光伏发电系统中基于物联网的实时监测与反馈控制

孙剑钢，陈伟忠

（1.中青益信（杭州）科技有限公司，浙江 杭州 310000；2.中工经联人才服务集团有限公司，浙江 杭州 310000）

1 光伏发电系统总体架构

文章旨在构建一个高效、智能的光伏发电系统，充分利用物联网技术，以提高系统的效率和可靠性。该系统总体架构主要包括以下2 个核心组件。一是实时监测模块，通过物联网的数据采集和传输，实时监测光伏发电系统各个组成部分。使用光照强度传感器、温度传感器、电流传感器以及电压传感器等，实时采集光伏发电系统各组件的关键参数。利用通信协议和数据传输设备，将采集的实时数据传输到中央控制单元，以确保数据的即时性和完整性。接收并整合来自实时监测模块的数据，并通过相应算法进行实时分析和处理，实现对系统运行状态的监测、诊断和预测。二是反馈控制模块，基于实时监测结果设计并实施反馈控制策略，调整光伏发电系统的工作参数，确保系统能够灵活应对不同工况，最大限度地提高能源转化效率。中央控制单元分析实时监测数据，识别系统运行中的潜在问题和优化空间。基于分析结果，反馈控制模块设计实时的控制策略，以调整光伏发电系统的工作参数。实施反馈控制策略，通过调整光伏组件的工作参数，最大限度地提高系统的能源转化效率，确保系统在最佳状态下运行。

2 实时监测模块设计

2.1 数据采集

2.1.1 传感器选择与布局

光照强度传感器的选择关键在于高灵敏度和宽光谱响应[1-2]。优先考虑具有高灵敏度的光敏元件传感器，捕捉光伏板周围不同波长范围的光照。此外，合理布置传感器的位置至关重要，以确保覆盖整个光伏板区域，从而获取全面的实时光照强度数据。

温度传感器的选择关键在于高精度。选用精准度高的温度传感器，并将其分布在光伏组件表面和电子元件附近，以捕捉光伏板的实时温度变化。该布局有助于监测温度梯度，提供关键的信息用于评估和调整系统状态。

电流和电压传感器的选择要适应直流电流和电压测量的要求。优先选择适用于光伏发电系统的直流传感器，同时确保其在电流和电压关键位置的准确安装。这样可以实时监测电能的产生和输送，为系统运行状况提供关键参数，为后续反馈控制提供准确的数据支持[3]。

传感器选择型号参数如下。

一是光照强度传感器。光照强度传感器型号为TSL2591，其光谱响应范围为188 ～1 040 nm，精度为0.1 Lux，输出为数字信号。

二是温度传感器。温度传感器型号为DS18B20，其工作温度范围为-55 ～+125 ℃，精度为±0.5 ℃，输出为数字信号（单总线）。

三是电流传感器。电流传感器型号为ACS712，提供多种型号，包括±5 A、±20 A 和±30 A，精度为0.001 A，输出为模拟信号。

四是电压传感器。电压传感器型号为ZMPT101B，其工作范围为0 ～250 V 交流电压，精度为0.001 V，输出为模拟信号。

通过合理选择和布局这些传感器，实时监测模块能够可靠地获取光伏发电系统各组件的关键参数，为系统整体的实时监测提供精准和全面的数据基础。

2.1.2 数据采集频率与准确性

采集频率是光伏发电系统实时监测模块设计中的重要组成，需要综合考虑系统的动态性、环境变化、数据存储能力、数据处理能力、成本以及能耗等因素。首先，如果系统经常面临快速变化的工作状态，如受到阴影、云层遮挡等影响，建议选择较高的采样频率，以确保及时捕捉系统状态的变化[4]。其次，考虑系统周围环境的光照、温度等因素的快速变化，也需要相应提高采样频率，以确保数据准确反映环境变化对系统的影响[5]。最后，为保证采集数据的准确性，需要选择高精度的传感器，并定期进行校准。最终的采样频率在满足实时监测需求的同时，考虑系统成本和能耗等方面的因素，以实现光伏发电系统的高质量实时监测功能。

2.2 数据处理

2.2.1 数据清洗与预处理

在实时监测模块中，数据清洗与预处理是确保采集数据质量的关键步骤。为保证监测结果的准确性，需要采用异常值检测和处理机制。可以使用统计方法，如标准差法、阈值检测等技术来识别和处理异常值，有助于避免异常值对监测结果的负面影响。为减小噪声对数据监测结果的干扰，可以采用数据平滑技术。滑动平均是一种常用的方法，通过计算一段时间内的平均值来平滑数据，提高监测结果的稳定性和可读性。

2.2.2 实时监测算法的选择与优化

在确保数据质量的基础上，选择适用于实时监测的算法至关重要。针对光伏发电系统的特性，可以选择时序分析和机器学习模型等算法。时序分析算法可以分析历史数据趋势；机器学习模型可以通过训练来适应系统动态性，实时捕捉系统状态的变化。算法优化包括参数调整、特征工程等方面，以确保所选算法在实时环境下能够表现出最佳性能，从而提高实时监测的效率和准确性。例如，可以调整机器学习模型的超参数或选择适当的特征集，以适应光伏发电系统动态运行的需求。

3 反馈控制模块设计

设计控制策略，进而建立一个反馈控制系统，使光伏发电系统在实时监测系统状态变化的同时利用控制算法进行实时调整，从而优化光伏发电系统的性能。

3.1 控制策略设计

3.1.1 反馈参数的选择

在设计反馈控制策略时，需要选择合适的反馈参数。这些反馈参数直接影响着控制系统对系统状态变化的敏感度。光伏发电系统可以选择光照强度、温度、电流及电压等关键参数作为反馈参数，全面且准确地反映系统的运行状况。

3.1.2 控制算法的实现

在光伏发电系统中，比例- 积分- 微分（Proportion-Integral-Differential，PID）控制算法可以根据系统的动态响应特性进行调整。考虑光伏发电系统的特点，选择光照强度L、温度T、电流I以及电压V作为光伏发电参数。光伏发电系统的PID 控制算法可以表达为

式中：u(t)为控制输出；e(t)为反馈参数实际值与设定值之间的误差；Kp、Ki和Kd分别为比例、积分和微分系数，需要根据系统的动态响应特性进行调整。

在具体应用中，可以根据系统的实际情况，通过实验或模拟等手段来调整这些参数。例如，光照强度突然减小，系统电流可能会下降，此时控制算法将根据误差来调整输出，以维持系统在不同光照条件下的稳定工作。其中，比例系数Kp负责对瞬时误差的控制，积分系数Ki负责对累积误差的控制，微分系数Kd负责对误差变化率的控制。通过合理调整PID控制算法的参数，可以使光伏发电系统更好地适应不同光照条件下的工作，并实现对输出电流或电压的精确控制，从而提高系统的效率和稳定性。

3.2 实时响应机制

3.2.1 响应时间的优化

实时响应是反馈控制系统的重要性能指标之一。通过优化响应时间，系统能够根据状态变化快速做出相应调整。在实践中，可以通过调整控制算法的参数、提高采样频率以及优化硬件执行速度等手段来优化响应时间。

3.2.2 控制指令的传递与执行

控制指令的传递和执行是反馈控制系统中的关键环节，也是保障系统实时响应的重要步骤，具体如图1 所示。

4 系统集成与优化

4.1 模块之间的协同工作

在实现光伏发电系统的实时监测与反馈控制功能时，各模块之间的协同工作至关重要，具体如下。一是数据流整合，确保实时监测模块采集的数据能够被顺利传递给反馈控制模块。建立合适的数据流通道，确保数据的实时性和准确性。二是接口标准化，统一模块之间的接口标准，确保各模块之间能够无缝集成，包括数据格式、通信协议等方面的标准化，以减少集成时的兼容性问题。三是实时通信机制，建立快速且可靠的通信机制，使得实时监测模块能够迅速将采集的数据传递给反馈控制模块，实现实时响应。

4.2 整体系统的优化策略

为提高整个光伏发电系统的性能和效率，需要采用一系列优化策略。一是能源利用优化。在反馈控制模块中，通过调整控制算法的参数，提高能源利用率。例如，在光照强度较弱时，调整控制算法以提高光伏发电板的输出效率。二是系统响应速度优化。通过调整实时监测模块的采样频率和数据处理速度，优化系统的响应速度，使其能够更迅速地适应光照和温度等环境变化。三是故障诊断与容错机制。引入故障诊断机制，通过实时监测模块检测可能的故障，同时在反馈控制模块中实现相应的容错机制，提高系统的稳定性和可靠性。四是系统整体效能评估。设计合适的性能评估指标，定期评估整个系统。通过收集和分析性能数据，发现潜在问题并提出改进建议，以不断优化系统的整体效能。

通过综合考虑模块之间的协同工作和整体系统的优化策略，可以建立一个高效、稳定且具备实时响应能力的光伏发电系统。系统集成与优化是确保系统长期稳定运行和最大化能源转化效率的关键环节。

5 结 论

文章主要设计基于物联网的光伏发电系统，通过构建高效的系统架构，成功实现光照强度、温度、电流以及电压等关键参数的实时监测。在反馈控制方面，采用PID 控制算法，确保系统在各种工况下稳定运行，并通过实时响应机制进行及时调整和优化。通过模块协同工作和整体系统的优化，建立一个高效、稳定、实时响应的光伏发电系统，便于清洁能源的可持续利用。