基于ZigBee的光伏电池检测监控系统设计

褚 昊，张恩迪

(湖南大学微纳光电器件及应用教育部重点实验室，湖南长沙410082)

基于ZigBee的光伏电池检测监控系统设计

褚 昊，张恩迪

(湖南大学微纳光电器件及应用教育部重点实验室，湖南长沙410082)

针对在光伏电池运行过程中出现的检测监控问题，设计了一种以CC2530为核心基于ZigBee无线传感网络的检测监控系统。该系统通过设计的硬件电路以及传感器，对光伏电池的各种运行数据进行实时采集，并通过无线网络传输到计算机终端，由计算机软件对采集到的数据进行分析处理。与传统系统相比，运用了信号处理相关理论判断发生热斑现象或类似的品质变差(如内阻变大)的，在成组串联使用的电池组中的电池板，提高了品质变差的电池板实时在线检测准确性和可靠性，提高了电池组的整体综合效率，降低了成本，为光伏电池检测监控提供了一种比较可靠的解决方案。

太阳电池；CC2530；ZigBee；无线传感网络

能源是人类生存和发展的重要物质基础，近年来，全球能源消费不断增长，石油价格持续攀升，人们越来越担心世界能源供应的可持续性。目前，太阳能发电已成为人类寻求新能源的热点。

基于此背景，本文研究的意义在于：传统意义上对太阳能电站的监控是通过现场人工职守，不断查看各种运行和环境参数，而太阳能电站大多建立在自然环境特别艰苦的边远地区，这样就会耗费大量的人力、物力、财力，严重阻碍了太阳能电站的普及推广，也明显不适应现代经济发展的要求。因此，设计的系统应当能无需职守，通过无线网络对电站进行实时监控。

通过对国内外众多太阳能电站故障数据统计和对湖南大学30 kW光伏建筑一体化并网电站的实地运行故障分析来看，电站故障发生概率最大，危害最大的因素是“热斑效应”。所谓“热斑效应”[1]，是指在一定条件下，串联支路中被遮蔽的太阳电池组件，将被当作负载消耗其他有光照的太阳电池组件所产生的能量。被遮蔽的太阳电池组件会发热，这就是“热斑效应”。产生热斑现象后，串联电阻减小，使得串联之后的并联电阻突然变大，整个系统的效率会随之大幅下降。而这些现象，仅仅通过检测逆变器的工作情况是无法检测出来的。因此，设计的系统需要能检测出发生故障的太阳电池板，以便通知人员维修。

目前，使用较为广泛的避免热斑现象的方法是为每块光伏电池并联反向旁路二极管，在单体电池发生热斑效应带负压时导通，短路单体电池，保护电池不被损坏。但是这种方法也会带来其他问题：当电池板发生热斑效应被短路之后，就会降低其所在的串联电路电压，通过实验观测表明，当一个串联电路中被短路电池板数量较多时，这个支路的电压会攀升不上去，整个系统的输出功率也会随之下降。红外图像分析法也是常用的检测方法，这个方法同样存在一定的缺陷：对于温差不明显的情况不能很好区分，精度不高，实时性差，另外对于红外摄像头的要求较高，大大增加了整个系统的成本[2]。目前，国内外普遍采用的检测监控方法中，存在着包括无法实时监控各种环境参数，无法无线传输，无法远程控制，精度不高等各种问题[3]。为了解决相关问题，本文采用无线传感网络对各种参数进行实时监控，通过远程计算机终端对数据进行实时处理，并且根据信号处理的相关理论，用计算机软件通过小波变换对电池伏安信号进行分析，找出光伏阵列中发生故障的电池，从而达到对整个光伏阵列组件的检测监控目的。

1 系统总体设计

图1所示的是基于无线传感器网络 (wireless sensor networks)ZigBee的光伏电池检测监控系统，主要由光伏电池阵列、伏安参数采集系统、温湿度和光强信号采集系统、无线传感网络和以及终端设备等几部分组成。

图1 系统整体设计

2 系统硬件设计

2.1 系统芯片的选用

理想的芯片可以减少开发难度，缩短开发周期，降低成本，更快地将产品推向市场，根据本文系统的设计要求，选择无线收发芯片主要考虑以下三个方面因素：收发芯片所需的外围元件数量；收发功率；收发芯片的封装和管脚数[4]。综上各因素，本文选用了CC2530芯片。

CC2530是一个真正用于IEEE 802.15.4，ZigBee和RF4CE应用的片上系统(SoC)解决方案。它能够以非常低的总材料成本建立强大的网络节点。CC2530集成了业界领先的RF收发器，增强工业标准的8051 MCU等许多其他强大的功能。CC2530有多种运行模式，各模式之间转换时间十分短，使得功耗很低，这对于室外靠电池供电的本系统来说意义重大。

2.2 数据采集系统设计

本文中分别用PMA1114日照幅度计、DS18B20温度传感器、HS1101湿度传感器采集光强、温度和湿度数据，而伏安数据的采集则是通过电路来完成的。

图2 IV数据采集电路图

图中采用LM385微功率运算放大器放大待测的电压电流信号，根据公司所给电池板的数据参数表，电池板输出短路电流为1 A左右，这里预留余量取1.2 A，将其与阻值相乘得其输出测试电压范围为0～60 mV，而ADC数字电压范围为0～2.97 V，为使待测数据不超出其转换范围取2.8 V，2.8 V除以60 mV得46.666，这里取46，也即电阻取1 kΩ时电阻取45 kΩ，得到所采集到的电压信号与所控制支路电流信号的关系为：

电脑输入的数字控制信号通过电压比较器OP07确定电池板在MOS支路电流也即能确定其输出电流而能得到使用范围内的特性曲线，将电阻两端电压通过电阻、与功率放大器LM385(2)将其值放大100倍后与单片机输入的数字电压控制信号一起输入到电压比较器OP07输入端，从而实现电脑给电路一定的电压就能得到我们计算所需的电路电流，实现系统范围内对光伏电池板I-V曲线的测量。

2.3 无线传感网络的组建

图3所示的是太阳电池无线传感网络的组成。无线传感器网络实现了数据采集模块与上位机的通信[5]。

ZigBee无线传感器网络是基于IEEE 802.15.4设计技术标准和ZigBee网络协议为基础的。ZigBee无线通信协议包括物理层(PHY)、媒体接入控制(MAC)、网络(NWK)和应用层，生产商可以共享其应用程序框架[6]。

ZigBee的网络拓扑结构分为3种：星型、树型和网状型。星型结构组建简单，这种简单带来的好处是较低的设备成本，较少的上层路由信息，管理便捷。因此，本设计采用了星型结构组建ZigBee网络[7]。

图3 无线传感网络组成示意图

3 系统软件设计

3.1 总体架构

根据系统对测量节点设计要求，软件需要实现对数据的采集和将采集的数据发送到控制主机这两大功能。图4是无线传感节点的设计流程图，当正常启动系统电源以后，将对传感器、单片机、无线模块等进行初始化。

图4 系统整体软件架构

3.2 ZigBee协议栈

本文采用的协议栈为TI公司的Z-Stack-2.4.0-1.4.0。该协议栈是TI公司推出的符合ZigBee2007规范的协议栈，它可兼容IEEE802.15.4/ZigBee的CC2530片上系统解决方案，不仅方便对无线网络节点的设计，还具有一定的开发性及通用性[8]。

TI的Z-Stack协议栈基于一个操作系统而存在，类似μCOS的操作系统。Z-Stack的main函数在Zmain中，总体上看，main函数一共做了两项工作：一个是系统的初始化，就是启动代码对硬件系统和软件架构所需的各个模块进行初始化；另一个是开始执行OS实体，即进入OSAL任务的主循环，比较任务的优先级，调用本任务的事件处理函数，完成相应的操作[9]。

3.3 伏安数据处理

数据处理程序应当具有符合用户需求、用户界面良好、数据分析处理能力强大等特点，因此，本文将VC++6.0的高执行效率和Matlab优秀的编程特性相结合，采用联合编程的方式对采集的伏安数据进行分析处理[10]。使用Matcom工具，可以将Matlab的源代码编译成同等功能的C++源代码。Matcom可以通过插件的形式潜入到VC++6.0，实现可视化编程。

3.4 检测故障电池板

如果太阳电池发生故障，其电压信号会发生突变，表现为信号的奇异性，而小波变换是检测信号奇异性最常用的方法之一[11]。

小波变换的一个重要特点是它能确定函数奇异点的位置和奇异性指数。函数在某点具有奇异性是指信号在该点间断或它的某阶导数不连续。根据模极大值原理，如果小波变换在更小的尺度上不存在局部极大值，那么在该邻域内不可能有奇异点。定理表明奇异点的存在与每一尺度都具有模极大值有关[12]。

根据以上原理，可以从采集到的离散序列中检测出电压信号的奇异点，这就是信号发生突变的起始时刻和结束时刻，进而得到持续时间，再根据此持续时间内信号的电压幅值，就可以判断出光伏阵列中发生故障的电池板，算法如图5。

图5 故障检测算法流程图

4 系统测试结果及分析

在4月中旬长沙晴天的中午十二点时，测试某太阳电池板伏安特性，再将所得到的部分数据与相应实际定点测得的数据的对照如表1所示，通过对比可以发现本系统所收到的数据电压最大相差亦只有0.03 V，相对误差，其中为理论计算值，为我们实际测得值，得最大误差不超过0.04%，在精度范围内，比现今市场上所用伏安特性测试仪的0.1%高很多。

5 结论

基于无线传感网络的太阳电池实时监控系统结构简单，成本较低，并能有效检测监控太阳电池的发电情况，适用于各种光伏系统。同时系统装置器件寿命较长，耐用可靠，有利于太阳能发电系统的普及，在光伏系统中有广阔应用前景。

表1 系统所接到的部分数据与实际测得数据对比表

[1]张臻，沈辉，李达.局部阴影遮挡的太阳电池组件输出特性实验研究[J].太阳能学报，2012，33(1)：5-12.

[2]王培珍.光伏阵列故障状态的识别研究[D]合肥：合肥工业大学2005：1-118.

[3]胡涛，谭建军，黄勇，等.多路数据融合在光伏电池组件监控系统中的应用研究[J].计算机工程与科学，2012，34(10)：167-171.

[4]韩旭东，张春业，李鹏.传感器无线互联标准及实现[J].电子技术应用，2004，30(4):44-46.

[5]杨国斌，李秋红，王太宏.基于WSNs和3G网络的无线远程安防监控系统[J].传感器与微系统，2012，31(12)：76-82.

[6]郭渊博.ZigBee技术与应用[M].北京：国防工业出版社，2010:159-166.

[7]张晓娜.基于ZigBee技术的无线温度传感器网络节点的设计[D].西安：西安电子科技大学，2011.

[8]李军，黄岚，王患义.基于Z.Stack协议栈的WSN能量管理策略[J].计算机工程，2011，37(7)：121-124.

[9]郭渊博.ZigBee技术与应用[M].北京：国防工业出版社，2010:159-166.

[10]李宝方，关永，沈孝本.基于VC++和MATCOM混合编程的函数最佳拟合的确定[J].计算机工程与设计，2007，28(12)：2980-2982.

[11]张小飞，徐大专，齐泽锋.基于小波变换奇异信号检测的研究[J].系统工程与电子技术，2003，25(7):814-816.

[12]段锋，黄亚继，李斌，等.基于小波模极大值的湍动流态化流型转变特性研究[J].中国电机工程学报，2011，31(26)：71-75.

Solar cell inspection and monitoring system based on ZigBee

In order to resolve the in-situ monitoring the individual solar panel performance in the serially connected system,a new online monitoring system based upon ZigBee wireless network with CC2530 SOC was designed.Through the hardware circuit and sensors,various running data of photovoltaic cells were acquired,then the data transfer to the computer terminal through the wireless network,and processed by computer software.The new system utilized relevant principles of signal processing theory to identify the degraded solar panels,e.g.internal resistant increase due to hot spots on the specific solar panel during operating.In comparison to the current available solutions,not only the accuracy and reliability but also less expensive were improved.Thus,a new solution was provided to this critical problem in solar industry.

solar cell;CC2530;ZigBee;wireless sensor networks

TM 914

A

1002-087 X(2016)03-0621-04

2015-08-09

国家重点基础研究发展“973”计划项目(2007CB310500)；国家自然科学基金项目(21003041)

褚昊(1986—)，男，湖北省人，硕士生，主要研究方向为电路与系统；导师：张恩迪(1966—)，男，湖南省人，教授，主要研究方向为电路与系统。