VRS）增大，内置电压高于阈值电压，电流开关操作将关闭，从而减少电压参考点。当电压参考点降低到低于阈值电压，启动开关控制电流，此过程可控制步进电机绕组电流反相。

图4 控制算法流程图

当步进电机停止运行时，由于系统惯性或环境风造成的扭曲或旋转轴会因此变形，影响追踪精度。因此，当电机停止时锁定扭力及电机主轴的电机轴是非常必要的。UC3717芯片手册指出，其7和9引角与电机相连，用于控制输出驱动电流端。当7和9引角输出为 “1”时，UC3717的AO和BO电流的输出是0。最大平均输出电流为“1”。所以当电机停止时转子的磁力平衡，从而保证控制精度。

2 该系统的软件设计

软件采用模块化设计，根据系统的总体功能分为几个不同的模块，然后单独设计、编程、调试，最后各模块组装，调试软件系统。系统软件设计包括：追踪系统主程序、电机驱动程序、串口发送程序、INT0中断服务程序、数据采集和处理程序以及通信程序控制系统。

主程序流程如图4所示。系统初始化模块包括：模数转换器、输入和输出端口、系统振荡器、看门狗定时器、中断、UART0以及电源等。此外，可编程计数器阵列（PCA）模块实现了看门狗功能，防止程序陷入混乱或非法状态。

3 系统的抗干扰措施

在性能稳定和可靠运行方面，太阳能光伏自动追踪装置已属成熟产品，从硬件和软件两个方面来提高系统的抗干扰措施，主要指：

（1）外部输入信号和控制信号不共地；

（2）外部输入信号输入到单片机内部之前通过光耦电路严格隔离；

表1 试验结果比较

（3）PCB布线结构的优化，减少孔，以减少寄生电容和杂散电感的影响；

（4）确保整个系统的可靠接地；

（5）采用屏蔽电缆传输外部信号；

（6）增加滤波软件、定时器和软件陷阱软件，确保在软件崩溃、程序跑飞等故障时，软件自动恢复；

（7）软件、硬件的双重限制保护系统提高了整个系统的可靠性。

4 测试结果

从上午6时到下午7时对方案进行了测试，地点在新疆喀什无人站。使用AMP72M240W单晶硅光伏电池阵列的峰值功率240W实验，4个12V、100安时、放电深度为65%的铅酸蓄电池，每两个电池串联为一个组，太阳能发电无自动追踪系统和太阳能光伏发电自动追踪系统各使用一组。在实验过程中，比较两组光伏电池值的电池充电电流，测试结果如表1所示。

表1的数据显示，连接自动追踪系统装置的光伏电池的输出功率有了明显的提高。实验结果与理论分析结果一致，实现了自动追踪光伏阵列的最佳照明。

5 结论

目前，没有自动追踪装置的新疆喀什无人值守地震台光伏发电系统，发电效率低。针对这种情况，单轴追踪系统的设计，通过实际测试和应用，有效地克服了光伏发电投资高的瓶颈。针对无人值守地震台网很难实现的情况，本文提出的方法结构简单，具有很强的适用性，必然有广阔的应用市场。

［1］Paskaleva K.International Journal of Innova－tion and Regional Development，v.1，n.4，pp.405－422，25January，2009.

［2］Arora A.Traffic Engineering and Control，v 53，n 10，p 375－378，November 2012.

［3］B.Chen and H.H.Cheng.IEEE Trans.Intelligent Transportation Systems，vol.11，no.2，pp.485－497，2010.

［4］Seng Dewen.Applied Mechanics and Materials，v.189，p.482－485，2012.

［5］Seng Dewen，Li Zhongxue.Journal of Liaoning Technical University，Vol.27（1），pp.9－12，2008.02.

［6］Dikaiakos M.D.Minersoft：ACM Transactions on Internet Technology，v.12，n.1，June 2012.

［7］Seng Dewen，Shu Yueqing.Advances in Intelligent Systems and Computing，p.393－400，2013.

［8］Di Lecce，V.Amato，A.IET Intelligent Transport Systems，v5，n3，p149－158，September 2011.

［9］Prashant T.，Kavita D.，Manish S.International Journal of Soft Computing and Engineering，v.2，July 2012.

［10］Lin T.Y.Granular Computing：From Rough Sets and Neighborhood Systems to Information Granulation andComputing in Words.European Congress on Intelligent Techniques and Soft Computing，Heidelberg，Germany，pp.1602－1606，September 8－12，1997.