基于视觉识别的高效率光伏灌溉控制方案开发与实现

西北地区沙化治理是我国生态修复的重大工程,生态修复的关键是如何针对西北地区水资源短缺,光照资源丰富,但大风天频发等特点,开发低能耗的节水灌溉技术,这也是推进国家“双碳”工作的重要举措。高效的光伏发电模块需要在控制上实现视日最大功率追踪,另外考虑到设备易受恶劣天气破坏严重的问题,还需要实现设备的自保护,这些都给设备的控制方案带来难度。为此,提出基于MPPT算法优化的双轴视日跟踪装置,在实现最大功率追踪的同时,兼顾了抗风自保护能力。针对精准灌溉与节水灌溉,提出基于模板匹配和聚类算法的视觉识别技术,以实现植被的智能化、少人化作业。该方案为农业灌溉与生态修复装备的智能化发展提供新的思路,具有良好的市场前景与应用价值。

光伏结构风载特性分析与最大功率跟踪优化研究

加大太阳能的开发利用,减少能源领域碳排放,是实现“碳中和”的有效路径。然而太阳能面临着太阳能利用率低,受极端天气破坏等现实问题。因此为了提高太阳能的利用率,基于双轴追日原理,提出了兼顾抗风能力的光伏发电智能追日系统。本文结合流固耦合理论,对其关键部位进行受力分析,构建了兼顾发电量和抗风破坏的优化模型,通过调节电池板的姿态参数,达成卸载风载和发电量最大化间的折衷,减少风力等对电池板的破坏,有效延长机构的寿命。结果表明对比,相关方案通过开发视日姿态调整装置,面初始倾角为45˚放置时较为合理,且跟踪变化的最佳倾角基本集中于初始位置放置时的[0˚, 20˚]之间,所设计的智能追日系统达到发电量最大功率的目的,本研究结论为光伏结构的小型化、自动化发展提供了思路,为光伏功率最大化提供了理论依据。