基于人工智能的太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng)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(tǒng)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(tǒng)能源的依賴及對環(huán)境的影響。隨著可再生能源的不斷發(fā)展,太陽能光伏系統(tǒng)作為一種清潔且可持續(xù)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(tǒng)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(tǒng)中的應用使系統(tǒng)更加智能化,提高其自適應,優(yōu)化了實時監(jiān)測、預測性維護、能源管理,推動了可再生能源領域的創(chuàng)新與發(fā)展。

本研究探討了太陽能光伏系統(tǒng)中人工智能的具體應用,以期為能源產(chǎn)業(yè)帶來更高效、可靠的優(yōu)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(tǒng)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(chǎn)生一個直流電流。

直流電的產(chǎn)生:光伏電池中的電子流經(jīng)過電池內(nèi)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(tǒng)中最初的電能形式。

逆變器的轉換:大多數(shù)電力系統(tǒng)和家用設備使用交流電(交流),故光伏系統(tǒng)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(chǎn)生的交流電可用于供電家庭、工業(yè)設備或其他用電設備。在一些系統(tǒng)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(tǒng)工作原理Fig.1 Working principle of solar photovoltaic system

1 人工智能在太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng)中的作用

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

①運行狀態(tài)監(jiān)測:人工智能可以實時監(jiān)測太陽能光伏系統(tǒng)的運行狀態(tài),通過分析傳感器數(shù)據(jù)識別潛在問題,提前發(fā)現(xiàn)設備故障,從而降低系統(tǒng)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(tǒng)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(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。

③能源產(chǎn)出預測:通過分析氣象、日照、溫度等數(shù)據(jù),人工智能可預測太陽能光伏系統(tǒng)未來的能源產(chǎn)出,有助于更好地規(guī)劃電力輸送、儲能及其與電網(wǎng)的互動。

④能源管理優(yōu)化:人工智能可根據(jù)環(huán)境條件和系統(tǒng)狀態(tài)智能調(diào)整光伏板的角度、逆變器的操作參數(shù)等,以最大化能源產(chǎn)出,優(yōu)化能源利用效率。

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

⑥智能電網(wǎng)集成:在分布式能源系統(tǒng)中,人工智能協(xié)調(diào)太陽能系統(tǒng)與電網(wǎng)之間的交互,確保平穩(wěn)的能源流動,提高系統(tǒng)的響應速度。

人工智能在太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng)中的應用提高了系統(tǒng)的智能化程度,優(yōu)化了能源管理,降低了運營成本,增強了系統(tǒng)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(fā)電系統(tǒng)中的應用

人工智能在太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng)中的應用可提高系統(tǒng)效率,優(yōu)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(fā)電系統(tǒng)數(shù)據(jù)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(tǒng)可靠性。通過考慮多因素,光伏發(fā)電功率預測流程能夠更全面地捕捉影響光伏系統(tǒng)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(fā)電功率預測流程步驟:收集與光伏系統(tǒng)運行相關的各種數(shù)據(jù),包括歷史發(fā)電功率數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)(如太陽輻射、溫度、風速等)、系統(tǒng)參數(shù)(如光伏板類型、朝向、傾斜角度等)等。對收集到的數(shù)據(jù)進行預處理,確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性,為后續(xù)建模做準備。提取有關光伏系統(tǒng)發(fā)電的特征變量,選擇和創(chuàng)建適當?shù)奶卣?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(jīng)網(wǎng)絡等)和統(tǒng)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(shù)據(jù)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(tǒng)發(fā)電功率進行預測并生成報告,需定期監(jiān)測、更新模型的性能數(shù)據(jù)[2]。

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

2.2 智能監(jiān)控與遠程管理

通過人工智能監(jiān)控與遠程管理,太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng)的運行可以更加智能化、高效、可靠,系統(tǒng)維護和管理變得更加便捷。太陽能光伏系統(tǒng)的監(jiān)控系統(tǒng)在LabVIEW中的程序流程如圖3所示。啟動LabVIEW程序,進行系統(tǒng)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(tǒng)的各項參數(shù),如光照強度、溫度、電流、電壓等數(shù)據(jù)。通過LabVIEW中的數(shù)據(jù)采集工具獲取各個傳感器的實時數(shù)據(jù),設定報警閾值,監(jiān)測系統(tǒng)參數(shù)是否超過預定范圍。如果檢測到異常,觸發(fā)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(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)庫或文件中,以便進行歷史數(shù)據(jù)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(tǒng)的監(jiān)控系統(tǒng)設計更加直觀、靈活。

圖3 太陽光伏系統(tǒng)中監(jiān)控系統(tǒng)程序流程Fig.3 Monitoring system program flow of solar photovoltaic system

2.3 完成電池管理與優(yōu)化

通過人工智能算法優(yōu)化充放電策略,對儲能系統(tǒng)(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(tǒng)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(diào)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(tǒng)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(xiàn)短時間的低光。當達到充電極限時,系統(tǒng)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(xù)循環(huán)[4]。通過人工智能電池管理系統(tǒng)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(qū)塊鏈在光伏發(fā)電系統(tǒng)中的應用Fig.5 Application of intelligent blockchain in photovoltaic power generation system

2.4 智能化區(qū)塊鏈的應用

利用云計算和物聯(lián)網(wǎng)技術,遠程調(diào)整系統(tǒng)參數(shù),可提高系統(tǒng)的可靠性和響應速度。區(qū)塊鏈可用于光伏系統(tǒng)的資產(chǎn)管理和監(jiān)控。將區(qū)塊鏈技術與光伏發(fā)電系統(tǒng)集成,實現(xiàn)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(jīng)過逆變器后,傳輸?shù)礁鞣N信息接收器。通過微機處理中心進行處理,發(fā)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(shù)據(jù)。無線網(wǎng)絡模塊在不同的溫室中具有用于自動網(wǎng)絡調(diào)整和構建的終端節(jié)點[5]。因此可利用智能化區(qū)塊鏈完成物聯(lián)網(wǎng)與大棚內(nèi)發(fā)電系統(tǒng)的連接,實現(xiàn)云端控制。

3 結束語

人工智能在太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng)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(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)智能化、高效化的運行和管理,為可再生能源的發(fā)展帶來新的可能。智能預測算法使系統(tǒng)能夠更準確地預測天氣條件,優(yōu)化電池充放電控制,應對天氣變化對系統(tǒng)性能的影響,這種智能優(yōu)化有助于提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性,從而更好地滿足電力需求,實時監(jiān)測和智能控制提高了發(fā)電效率。基于人工智能的太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng)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(chuàng)新。隨著技術的不斷發(fā)展,太陽能光伏系統(tǒng)在人工智能的引領下將實現(xiàn)更大的發(fā)展。