基于PLC的太阳能光伏板清洗装置设计

太阳能因其取之不尽,用之不竭获得了广泛的应用。在全球碳达峰和竭力减少CO_(2)排放的背景下,利用太阳能等清洁能源发电就显得尤为重要。太阳能发电需要的基本组件光伏板由于受运行环境等诸多因素影响,需要维持光伏板表面的干净与清洁才能保障高效发电。传统的太阳能光伏板清洁方法是通过人工的方式清除光伏板上影响发电的灰尘、鸟粪等污物、杂物,费时费力且除污效果无法得到保证,严重影响了光伏电站的发电效益。为了解决人工清洗光伏板过程中存在的清洗效果差、自动化程度低、清洗成本高等诸多难题,设计了一款基于PLC的自动清洗装置,利用PLC的强大运算控制功能,实现对光伏板的高效清洗控制从而提高太阳能光伏板发电的质量与效益。

光伏板清洁装置的优缺点分析与前景展望

通过对比分析太阳能光伏板清洁装置在太阳能光伏板清洁行业中的发展与应用,系统地介绍了市面上现有各类太阳能光伏板清洁装置在各层次上的优缺点,通过对国家政策、太阳能发电行业发展趋势的对比分析,总结出我国太阳能光伏发电板清洁行业未来的发展方向及光伏板清洁装置发展的巨大潜力。

光伏板智能清洁机器人设计与实现

为有效解决光伏板表面灰尘覆盖问题,提高光伏电站光电转化效率,根据目前光伏板安装环境,设计一种光伏板智能清洁机器人。机器人由行走机构、清洁机构、控制模块以及各传感器组成,可在光伏板上自主进行清洁工作。对机器人的行走机构和清洁机构进行设计计算,再通过力学分析得出机器人运动稳定性条件,然后结合机器人功能对机器人的控制系统进行设计,最后制作出机器人样机。通过对机器人进行运动和清洁性能测试,此机器人可在25°以下的斜面上稳定运动,清洁机构对于浮尘或积垢类污渍都具有一定的清洁能力,且机器人可按照设计路径自主完成清洁工作。与传统清洁方式相比,在解决光伏板灰尘覆盖问题的同时,极大地降低了人工成本,减少了水资源的浪费。

DMPU耦合热解回收废旧晶硅光伏板

随着光伏行业快速发展,我国将迎来光伏组件退役高峰期,废旧晶硅光伏组件回收市场前景广阔。其中,回收完整硅电池片不仅具有环保意义,同时具有经济效益。现有回收方法如热解、机械拆解、化学溶解法等存在诸多问题。本文对N,N-二甲基丙烯基脲(DMPU)预处理耦合热解回收废旧晶硅光伏板进行研究。通过实验探究不同DMPU预处理条件对硅电池片完整率、背板去除率以及不同热解条件对硅电池片完整率的影响,得出使硅电池片完整率最高的实验条件为先在200℃下进行60minDMPU处理后再于480℃下热解60min;去除背板的最佳实验条件为将光伏板置于200℃的DMPU中处理30min。最后,对DMPU耦合热解回收废旧晶硅光伏板的实际应用进行的能耗与碳排分析表明本文使用的方法具有显著的节能减排效益。

基于视觉-光电传感器的光伏板清洁机器人研究

我国南方湿地及丘陵地区太阳能资源丰富,但路面条件差,光伏板安装位置高,导致灰尘和鸟粪等污染物难以清理,影响光伏电站的经济性和安全性.为解决地面及空间复杂的光伏电站的清洁难题,设计了一种基于视觉-光电传感器的光伏板清洁机器人,分析倾斜光伏板上机器人的附着条件和所需吸力.根据视觉传感器和光电传感器提供的信息,控制机器人自适应路径规划并执行清洁策略,实现光伏板表面灰尘的全面清洁和鸟粪的定位清洁.试验结果表明,光伏板清洁机器人的清洁效率为50 m^(2)/h,鸟粪的平均定位误差为1.38 mm,除尘率为91.16%,有利于促进太阳能光伏发电的提质增效.

履带式光伏板检修作业车底盘设计与试验

针对土质湿滑、坡度大且障碍物多等应用场景,现有光伏板检修作业车行驶困难、适应性差等问题,开发了一种适合在丘陵、湿地环境条件下行驶的履带式光伏板检修作业车。以作业车底盘为研究对象,利用理论与试验相结合的方法对行驶稳定性、通过性和越障性进行研究。通过理论计算发现,检修作业车在坡道横向行驶极限坡度角为30.5°,坡道纵向上坡极限坡度角为49.6°,攀越最高垂直壁为390 mm。通过目标样车实地测试,试验结果与仿真结果最大误差不超过8.3%,满足工程设计精度要求,为光伏板检修作业车的设计与应用提供了实践指导。

基于深度学习的光伏板缺陷分类定位算法研究

提出了一种基于深度学习技术的光伏板缺陷分类定位方法,用于快速准确地确定光伏板缺陷的位置和类型。为了克服传统单张图像缺陷检测方法的视角限制,采用图像配准、拼接等算法生成高分辨率的光伏全景图像,并使用深度学习技术对光伏板红外图像进行缺陷分类,通过与可见光图像进行对比,可以有效地确定光伏板缺陷的类型。光伏板缺陷分类的准确率、精确率、召回率和F1分数分别达到了93.71%、93.13%、93.20%和93.11%。与传统方法相比,该方法具有非接触、高效和快速等优点,适用于大规模光伏板缺陷的检测和定位,能够在短时间内获取准确、全面的光伏板缺陷信息。

基于推力补偿的负压吸附式光伏板清洁机器人

为解决西北荒漠地区大倾角光伏板阵列表面沙尘清洁问题,设计了一种基于推力补偿技术和负压吸附原理的光伏板清洁装置。该机器人由4个涵道风扇通过PID控制技术补偿定量的推力,与位于前端的铲刷机构配合沙尘收集装置实现无水式清洁;同时提出机器人控制方案,即以STM32作为核心处理器,结合多传感器数据,实现运动控制和推力补偿等功能,解决了机器人在大倾角环境无法附着的问题。该机器人可在大倾角光伏板表面进行稳定的沙尘清理工作,相比于现存的光伏板清洁装置具有灵活性高和成本低等优势。

履带式光伏板清洁作业车底盘设计

针对丘陵地区土质湿滑,坡度大且障碍物多等情况,现有光伏板清洁作业车在该地区行驶困难。本文以清洁作业车底盘为研究对象,通过仿真计算发现:清洁作业车以低速挡进行纵向上、下坡的稳定性最好,同时探究机体质心位置对越障性能影响,结果表明清洁作业车在满足整车结构的要求下,质心位置越靠前及离地面越近时的俯仰角、垂向速度及垂向加速度的波动相对较小,有利于履带式车辆攀越垂直壁。

光伏板下魔芋机械化生产技术初探

为了解决光伏板下种植魔芋因受光伏板空间限制以及没有宜机化的魔芋栽培模式,导致“无机可用”和“机器下地难”的问题,分析光伏板空间结构特点和魔芋生长特性,提出光伏板下宜机化魔芋栽培模式,基于宜机化栽培模式,提出适用于光伏板下的魔芋机械化生产方案,包括机械化耕整地和机械化收获,同时简述魔芋机械化种植技术要点和提高魔芋生产效率的方法,实现能源光伏发电和魔芋种植产业的共赢发展。

低共熔溶剂对光伏板上Ag的浸出实验研究

使用低共熔溶剂可高效、无毒溶解光伏板硅晶片上的Ag,使其更容易回收。本次实验使用不同摩尔比的FeCl_(3)·6H_(2)O和尿素来配置低共熔溶剂,并使用差示扫描量热仪对所配溶剂的玻璃化转变进行表征,证明该溶剂具有低共熔性,并进一步采用傅里叶红外光谱表征了低共熔溶剂上的氢键,分析了低共熔溶剂形成的机理。使用电感耦合等离子体原子发射光谱仪对反应前后的硅晶片Ag的含量进行测试,以此得到反应的浸出率。实验发现以80℃、60 min、转速350 r/min和固液比1∶45(g∶ml)为反应条件,使用摩尔比为1∶3(FeCl_(3)·6H_(2)O:尿素)的低共熔溶剂与硅晶片进行反应,测得浸出率为99.31%,反应效果良好。保持其他条件不变,对反应时间、反应温度、反应固液比分别进行单因素实验,研究这3种因素对Ag浸出率的影响。研究结果表明:最佳反应温度为60℃,最佳反应时间为40 min,最佳反应固液比为1∶10(g∶ml),配置的低共熔溶剂在设定的不同反应参数下均对光伏板硅晶片上的Ag有很好的反应效果,各反应条件对浸出率影响效果为反应温度>反应时间>反应固液比;为废弃光伏板上Ag的回收利用提供参考。

光伏板传热-应力模型多场耦合特性研究

针对光伏板的设计和拆解问题,采用多组温度传感器和热红外成像仪测量光伏板表面温度分布,并以光伏板表面温度分布实测数据为参考,使用热-流-力耦合模型进行了多场耦合模拟。结果表明,光照量较小时测点之间温差较小,光伏板表面测点温度、测点之间温差随着光照增加逐渐增加,测点温度、测点之间温差在13:00左右时达到最大值,其后逐渐减小;光伏板表面局部受遮挡导致光照量较小、温度较低,致使光伏板表面存在较大的温度差,温差最大值接近30℃;环境温度是影响光伏板使用的重要因素,外界环境温度与光伏板表面温度呈正相关,并且盖板与背板的温差会随着外界温度的增加而逐渐加大,此时光伏板形变量也变大;涡旋改变了通道内流体的运动方向,造成流体换热不均匀,温度波动引起了应力波动,使光伏板周围形成受力不均现象。

基于改进Dn-YOLOv7算法的光伏板表面小目标缺陷检测

为了减轻在光伏板表面缺陷检测中由图像噪声和目标过小造成的影响,提出了改进Dn-YOLOv7(de-noising you only look once version 7)算法。该算法结合去噪卷积神经网络(de-noising convolutional neural network,DnCNN),提出了一个降噪模块(de-noise block,DnBlock),该模块使用了噪声容限更大的损失函数,并利用空间坐标卷积(coordinates convolution,CoordConv)对噪声通道进行卷积整合,增强了网络的降噪能力。同时,使用归一化高斯瓦瑟斯坦距离(normalized Gaussian Wasserstein distance,NWD)替代传统交并比(intersection over union,IoU)损失函数,提高了模型对小目标的检测能力。结果表明,改进后的模型具有降噪能力并提高了检测精确率,在无噪声水平下平均精确率均值达到了96.6%,在较强的高斯噪声和脉冲噪声下平均精确率均值分别达到91.4%和85.4%,检测速度达到78.0帧/s。该算法在航拍图像的光伏板缺陷检测中有一定实用价值。

结合HDC和Attention的高分遥感影像光伏板提取研究

人工调查维护光伏板导致人力维护成本昂贵。因此,使用深度学习方法通过遥感影像提取光伏板能够低成本为光伏发电场景的运行维护提供重要数据支撑。使用改进后的DeepLabV3+语义分割模型,解决了如何利用高分辨率遥感影像进行光伏的精确分割与提取的问题。提出一种基于DeepLabV3+深度学习架构的超高分辨率遥感影像光伏板提取方法。主要创新工作体现在:(1)针对遥感影像中光伏板信息难以精细提取的问题,提出混合空洞卷积空间金字塔池化模块;(2)针对光伏板信息提取中边缘细节易丢失的问题,引入注意力机制敏感捕捉小区域特征,以提高模型的分割能力。该研究采用2021年中国科学院大学发布的多分辨率光伏数据集进行实验,结果表明:提出的模型在0.1 m、0.3 m、0.8 m空间分辨率的分布式光伏数据集中IoU可达92.54%、79.91%、76.27%。在0.3 m、0.8 m空间分辨率的地面光伏数据集中可达到94.27%、87.24%,相较于原本的DeepLabV3+模型,在三种不同分辨率和不同背景的场景中的IoU提高0.13~2.02个百分点;同时在0.1 m、0.3 m、0.8 m空间分辨率的屋顶分布式光伏数据集上,提出的方法与经典语义分割模型U-Net、PSPNet、DeepLabV3+相比,IoU提高0.64~20.51个百分点。以上实验证明了该方法的有效性。

基于改进K均值聚类的光伏板缺陷检测方法

为了能够对光伏组件热斑部分准确地识别和提取,提出了一种基于HSV空间模型的改进K均值聚类图像处理方法。首先,将红外图像进行HSV空间转换和双边滤波处理,去除噪声并提高图像对比度;其次,使用高斯核函数估计实现图像灰度概率密度函数提取,并以此获取初始聚类中心;最后,利用先验知识对图像进行K均值聚类,提取和量化热斑缺陷。研究结果表明,该方法能够快速地检测定位热斑位置并统计出光伏板损坏程度,具有较高的精度以及较好的灵敏性和稳定性。

基于Inception网络结构的光伏板积灰状态识别方法

传统的光伏板积灰状态识别方法识别准确率低、速度慢,因此提出一种基于Inception网络结构的光伏板积灰状态识别模型。该模型以Inception模块作为主体模块,通过在模型初期添加Stem模块,加大Stem模块卷积核尺寸,从而减少输入数据的维度,增大模型初期的有效感受野,提高模型泛化能力。同时引入Swish-SE轻量级注意力机制,增强模型对不同特征的关注度,提高模型的识别准确率。实验结果表明,所提方法的目标识别率为97.05%,较经典卷积神经网络Inception-V3模型和MobileNet-V2模型分别提高1.64%、5.91%。研究提出的积灰状态识别方法具有参数量少、训练时间短、分类效果好的优势,可以满足光伏电站智能化运维的基本要求,具备较好的实用性。

基于热红外图像的光伏板热斑检测方法研究

光伏板长期处于室外环境,极易因污渍遮挡而产生热斑效应,进而影响光伏电站的安全和高效运行。针对该问题,对基于传统图像处理和基于机器学习的目标检测算法的热斑检测开展研究。基于传统图像处理,利用区域分割算法和边缘检测算法进行试验,并研究热斑检测的效果。基于机器学习,提出了一种改进型你只看一次第四版本(YOLOv4)的热斑检测方法。其中,数据集通过实地拍摄光伏板热斑搭配模拟热斑的方法来获取。试验结果表明,改进的YOLOv4模型对数据集中的热斑检测指标交并比(IoU)达到92.31%、平均精度(AP)达到93.42%,均优于YOLOv4模型的效果。该研究具有一定的工程应用价值。

基于BIM的建筑外饰面光伏板与玻璃幕墙装配式施工技术

针对现阶段建筑装饰行业中外饰面与光伏系统的组合安装技术不成熟,空间利用率较低的问题,论文将传统屋面光伏板和玻璃幕墙附加骨架层安装的技术进行改进,结合BIM技术将光伏板与玻璃面板整合为装配式装饰单元,将光伏系统的运用融入园林景观和屋顶装饰。结果表明,该技术不仅解决了光伏板与全透光玻璃板交替排布安装的问题,还能准确对光储新能源进行整合统一。

光伏板线盒引线激光焊接的应用与分析

本文介绍了光伏板接线盒引线激光焊接的应用,围绕光伏板接线盒引线的焊接展开讨论。对实际焊接工艺、质量和效率进行分析,经过实际设备调试过程,得到了较理想的焊接工艺参数和焊接质量,设备在客户端质量部门评估后得到了认可。结果表明,激光引线焊接是一种高效、高质量的焊接方法,适用于光伏板接线盒引线的焊接,设备总CT时间约12s,优于传统设备,可有效提高光伏板接线盒焊接质量及效率。

光伏板清扫机器人行走机构支撑架应力应变试验研究

通过采用静态应变仪对光伏板清扫机器人行走机构支撑架进行静态测试,在满载的基础上,同时考虑行走机构实际工作时可能产生变形的地方,所以在支撑架上选取4个点进行测试,得到相应的试验数据,再将其与有限元分析结果进行分析对比。结果显示,有限元分析结果与试验数据在整体上基本吻合,从而验证了设计的可靠性,为后续新型光伏板清扫机器人行走机构的优化设计打下基础。