基于人工智能的太阳能光伏发电系统的应用

于海芹,林 平,于洪水

(山东华宇工学院,山东 德州 253000)

0 引言

太阳能光伏系统是一种将太阳光转化为电能的装置,是一种清洁、可再生的能源解决方案,有助于减少对传统能源的依赖及对环境的影响。随着可再生能源的不断发展,太阳能光伏系统作为一种清洁且可持续能源解决方案逐渐受到重视。目前需要最大程度地释放太阳能的潜力并提高光伏系统效率,故人工智能技术成为关键。

人工智能在太阳能光伏系统中的应用使系统更加智能化,提高其自适应,优化了实时监测、预测性维护、能源管理,推动了可再生能源领域的创新与发展。

本研究探讨了太阳能光伏系统中人工智能的具体应用,以期为能源产业带来更高效、可靠的优化方案。其基本工作原理如下[1]:

光伏电池的光电效应:光伏系统的核心是光伏电池,也称为太阳能电池。光伏电池采用光电效应,即当太阳光照射到电池表面时,光子撞击光伏电池的半导体材料,释放电子,产生一个直流电流。

直流电的产生:光伏电池中的电子流经过电池内部电场,导致正负电荷分离,从而形成直流电流。此直流电流是太阳能光伏系统中最初的电能形式。

逆变器的转换:大多数电力系统和家用设备使用交流电(交流),故光伏系统中通常包含一个逆变器。逆变器将直流电转换为交流电,以适应一般用电需求。

电能利用和存储:产生的交流电可用于供电家庭、工业设备或其他用电设备。在一些系统中,多余的电能可能被存储在电池中,以备不时之需,如在夜间或阴云遮挡太阳光时。

图1 太阳能光伏系统工作原理Fig.1 Working principle of solar photovoltaic system

1 人工智能在太阳能光伏发电系统中的作用

人工智能在太阳能光伏发电系统中发挥着多种关键作用,有助于提高系统效率、可靠性及性能。具体作用包括:

①运行状态监测:人工智能可以实时监测太阳能光伏系统的运行状态,通过分析传感器数据识别潜在问题,提前发现设备故障,从而降低系统的维护成本。

②故障诊断和预测性维护:利用机器学习算法,系统可以学习设备的正常运行模式,检测并预测潜在故障,采取预防性维护措施,提高系统的可靠性和稳定性。

③能源产出预测:通过分析气象、日照、温度等数据,人工智能可预测太阳能光伏系统未来的能源产出,有助于更好地规划电力输送、储能及其与电网的互动。

④能源管理优化:人工智能可根据环境条件和系统状态智能调整光伏板的角度、逆变器的操作参数等,以最大化能源产出,优化能源利用效率。

⑤电池管理和优化:对于储能系统,人工智能可帮助管理电池的充电和放电过程,优化储能性能,延长电池寿命。

⑥智能电网集成:在分布式能源系统中,人工智能协调太阳能系统与电网之间的交互,确保平稳的能源流动,提高系统的响应速度。

人工智能在太阳能光伏发电系统中的应用提高了系统的智能化程度,优化了能源管理,降低了运营成本,增强了系统的可靠性和适应性,有助于推动可再生能源的广泛应用和普及。

2 人工智能在太阳能光伏发电系统中的应用

人工智能在太阳能光伏发电系统中的应用可提高系统效率,优化运行和维护,提供更可靠的电力输出。

2.1 预测性维护

利用人工智能中的模型和算法对太阳能光伏发电系统数据进行分析,预测潜在的故障或性能下降情况,有助于提前采取维护措施,减少停机时间,提高系统可靠性。通过考虑多因素,光伏发电功率预测流程能够更全面地捕捉影响光伏系统性能的各种因素,提高预测的准确性和实用性。图2是考虑多因素的光伏发电功率预测流程步骤:收集与光伏系统运行相关的各种数据,包括历史发电功率数据、气象数据(如太阳辐射、温度、风速等)、系统参数(如光伏板类型、朝向、倾斜角度等)等。对收集到的数据进行预处理,确保数据质量和一致性,为后续建模做准备。提取有关光伏系统发电的特征变量,选择和创建适当的特征,提高模型的准确性;建立机器学习模型(如回归模型、支持向量机、神经网络等)和统计模型,采用最小二乘支持向量机的学习过程,对影响因素数据值进行归一化处理。使用验证集对模型进行验证,评估其预测性能。使用训练好的模型对未来光伏系统发电功率进行预测并生成报告,需定期监测、更新模型的性能数据[2]。

图2 光伏发电功率预测流程Fig.2 Photovoltaic power forecasting process

2.2 智能监控与远程管理

通过人工智能监控与远程管理,太阳能光伏发电系统的运行可以更加智能化、高效、可靠,系统维护和管理变得更加便捷。太阳能光伏系统的监控系统在LabVIEW中的程序流程如图3所示。启动LabVIEW程序,进行系统初始化,包括设备连接、传感器校准等操作。配置VISA串口,用于实时显示太阳能光伏系统的各项参数,如光照强度、温度、电流、电压等数据。通过LabVIEW中的数据采集工具获取各个传感器的实时数据,设定报警阈值,监测系统参数是否超过预定范围。如果检测到异常,触发报警机制,如弹出警告窗口或通过其他通知方式提醒用户。将采集到的数据存储到数据库或文件中,以便进行历史数据的查询和分析[3]。通过LabVIEW的图形化编程界面,用户可以方便地进行操作,令太阳能光伏系统的监控系统设计更加直观、灵活。

图3 太阳光伏系统中监控系统程序流程Fig.3 Monitoring system program flow of solar photovoltaic system

2.3 完成电池管理与优化

通过人工智能算法优化充放电策略,对储能系统(如电池)进行智能管理,延长电池寿命,提高能源利用效率。MPPT(Maximum Power Point Tracking)控制是一种用于太阳能光伏系统中的人工智能化充电管理技术,旨在最大化光伏电池输出功率。在锂电池充电管理中,MPPT控制的目标是调整光伏电池的工作点,使其始终在最大功率点上工作,以提高充电效率和系统性能。图4是MPPT控制的锂电池充电管理的流程。超级电容器是为锂电池充电的备用电源,仅在光伏电池不足时工作。充电时间Ts是固定的,因为当云层在太阳上方盘旋并覆盖太阳时可能会出现短时间的低光。当达到充电极限时,系统切换到由锂电池充电的光电电池的充电电路,当云漂移时,光强度恢复。如果此时光伏电池的输出仍不符合锂电池的直流恒压充电要求,则切换超级电容器充电电路并继续循环[4]。通过人工智能电池管理系统控制充电电流和电压,确保充电过程满足锂电池的特定充电要求,延长电池寿命。

图4 MPPT控制的锂电池充电管理Fig.4 MPPT controlled lithium battery charge management

图5 智能化区块链在光伏发电系统中的应用Fig.5 Application of intelligent blockchain in photovoltaic power generation system

2.4 智能化区块链的应用

利用云计算和物联网技术,远程调整系统参数,可提高系统的可靠性和响应速度。区块链可用于光伏系统的资产管理和监控。将区块链技术与光伏发电系统集成,实现无缝、可追溯、分布式能源管理。光伏模块收集、转换和存储太阳能,并将能量传送到控制器的配电箱。经过逆变器后,传输到各种信息接收器。通过微机处理中心进行处理,发送到PC和智能手机,帮助人们及时获取作物信息,智能收集、识别和管理有关植物和病虫害类型的各种数据。无线网络模块在不同的温室中具有用于自动网络调整和构建的终端节点[5]。因此可利用智能化区块链完成物联网与大棚内发电系统的连接,实现云端控制。

3 结束语

人工智能在太阳能光伏发电系统的应用为清洁能源领域注入了新的活力。结合人工智能技术,太阳能光伏系统能够实现智能化、高效化的运行和管理,为可再生能源的发展带来新的可能。智能预测算法使系统能够更准确地预测天气条件,优化电池充放电控制,应对天气变化对系统性能的影响,这种智能优化有助于提高系统的稳定性和可靠性,从而更好地满足电力需求,实时监测和智能控制提高了发电效率。基于人工智能的太阳能光伏发电系统不仅有助于提高能源利用率,还推动了清洁能源技术的不断创新。随着技术的不断发展,太阳能光伏系统在人工智能的引领下将实现更大的发展。