引论：我们为您整理了13篇光伏环境检测范文，供您借鉴以丰富您的创作。它们是您写作时的宝贵资源，期望它们能够激发您的创作灵感，让您的文章更具深度。
篇1
1无线远程监测系统设计方案
1.1供电模组
电源包括太阳能电池组及蓄电池组或储能电容组及充放电控制保护电路。太阳能电池组将太阳能转化为电能，信息监测模组对应电连接蓄电池组或储能电容组及充放电控制保护电路，太阳能产生的电能经蓄电池组及充放电控制保护电路分别向多个信息监测模组供电。
1.2数据采集模组
本课题设计的温室大棚智能监测系统，温度、湿度、光照和二氧化碳浓度传感器作为测量的第一部分，要求传感器具有较高的精度、可靠的转换和信号的精确捕捉等性能，数字式传感器具备高可靠性、高集成度、高分辨率、高精度、强抗干扰能力等优点，被广泛应用于农业、工业、军事、气象和医疗等众多领域，本研究采用新型的数字式DHT11湿度传感器、LM35温度传感器、BH1750FVI光照传感器完成数据的实时采集，完成信息的转换和处理，为信息传输做准备。
1.3数据传输模组
信息传输模块是无线信息传输模组，其通过WIFI通信网络、GSM通信网络、CDMA通信网络将来自信息采集模块的实时农业环境信息传输至信息存储处理模块。
1.4信息储存处理模组
信息存储处理模块搭建于云服务器之上，依赖于云的动态扩展计算能力进行信息的分析及处理，信息存储处理模块接收来自信息监测模块的实时农业环境数据，并与预设的农业信息标准值进行比较，根据预设标准值与实时监测的农业信息值的比较结果，通过移动互联网推送服务将报警消息推送至任意一台安装了环境检测预警APP的终端设备。
2软件系统设计显示终端移动端
APP全称为“农业环境监测预警系统移动端”，简称“农业环境监测预警”，是面向大田和温室农业物联网应用的软件，利用手机/平板的便携性和操控灵活性等优势，实现对农业生产环境（温度、湿度、光照和二氧化碳浓度等）的远程实时监测，记录历史环境数据，自动生成图表进行展示。同时，及时对农业生产环境异常状况进行报警提醒。有效节省人力成本，提高智慧农业的数字化管理效率。
2.1开发运行环境
本研究为开发农业物联网监控系统———“农业环境监测预警系统移动端”构建了通用的应用系统开发环境，由“JDK(JavaDevelopmentKit)+AndroidSDK(SoftwareDevelop-mentKit)+AndroidStudio"构建。其中，JDK是整个Java的核心，包括Java运行环境，Java工具和Java基础的类库；AndroidSDK是由Google提供的完全开放源代码的Android专属软件开发工具包，用于开发基于Android操作系统的第三方软件，为程序设计者提供丰富的控件；AndroidStudio是基于intelliJIDEA,提供集成的An-droid开发工具用于开发和调试。
2.2系统功能展示
2.2.1欢迎界面。用户通过扫描二维码下载app，或者拷贝程序，在基于Android操作系统的手机或者平板电脑上安装，打开应用，欢迎界面闪现程序开发单位：宁波市农业科学研究院，1.5秒后，系统自动跳入主界面，操作流畅，界面友好。2.2.2主界面。以宁波聚光太阳能52温室为例，最上面展示当前的实时环境数据，包括温度、湿度、太阳辐射和二氧化碳浓度，下面图表显示各环境参数的变化曲线
。2.2.3单项环境数据详细展示。单击图形区域可进入单项的详细数据界面，数据展示查询当天的传感器采集数据。通过手指在屏幕上触控，如双指缩放、拉伸，单指拖曳查看，图上显示详细数值。
2.2.4历史数据展示。单击主界面右上角的钟表图形，程序跳出时间选择框，选择需要查询的日期，系统展示该日期的24小时温度、湿度、太阳辐射和二氧化碳浓度曲线图。点击右上角返回图表，即可返回主界面。
2.2.5监测地点切换。单击主界面左上角的聚光太阳能测试52文本框，程序出现监控温室下拉单，可供随意切换监控地点，环境监测数据自动更新。2.2.6异常环境报警。在服务器中心设置农业环境参数阈值，对所有app即时生效，传感器数据超出阈值时实时触发报警。程序发送推送消息，提醒用户采取相应措施。2.2.7程序维护更新。当程序有最新版本时，用户在开启程序，系统会跳出对话框，供用户更新到最新版本，或者忽略。实现程序的不断完善，保证用户能够使用最新版本的程序。
3结论
数字化、自动化、智能化是未来设施农业的发展方向，是设施农业开展实际生产的客观需求。本研究集成传感器网络、物联网技术、嵌入式技术、现代通信技术等新型技术，实现了设施内光、温、湿、气等环境数据的远程实时监测功能。与国内已有设施农业环境监测管理系统相比，本研究产品在实际应用中具备以下优势：第一，采用独立的分布式电源管理方式提供电能控制所述信息监测模块的工作状态，保障检测的实时进行，避免由于线路故障、停电施工等因素对监测工作的干扰；第二，系统内信息监测模块采用无线传输，实现在远程，环境条件恶劣的工作环境中有效监测的可能，降低人为因素造成对农作物生长环境的局限性；第三，在监测过程中提供监测预警功能，使作业人员远程第一时间得知环境异常情况，以便及时采取措施改善环境，避免了因为环境异常和极端环境导致农作物减产，甚至绝收现象；第四，系统结构简单，集成度较高，安装简单，使用成本低廉，更易被农户接受，具有较高的推广应用价值。本系统凭借精度高、节能、环保、系统结构简单、集成化程度高、界面美观大方、费用低廉等优势，已在宁波市农科院东钱湖园区、慈城三友基地等投入使用，平台工作稳定，监测效果理想，显示出较强的应用潜力。应用本系统，能为用户提供决策管理的信息支持，有利于提升精细化和智能化管理水平，节约劳动力，降低劳动者的生产强度，提高生产效率；同时也为农产品提供详细的生产数据，建立生产环境大数据资料，有助于建立农产品可追溯档案。
参考文献
[1]管继刚.物联网技术在智能农业中的应用[J].通信管理与技术,2010(3):24-27+42
[2]姚於康.国外设施农业智能化发展现状、基本经验及其借鉴[J].江苏农业科学,2011(1):3-5.
[3]左景行,潘慧锋,宋泉华,陈进红.浙江省设施农业的现状与发展对策[J].浙江农业科学,2010(3):441-444.
篇2
随着全球新能源投资趋势愈演愈热，全球许多领域的领先企业都在关注新能源的发展，该领域的人才需求也不断加大，而且随着国家对新能源领域的投资加大，专业的光伏人才也越来越受青睐，对应开设相应课程的学校数目同样会激增。从发展趋势来看，新能源相关教学仪器会有很大的市场需求。但由于新能源技术是近10年飞速发展起来的新领域，很多学校没有合适的教材和教学仪器，需要进行购置。
湖北众友科技有限公司与武汉职业技术学院合作研制出《太阳能光伏发电应用平台》，并应用到科研和教学中，取得很好的经济效益和社会效应。本产品可以进行太阳能电池板性能检测，光伏发电演示及开发应用实验。综合了太阳能特性测试及太阳能应用开发特点，能够满足市场对于太阳能箱体实验仪的需求，该项目的研究成果将进一步完善有关太阳能方面的实验。
1 系统介绍（如图1～2）
太阳能光伏发电应用平台主要由太阳能电池组件、太阳能自动跟踪系统、蓄电池组件、环境监测系统、太阳能测试系统、太阳能发电逆变器系统、太阳能应用系统组成。通过太阳能自动跟踪系统控制太阳能电池组件，实现逐日功能，使太阳能电池组件始终与太阳光线垂直，保证太阳能电池组件接收太阳能最大，进而太阳能电池一方面可以通过控制器为蓄电池组件充电；另一方面也可以通过逆变器直接将太阳能电池板提供的电能转换为交流电并输送到电网。其中蓄电池组件既可以直接为负载供电，也可以通过逆变器转换，将电能输送到电网，同时系统还可以通过太阳能测试系统实时测试太阳能电池组件的特性参数，并通过环境监测系统检测太阳能电池组件的环境情况及分析环境因素对太阳能电池组件的特性的影响。
太阳能光伏发电应用平台创新点如下所述：
（1）独有逐日系统，采用光强控制和时间控制两种控制方式，实现太阳能电池板太阳能自动跟踪。
（2）太阳能跟踪系统开放化，电机执行机构和光敏传感器接口预留，让学生自行连接，通过实训掌握操作方法。目前还没有其它产品拥有此功能。
（3）增加太阳能电池板工作环境监控，不仅仅对其电性能参数进行验证，同时对环境温度、湿度进行实时采样，更接近实际工业级运用中太阳能电池板的使用。目前还没有其它产品拥有此功能。
（4）采用多块工业级太阳能电池板，可进行并串联组合，模仿KW级光伏发电系统的太阳能电池板系统组建。
（5）太阳能跟踪器采用机械手产品的活动柜式，控制器以托盘形式展现，并集成基本特性测试及环境测试显示。其他系统采用挂箱结构，直接挂在主台体上，模块化设计更利于学生灵活操作。
（6）让学生将太阳能电池板、控制器、逆变器和蓄电池组合起来，构成太阳能光伏发电系统。系统通过逆变器将太阳能变成220V市电，可驱动实验室交流或直流负载（如实验室日光灯照明、LED显示屏等），并提供多种应用负载实验：感性、阻性、功能性应用实验（手机等智能设备）。
（7）太阳能路灯是目前光伏最为广泛的应用，太阳能光伏发电应用平台根据实际太阳能路灯构架配置了高效LED节能路灯，可直接用于实验室夜间照明。（如图3～4）
2 功能说明
实验内容主要分为6个实验系列，包括几十个太阳能光伏发电的相关实验。实验类型主要分为特性实验和应用实验。特性实验主要包括太阳能电池的相关特性实验及部分其他模块的特性实验。应用实验主要包括太阳能光伏发电的实际应用的相关实验。特性实验主要体现原理性的教学，适合广大高教的基础教学。应用实验主要体现太阳能光伏发电的基本流程的具体操作及演示，适合于高教及职教的技能训练。各个实验模块相互独立，接口开放，学生可自己进行实验模块的搭建及接线，完成相关内容的实验。
（1）太阳能电池板特性实验系列。
实验包括：太阳能电池板I-V特性测试实验、短路电流测试实验、开路电压测试实验、负载特性测试实验、最大输出功率测试实验、短路电流、开路电压与相对光强的函数关系实验、太阳能转换效率测量实验、太阳能电池串并联实验、太阳能组件模拟输出实验、软件通讯检测实验等。
（2）太阳能自动跟踪实验系列。
实验包括：太阳能电池发电原理实验、太阳能电池板能量转换实验、环境对光伏转换影响实验、太阳能自动跟踪模拟实验、太阳能光控跟踪实验、太阳能时控跟踪实验、太阳能光控-时控跟踪实验、环境监测实验、软件通讯检测实验等。
（3）太阳能蓄电池控制器实验系列。
实验包括：太阳能蓄电池充电控制实验、光伏型控制器充放电保护实验、蓄电池电压/电流测试实验、蓄电池电量估测实验、控制电池电流流入/输出实验、软件通讯检测实验等。
（4）太阳能光伏逆变器实验系列。
实验包括：逆变器原理实验、逆变过载保护实验、逆变器与市电互补实验、逆变器欠过压保护实验、太阳能网逆变器―负载供电实验、软件通讯检测实验等。
（5）太阳能并网实验系列。
实验包括：MPPT跟踪实验、孤岛保护实验、通讯控制并/脱网实验、电网扰动实验、发电功率测量实验、效率检测实验、并网原理实验、软件通讯检测实验等。
（6）太阳能应用实验系列。
实验包括：太阳能电池―风扇实验、太阳能节电照明灯实验、太阳能路灯实验、太阳能警示灯实验、太阳能电池充电器实验、太阳能音乐声响器设计实验，太阳能汽车模拟实验、软件通讯检测实验等。
3 结语
太阳能光伏发电应用平台主要应用于科研和教学，以实验实训为主，采用模块化设计工业级太阳能光伏发电系统，各个模块都能独立成为一套教学系统，通过搭积木的方式，浅显易懂，让学生了解太阳能光伏应用整个环节的原理及操作方法。
篇3
赣州市博物馆、城展馆展厅采光顶采用了光伏建筑一体化（BIPV）新技术。BIPV系统采用了稳定可靠的钢结构系统、技术先进的非晶硅BIPV双玻组件、具有防雷功能的直流集线箱、先进高效的逆变器以及先进的监控显示系统。BIPV系统主要包括两个方面：一是光伏系统与建筑电网并网联用；二是光伏器件与建筑材料相结合独立发电。将光伏阵列安装在墙壁等护结构上，可以有效利用建筑围护表面（屋顶），吸收太阳能，转化为电能，大大降低了室外综合温度，减少了墙体传热和室内空调冷负荷，节约了能源，可原地发电，原地用电，在一定距离范围内可以节省电站送电网的投资。由于光伏电池的组件化，光伏阵列安装简便，可任意选择发电容量。将光伏发电与建筑完美结合，既美观又节能环保，起到了极佳的低碳示范效应。
2、系统原理方框图
本系统分2个区域，第1个区域由220块（635x1245）标准非晶硅电池板与22块（635x612）非标准非晶硅电池板组成，第2个区域由85块（635x1245）标准非晶硅电池板组成。第1个区域选用2台SMA SB3800逆变器把直流电逆变成与市电并用的交流电，第2个区域选用1台SMA SB3300逆变器把直流电逆变成与市电并用的交流电。电池板的串并形式为：第1个区域采用8串14并和8串13并；第2个区域采用7串12并。
3、主要产品、部件
太阳能光伏发电系统设备包括太阳能电池组件、并网逆变器等。太阳能电池采用非晶硅太阳能薄膜电池组件。非晶硅电池组件的转换率达到6.07%，具有良好的性能和使用寿命。逆变器采用SB 3800、SB 3300和SB1100，转换效率分别高达95.6%、95.2%和93%，采用MPPT最优化跟踪，使用高效冷却通风系统，内置光伏输入直流电子开关ESS，采用IP65防护等级，设备采用创新的功率平衡功能，能够在不同相上控制并平衡并网输出功率。
4、光伏系统施工安装
系统配备的通讯及监控系统由质量可靠的PC机、数据采集器、传输线缆及其他相关附件组成，通过先进的监控与显示系统实时监测光伏系统运行状况及相关数据，系统具有人机互动功能，可监测并显示系统直流工作电压和电流、交流输出电压和电流、功率、功率因数、频率、故障信息以及环境参数（如辐照度、环境温度等），统计和显示日发电量、总发电量等信息，并可打印报表。另外，系统还具有过压、失压、过载过流、漏电、短路保护功能，并网逆变器内置的电网保护装置具有防孤岛保护单元（MSD），能有效防止孤岛效应。在光伏系统中选用通过TUV、CE等认证的专业光伏电缆产品。为保证装饰效果美观，线缆隐蔽铺设，在不同位置做不同大小线槽。线槽之间以及线槽与屋面金属构件用螺丝连接，线槽之间与整个接地系统相做牢固连接，有保护功能；各方阵的线缆方便连接，有足够的强度，线缆连接附件的防水、抗老化性能强。
光伏组件在安装制作前应与土建施工图进行详细校对，对已建主体结构进行复测，并按实测结果对光伏系统进行必要的调整。所有焊接处焊缝连续、均匀，焊后除去焊渣并涂防锈漆两道；焊接作业时，采取防护措施防止烧伤母材。硅酮结构密封胶必须在清洁、通风的室内注胶，注胶宽度和厚度符合设计要求，注胶前清除玻璃面板和铝框表面灰尘。
5、并网系统主要性能
电池板方位角相同区域内的组件所发电通过逆变器并接到外部单项低压电网上。实时对外部电网的电压、相位、频率等信号进行采样比较，始终保证逆变器输出与外部电网同步。逆变器实施跟踪光伏组件的工作参数，保证逆变器输出的电能最大化。具有过压、欠压、过流、漏电、短路接地、自动隔离电网等保护功能。能有效防止孤岛效应发生。逆变器自带标准的RS485与RS232通讯接口，通过数据线连接计算机及数据采集器，监测光伏系统各运行参数，统计发电及减排量，自动生成报表。逆变器有故障检测与报告输出功能。
6、系统能效分析计算
系统由太阳能光伏组件，逆变器等组成，整个系统的效率和光伏组件转换效率，逆变器效率，直流传输损耗等相关，系统效率计算如下：
系统效率=光伏组件效率×逆变器效率×（1-直流线损率）×其他效率
非晶硅效率=6.07%×95.6%×（1-1%）×80% =4.59%
考虑电缆接头接触电阻等其他因素的影响，线路总损耗不超过1%，其他效率包括交流配电损耗、灰尘对太阳能电池转换效率的影响等等。
发电量应用专业软件RETScreen计算可以得到不同倾角光伏阵列的年发电量。在输入基本模型之后可以估算发电量每年约为12.0兆瓦时。
7、节能量计算
我国常规电能以煤炭发电为主，煤炭发电量占全部发电量的70%以上，按我国煤炭发电厂平均每千瓦时电能耗用为400克标准煤计算。光伏系统发电每100 kWh，可以节省标准煤40千克，减排粉尘27.2千克，减排氮氧化物1.5千克，节省净水400升，减排二氧化碳99.7千克，节省柴油26升，减排二氧化硫3千克。
8、太阳能光伏组件及直流系统的检测及维护
太阳能光伏发电系统工程完成时对系统进行检查。检查内容除外观检查外，对太阳能电池阵列的开路电压、各部分的绝缘电阻及接地电阻进行测量。将观测结果和测量结果记录下来，作为日后日常检查、定期检查时发现异常时的参考依据。
9、逆变器检测及维护
逆变器安装于屋内展示大厅处，一方面是减少外界环境对设备的侵蚀，减少损耗，同时也方便以后的检修维护。逆变器的检测包括：外壳是否破损、腐蚀、生锈等；外部布线是否损伤，接线端子是否松动；工作时声音是否正常，机体的温度是否正常，换气冷却口是否阻塞，安装周围环境是否通风干燥。除了以上外观检查外还要用仪表进行检测：绝缘电阻检测，逆变器保护功能检测，显示部分工作正常确认，监控系统显示的逆变器发电状态是否正常等。
10、配电并网装置检测及维护
配电并网系统的维护分为日常维护和定期检修两种。日常维护主要包括日常巡视检查，一日一次（或两次）例行检查，定期检修则每三个月进行一次小型规格检修，每半年进行一次中型规格检测，每年进行一次大型规格检修。以确保系统始终处于最优运行状态。
11、结束语
篇4
光伏中心现场数据采集系统用来获取光伏电站设备的实时运行数据（例如：光伏阵列电压、光伏阵列电流、日照强度等），光伏电站现场网络服务系统将获取的实时运行数据通过网络发送到光伏中心总检测控制室，光伏中心总检测控制室数据管理系统接收数据并将其保存入数据服务器中，这样总检测控制室数据库服务器中就存有各光伏电站的实时和历史运行数据，并能将这些运行数据以表格和图形曲线方式通过显示设备显示出来。设在各光伏电站现场的视频摄像头，也通过网络传送到总检测控制室，并且通过显示设备显示光伏电站的实时现场环境画面。现场数据采集系统是整个光伏中心数据采集系统的核心部分，承担着第一手数据的采集任务，是整个系统的数据源。
一、数据采集
现场数据采集系统将面对不同的现场仪表传感器和不同的传感器数据接口与数据传送方式。
依据光伏中心数据采集系统的要求，需要现场采集的数据有：
（1）环境温度；（2）环境风速；（3）环境湿度；（4）太阳水平面总辐射；（5）当地的实时天气预报数据；（6）光伏阵列电压；（7）光伏阵列电流；（8）光伏组件表面温度；（9）输出交流电压；（10）输出交流电流；（11）输出交流频率；（12）逆变器起始工作电压；（13）逆变器工作时间；（14）总发电量；（15）故障次数。
二、现场数据采集系统结构
鉴于光伏电站现场采集的数据量大及现场的每一个传感器的数据接口的不确定性，为保证数据传送后对于光伏监控中心的数据处理的一致性，保证可以有新的电站系统加入，光伏电站现场设置一个现场数据采集系统。
根据光伏电站现场数据采集的需求，设计现场数据采集系统结构如图1所示：
图中的数据采集仪表为现场的各种仪表，考虑到仪表的多样性和以后的可扩充性，数据采集所采用的数据网络，即仪表与数据采集器的连接方式采用以下四种方式：（1）以太网；（2）RS485；（3）RS232；（4）模拟通道加模数转换。
为了以后的系统扩充，系统预留了其他数据接口。
现场数据采集系统依据每一个现场传感器的数据接口协议将传感数据接收到数据采集器中。
现场数据采集系统将采集到的数据按系统的数据格式要求打包后通过现场网络服务系统传送到总监控中心。
考虑到现场的各种仪表是长期24小时工作的，仪表的自诊自检是必须考虑的。故障自诊自检技术需要各个环节的密切配合，通过故障自诊自检技术，可以提供一些辅助的故障决策和故障信息、设计必要的故障自排除功能对用户来说却是非常必要的。如为了防止数据在传输过程中引起的干扰错误，可以采取校验算法，确保数据的准确录入。又如传感器设备可以将自己的工作情况传送到总监控中心，提示相关的设备维护人员做相应的处理，一旦由于设备故障的原因导致数据的不正常，系统无将法正常运行时，诊断出故障的仪器，可以采取针对性措施去加以排除。
三、现场数据采集系统数据格式
数据格式是数据保存和通信的编排格式。可为数值、字符或二进制数等形式。由数据类型及数增长度来描述。数据格式的确定应满足一定条件：
（1）保证记录所需要的全部信息；
（2）提高存储与通信效率，保证存储空间的充分利用和通信的可靠稳定；
（3）格式标准化，保证有关数据处理系统间数据的交换。根据数据记录长度的特点，一般分为定长格式和变长格式。
鉴于各电站数据采集仪表的不确定性和复杂性，系统设计了仪表与系统的数据格式的适配器，用于各仪表与系统的连接。适配器将安装在数据采集器中，系统留有接口，以便于针对不同仪表编写不同的适配器软件。
现场数据采集系统的数据格式定义如表1所示。
四、通信协议
TCP协议和IP协议指两个用在Internet上的网络协议（或数据传输的方法）。它们分别是传输控制协议和互联网协议。这两个协议属于众多的TCP/IP协议组中的一部分。TCP/IP协议组中的协议保证了在Internet上数据的传输，TCP/IP通过使用协议栈工作。这个栈是所有用来在两台机器间完成一个传输的所有协议的几个集合（这也就是一个通路，数据通过它从一台机器到另一台机器）。栈分成层，栈的每一层都能从相邻的层中接收或发送数据。每一层都与许多协议相联系。在栈的每一层，这些协议都在起作用。
TCP/IP协议具有以下一些主要的特点：
（1）开放的协议标准，可以免费使用，并且独立于特定的计算机硬件与操作系统；
（2）独立于特定的网络硬件，可以运行在局域网、广域网，更适用于互联网中；
（3）统一的网络地址分配方案，使得整个TCP/IP设备在网中都具有惟一的地址；
（4）标准化的高层协议，可以提供多种可靠的用户服务。
鉴于TCP/IP协议的广泛应用，现场数据采集系统采用TCP/IP协议作为采集数据的通信协议。
参考文献
[1]陈超.光伏电站的远程数据通信及网络监控管理[D].合肥:合肥工业大学,2004.
篇5
1、引言
随着全球能源形势的日益紧张和环境污染的加剧，光伏发电以其环境友好而成为了世界各国争相发展的能源新宠。本文在详细分析并网型光伏发电系统运行中的孤岛效应基础上，对三类孤岛检测方法进行了对比介绍。
2、孤岛效应
如图1所示，并网光伏发电系统（Grid-connected PV System）经过断路器1接至公共连接点（point of common coupling，PCC），R、L、C为光伏发电系统负载。孤岛效应是指电网从PCC处断开，进而使得分布式电源（Distributed Generation，DG）与其负载形成封闭系统的现象[1]。一般情况下，因为DG输出功率和负载的不匹配，电网和DG系统间都会有能量的流动，即。当孤岛产生时，突变为0，这将导致PCC处电压和频率发生突变，进而出现过电流等现象，威胁到系统运行、设备及人员的安全，因此，孤岛的快速有效检测对保护控制尤为重要[1]。
图1光伏发电系统运行原理图
3、孤岛检测
孤岛检测方法主要分为基于电力线路通信的检测方法、被动式孤岛检测方法和主动式孤岛检测方法三种。
3.1基于电力线路通信的检测方法
基于电力线路通信的检测方法有：基于SCADA系统的断路器和重合闸装置状态检测方法和电力线路载波方法[2]。这种方法的可靠性较强，但因为成本较高，联动操作复杂及延时较长，基于电力线路通信的检测方法未被广泛应用。
3.2被动式孤岛检测方法
被动式孤岛检测方法是通过检测PCC处电压、频率等电参量来完成孤岛检测的。主要有：过/欠电压和高/低频率检测法（Over/Under Voltage and Over/Under Frequency，OUV and OUF）、电压相位跳变检测（Phase Jump Detection，PJD）和电压谐波检测法（Harmonic Detect，HD）[3]。被动式孤岛检测方法的优点是不会对系统产生影响；缺点是系统检测盲区（No-detection Zone，NDZ）较大，易出现误动。
3.3主动式孤岛检测方法
主动式检测方法主要思想是通过分布式电源的控制器向电网中注入小的扰动，根据电网对此扰动的响应来检测孤岛。主要有：阻抗测量检测法、主动频率偏移法（Active Frequency Drift，AFD）、Sandia频率漂移检测法（Sandia frequency shift，SFS）和Sandia电压漂移检测法（Sandia Voltage shift，SVS）等[4]，本文重点介绍AFD及其改进检测方法。
1）主动频率偏移法（Active Frequency Drift，AFD）
主动频率偏移法[5]是通过控制逆变器来改变PV系统输出电流的半波周期，如图2所示，在每个半波周期结束时加入一个死区时间，则半周期频率偏移量为。基于系统稳定运行的需要，电流的整波周期认为0.02s。定义截断系数，为电网电流周期。
正常情况下，光伏逆变器为单位功率因数运行。当电网与PV系统断开时，电流和电压的相位差会逆变器增大输出电流的频率；另一方面，死区时间的设置会使得电流频率不断的增大，直至频率增大至触动过频率保护。这种孤岛检测方法对感性负载中检测效果最好，电阻性负载检测效果一般，但是由于容性负载对PCC电压频率的一直作用使得孤岛检测失败，即有一定的检测盲区。
2）Sandia频率漂移检测法（Sandia frequency shift，SFS）
基于AFD的Sandia频率漂移检测法[6]是在AFD的基础上进行了正反馈的线性放大处理，如式（1）所示，重新定义截断系数为：
cfk=cf0+k（（fk-1）―f0） （1）
式中：为截断系数初值，K是反馈系数，是第k-1次检测到的PCC处的频率，是电网工频（50Hz）。
未形成孤岛时，和相等，即公式（1）括号内部分为0；当PV系统和电网断开时，逐渐增大，公式（1）等号右侧后半部分不断增大，直至越过频率保护限值。反馈系数K的控制可以实现检测速度的调节、频率负向变化的检测，同时也减小了NDZ的范围。
较被动式孤岛检测技术，主动式的孤岛检测方法检测盲区更小、检测速度更快；不足是会向电网注入少量的谐波，对系统电能质量产生一定的影响。
4、结束语
本文对孤岛效应的形成原因及其对光伏发电系统的影响做了深入的分析，对比阐述了三类孤岛检测技术的原理和技术性能。此外，未来在开发新孤岛检测方法的基础上，多种检测技术的组合使用方法也是一个提高孤岛检测效率及性能的研究方向。
【参考文献】
[1]郭小强，赵清林，邬伟扬.光伏并网发电系统孤岛检测技术[J].电工技术学报，2007，4（22）：157-162.
[2]鹿婷，段善旭，康勇.逆变器并网的孤岛检测方法[J].通信电源技术，2006，23（3）：38-41.
[3]Z. Ye， R. Walling， L. Garces， R. Zhou， L. Li and T. Wang， “Study and development of anti-islanding control for grid-connected inverters，” NREL/SR-560-36243. Golden， CO： National Renewable Energy Laboratory， May 2004.
篇6
上世纪70年代，能源危机的爆发和日益恶化的环境引发全球的思考，发展可再生、无污染能源成为人类的共识。在此前提下，太阳能特别是太阳能光伏发电，在世界范围内受到高度重视，获得飞速发展。这也给农业温室大棚的发展提供了一个新的平台。温室大棚突破了传统作物种植受季节、环境、气候等诸多因素的限制，对农业生产有重大意义。但目前我国温室大棚多依靠人工经验进行管理，自动化程度不高，这种方式生产效率较低，不适合工厂化农业生产，且对种植者的素质要求较高。而智能型光伏温室大棚能够实现对农作物生长环境各基本要素的控制，实现农业生产的智能化生产，并解决了无电、缺电地区农业生产的供电问题。
2 光伏技术与温室大棚的结合
这种温室大棚采用非晶硅薄膜式太阳能电池。
首先，薄膜电池弱光性好，阴雨天也能发电，常年累计发电量比普通的晶硅电池高20%左右。其次，这种电池利用薄膜的分光技术将作物所需波段的太阳光穿透电池后被作物吸收，作物生长不需要的波段则被用于薄膜电池吸收发电，部分被转换成热能以提高棚内温度。植物进行光合作用主要是利用有效光谱为440nm的蓝光和660nm的红光区，（见图1所示），而这种薄膜电池的最大吸收波峰在400-600nm，在理论上薄膜电池的最大吸收波峰与植物光合作用的吸收波峰并不冲突（是否完全不影响作物生长仍在研究中）。另外，紫外线不是作物生长所需，甚至会破坏作物，薄膜电池可以对其进行吸收，省却了加遮阳网的麻烦。
非晶薄膜电池使得光伏与温室大棚能够更好的融合，在不影响大棚内作物正常生长的基础上，能够借用大棚的向阳面直接低成本发电，供大棚内的各种设备使用（见图3所示），实现了节能减排；同时，也充分有效的利用了土地资源，使农业用地的利用最大化。
3 光伏温室大棚的智能控制系统
虽然温室大棚在我国得到了广泛应用，但大多数未采用智能控制技术，自动化程度低，环境控制能力有限，这也在一定程度上影响了温室作物的产量和质量，因此，温室大棚智能控制系统的建立很有必要。
影响作物生长的因素主要有温度、湿度、CO2浓度以及光照等，其间还要进行杀虫、灌溉等工作，如果能够实现对这些因素的智能控制，不仅可以减轻种植者的负担，还能提高农作物的产量与质量。而整个系统的用电可以由太阳能薄膜电池提供，即使将大棚建在无法利用电网电能的偏远地区，也不会受到限制。光伏温室大棚的智能控制系统原理如图4所示。
1）温度的调节：根据棚内作物设置最佳温度范围，并通过温度传感器进行监控。当室温低于设定值时，系统根据棚外阳光情况（通过光照传感器检测）利用太阳能加热器（阳光充足时）或者电加热设备（阳光不足时）进行升温，电加热部分由蓄电池组供电。当温度高于设定值时，采用湿帘-风机系统进行降温，湿帘是利用水蒸发吸热原理降温，风机则通过产生的风压强制空气流动进行降温。有研究表明，大棚的室温达到33度时便需要强制降温，否则会对作物生长产生不利影响，湿帘和风机二者结合使用，有效控制了棚内高温的产生。
2）湿度的调节：如同温度调节，当棚内湿度低于设定值时，系统驱动太阳能水泵工作，通过大棚顶端的喷嘴喷出的喷雾来提高湿度，这样也避免了湿度过大。当湿度高于设定值时，系统驱动电动窗开启进行通风，利用湿度差来进行室内外的空气交换，以降低湿度，必要时可以驱动风机加快空气流动和交换。
3）CO2浓度的调节：CO2是作物进行光合作用的重要原料，适宜的浓度可以使作物活力增强、产量增加，温室大棚是相对封闭的环境，使得对CO2浓度进行控制成为可能。提高CO2浓度是通过CO2发生器实现的，棚内浓度低于设定值时，系统控制CO2发生器工作；浓度过高时，则驱动电动窗开启进行通风。
4）光照的调节：传统的大棚需要遮阳网进行遮阳，但这种光伏温室大棚的太阳能薄膜电池本身就具有遮阳功能，且利用分光技术将不利于作物的光谱光照吸收，作物所需的则可以正常穿透（见前文所述），因此，可以兼作遮阳网使用。当光照弱于正常值时，系统根据检测到的光照度，控制开启相应数量的LED补光灯，以满足作物生长的光照要求。另外，还可以根据作物的特性适当延长光照时间，提高作物的品质和产量，甚至也可以用来反季节培植作物。
5）雨感功能：温室大棚能的智能控制系统能够检测天气状况，并适时进行防护处理。当出现下雨的天气时，系统接受到传感器感应到雨滴的信息，并驱动电动窗自动关闭，使棚内作物避免遭遇“雨灾”。
6）杀虫功能：大棚内作物生长可能会遭到害虫的侵扰，再加上通风需要，时常开启电动窗，棚外的害虫也难免进入，为尽量减少使用农药，培植绿色作物，棚内配置了太阳能杀虫灯。这种杀虫灯通过紫外光利用昆虫趋光的特性将其引诱，并用高压网将害虫击杀。杀虫灯由智能系统控制开关时间，并由薄膜电池充电的蓄电池为其供应电能。
7）灌溉功能：棚内安装了土壤湿度传感器，并将检测数据传至控制系统，当作物需要灌溉时，系统驱动光伏水泵工作为其提供水源。而光伏水泵也肩负着为屋顶喷嘴提供水源的工作（见上文所述），其工作与否完全取决于棚内作物的需要，避免了过量用水，起到节水作用。
4 智能型光伏温室大棚的前景展望
智能型光伏温室大棚利用光伏技术和智能控制技术实现了对棚内温度、湿度、CO2浓度以及光照的自动控制和调节，并根据实际情况自动进行“避雨”、杀虫、灌溉等一系列工作，真正实现了农业生产的自动化和智能化，在减轻种植者负担的同时，也提高了农作物的生产效率。而整个系统只需要用大棚上安装的太阳能薄膜电池来供给能量便可运行，无污染且节约能源，也保证了不便接入电网偏远地区的正常使用。
目前，光伏和智能控制技术在农业生产领域的应用仍处于起步阶段。我国是农业大国，农业生产技术的提高对我国有着重要意义，多学科与农业的融合将是农业发展的一个必然方向。而对于光伏行业来说，将温室大棚透光屋面充分利用，作为光伏发电的建筑基础，可以节约大量的土地资源，有助于实现低成本发电。另外，加强对各类作物生长机理的基础性研究对普及和推广这种智能型光伏温室大棚有着重要意义，有助于推动这种大棚从概念性展示向实用阶段的发展，以真正实现提高作物品质和产量，又兼顾发电的双赢效果。
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引言
在人们对能源需求急剧增加,而化石能源日益匮乏的背景下,开发和利用太阳能等可再生能源越来越受到重视。世界各国政府纷纷把充分开发利用太阳能作为可持续发展的能源战略决策,其中光伏发电最受瞩目。太阳能光伏发电是新能源的重要组成部分,被认为是当前世界上最有发展前景的新能源技术,各发达国家均投入巨额资金竞相研究开发,并积极推进产业化进程,大力拓市场应用。太阳能的利用虽然是无地域限制,随处可得,但目前光伏发电系统效率偏低是光伏发电大规模推广应用的瓶颈,因此如何最大限度地利用光伏阵列所产生的能量是关键问题所在。
1、概述
能源是推动世界经济发展和繁荣的车轮，20世纪至今，在世界能源体系中，煤、石油、天然气等非可再生资源成为人类社会文明进步的主要能源结构。随着社会进步历程的加速发展，人类社会对非可再生能源的需求量也不断地增加，由于人类对非可再生资源过度地开采利用以及一些不合理的维护等，致使了全球性的环境污染及资源枯竭。
21世纪的今天，人类在能源利用方面面对着巨大的挑战，这主要包括：大规模地开采及不合理地利用煤、石油、天然气等非可再生资源，造成了非可再生资源储量的锐减和枯竭；另一方面，以煤、石油、天然气等化石燃料为主的传统能源体系在人类强调走可持续发展道路的今天遇到了极大的限制。
太阳能资源是一种分布广泛、储量无限的清洁无污染能源，被科学家誉为是世界上最理想的绿色资源，是人类开发和利用新能源的首选资源。开发和利用太阳能的基本方式有：一是利用光热转换，将太阳能转化成热能；二是利用光伏阵列通过汇流装置间接将太阳能转为电能，即光伏发电。截止到今天，在开发利用太阳能的过程中，光伏发电已然成为其最主要的途径，从上世纪80年代起，光伏产业就成为世界上飞速增长的新型产业之一，随着各国不断地加强对可再生资源开发利用重视的力度，光伏这一产业的发展市场将会更加广阔。
光伏电池是光伏发电系统的核心部件，其输出电流、电压的大小和稳定情况不仅与电池本身结构等参数有关，而且还很大程度地随着环境温度、光照的改变而波动起伏。同时由于外界环境因素变化无常，致使光伏电池的输出特性表现为非线性，因而在一天当中某一特定工作条件之下，光伏电池功率输出存在唯一的最大值点。为了更有效地利用光伏电池，应当采取一定的控制技术，来确保光伏电池实时都能输出最大功率，这即是最大功率跟踪（MaximumPowerPointTracking，MPPT）技术。在实际光伏发电系统中，装设MPPT控制装置，能够有效提高光伏电池的发电效率。
2、光伏发电存在的问题
近年来光伏发电虽然从技术和市场上都得到了飞速发展,但值得注意的是,光伏发电自身存在一些问题需要亟待解决:
1）发电效率偏低,目前我国火电机组年利用小时数一般可达500小时以上,最高可达7000小时以上,水电年机组利用小时约在3500小时左右,而光伏组件只有2000小时左右。
2）发电成本偏高,目前生产一度电,火电成本约为0.4~0.5元,水电成本约为0.2~0.3元,核电成本约0.3~0.4为元,风电成本约在0.6元以上,而光状发电成本在1元以上;从上网电价看,风电上网电价约为火电1.3倍,而光伏上网电价约为火电的2.2倍。
要提高光伏发电在可再生能源应用中的比例,必须从提高效率和降低成本两方面入手,这就需要从光伏组件的材料与制作工艺、光伏阵列的配置优化、逆变器的拓扑与控制等多方面考虑,寻找一切尽可能提高光伏发电效率与降低成本的方法。
3、效率影响因素分析
3.1、自然环境因素:光辐照资源、温度太阳福射强度指太阳投射到组件单位面积上的福射功率,这里的温度是环境温度,光伏组件的工作温度一般比环境温度高。根据光伏组件的工作特性,其输出电压和电流都会随着太阳福射强度和温度的变化而变化,因此环境因素会影响光伏组件的工作性能,从而影响光伏组件的转换效率。
3.2、光伏组件
光伏组件的光电转换效率、组件标称功率偏差、组件的光照人射率和组件初始光致衰退效应这4个方面因素影响光伏电站效率。光伏组件的转换效率越高、标称功率正偏差越大、光照人射率越高、光致衰退效应越小，光伏电站效率越高。如果光伏组件衰减越慢，电站长期效率越高。
3.3、光伏组件匹配
由于制造工艺限制，同型号的光伏组件存在制造误差。当组件构成方阵时，会产生组件匹配损失，组件串联时会产生电流损失，组件并联时会产生电压损失。组件匹配损失范围在1.5%一3％，典型值为2％。
3.4、电池温度
光伏电池的工作温度对光伏方阵的输出功率响重大影响，单晶硅电池功率温度系数为一0.5％/℃即电池工作温度上升1℃，电池输出功率降低0.5％。如果由于环境温度和太阳辐射使得电池工作温度由于标准条件工作温度35℃，使得电池功率下降17.5％，进而光伏电站效率也至少下降17.5％。
3.5、MPP损耗
MPP所造成的功率损失包括静态和动态跟踪损失。静态跟踪损失是指最大功率点跟踪算法并不能跟踪到真正的最大功率点造成的能录损失,如目前采用的的扰动观察法和电导增量法,这两种算法由是基于扰动步进行最大功率点踪,所以在最大功率点附近会产生振荡,从而造成能量损失。动态最大功率点跟踪损失是指在进行最大功率跟踪过程中,外界环境辐射强度、温度等发生变化时,最大功率点跟踪算法不能跟踪到真正的最大功率点造成的能量损失。
3.6、线损、变压器损耗
光伏发电系统内部的各个环节都需要使用电缆来进行电能传输,因此传输过程中必然存在阻抗损耗。对于大型光状发电系统,交流电能并网前需要变压器升压,其系统损耗相对于小型光伏发电系统多了变压器损耗。
4、优化
4.1、建筑物表面对光伏发电的影响
对于地面大型光伏电站,光伏阵列基本能采用最优倾角和方位角进行安装,但对于分布式光伏发电系统,尤其是建筑光伏,其朝向和倾角就有各种各样的可能,如光伏幕墙、斜屋顶等。对于建筑光伏,组件倾角和方位角朝向的选择需考虑建筑的美观度、阵列安装的复杂度以及建筑物的朝向等,因此在设计安装应在保证安装可行的基础上尽量降低建筑物对光伏阵列发电量的影响。
4.2、优选设备，特别是优选组件和逆变器。在试验电站里，对比不同组件或逆变器的发电量，进而确定最佳性价比的设备。
4.3、积极进行系统集成研发工作，主要目标是提高效率、降低成本，包括开展系统解决方案的研发和推广;新技术、新产品的跟踪和应用;光伏电
站及其环节的(效率)检测和分析;技术信息化(数据库)以及工程共性难题研究和解决。
4.4、逐步提高光伏电站设计技术水平，能够根据地理位置、气候条件、污染情况、客户需求、风险控制和生态环境等条件设计最佳的光伏发电系统。
4.5、加强光伏电站效率检测和工程评价工作。构建电站效率检测、优化方案研发、示范电站测试、工程项目推广等环节组成的循环机制，不断提高光伏电站性能。
结束语
光伏电站发电系统其自身的特点,沿用传统跟踪模式会使建设成本攀高,甚至提高的发电效率还不足于弥补建设成本的升高,本文分析了光伏发电系统效率的提高的相关方面,但是其还是有需要不足，需要进一步的研究采取相应的措施。
参考文献
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光伏系统中，如何提高光伏电池的转换效率，以使照到地面上的太阳光子的能量尽可能被吸收转换成电能，从而对发展清洁能源、降低不可再生能源的消耗和碳排放，具有十分重要的意义，而由此产生的最大功率点跟踪（Maximum Power Point Tracking， 即MPPT）跟踪技术也成为了光伏发电系统研究的一个重要方向。
最大功率点跟踪（MPPT）是指根据环境和负载的变化，采用一系列硬件设备和配套软件控制方法，通过控制太阳能光伏发电模块输出电压和输出电流，使输出功率始终保持在光伏模块最大输出功率曲线上，从而最大限度发挥太阳能光伏电池的光电转化效率，这对提高光伏系统的单位面积功率密度和降低投资成本具有重要意义。
实验表明，光伏系统的I-U输出特性随环境温度、光照强度以及负载变化而变化，为非线性关系，这些变化规律能通过PV（Photovoltaic，光伏）的系统状态（PV电池端口电压Upv和电流Ipv）形成控制信号。传统的MPPT方法可分为开环和闭环MPPT方法，而最常用的闭环MPPT基本方法包括电导增量法（Incremental Conductance，INC）和扰动观察法（Perturbation and Observation Method）。基于扰动观察法和电导增量法的研究方法的选择上，据国内期刊文献显示，有文献[1]基于扰动观察法和短路电流法对MPPT进行研究，文献[2]利用单片机检测PV端口电压实现对天气变化的扰动法MP
PT研究，文献[3]采用零均值电导增量法进行MPPT跟踪的研究，文献[4]应用电导增量法对MPPT跟踪的研究等；文章先对光伏阵列的输出特性进行分析，接着基于扰动观察法和电导增量法算法，对MPPT跟踪要点进行分析，然后指出存在问题并进行优化探讨，最后形成结论。
1 光伏阵列的输出特性分析
1.1 光伏阵列的电路模型[3]
太阳能光伏阵列是利用晶体半导体在受到光照射时产生电动势（光生伏特效应），从而产生电能带动负载或为蓄电池充电。其电池电路模型如图1所示。
图1中：I为输出电流，Iph为光伏模块的光生电流，ID为暗电流， Rs为内阻，Ish为旁路电流，Rsh为并联旁路电阻，U为开路电压，其接负载RL后为负载端电压URL。
输出负载RL上的电压、电流关系式为：
式中：K，q分别为波尔兹曼常数和电子电荷量；A为太阳能板的理想因数，可取A=1.5；T为光伏面板的温度；Isat为太阳能电池内部等效二极管的P-N结的逆向饱和电流。
1.2 光伏阵列的输出特性
从以上光伏阵列电路模型分析可知，太阳能电池阵列的输出参数（输出电流、开路电压等）是一个随光照强度、温度以及负载等因素变化的变量。图2为太阳能电池在几种测试条件下，即光照强度分别为1000W/m2、600W/m2、200W/m2，温度T=25℃时的典型输出特性。由图2光伏电池输出特性曲线可知，光伏电池在输出电压较低时，其输出电流变化很小，可视为一个直流的恒流电源。光伏电池的P-U曲线是一个单峰值曲线，光伏电池输出功率随输出电压变化而变化，在变化过程中存在一个最大值，即最大功率点，如图2所示。
2 光伏电池模块MPPT[6]
图3为PV电池在一定光照条件下的负载曲线和输出特性曲线的I-U图，由图可见，负载线与光伏电池输出特性曲线交于a点，工作点随光伏模块的I-U特性和负载线的变化而变化，工作点不同，光伏电池输出功率也不同。在不同的负载和环境条件下，按Pm=Um・Im输出值最大来调整负载阻抗，使得Um・Im≈U1・I1，使光伏电能得到最大利用，从而实现 MPPT 的控制。由图3可知，当只考虑光伏电池时，系统输出的最大功率点取决于光伏模块Imax和Umax的交点，若将光伏电池通过变换器与负载连接，其工作点则由负载限定。当负载不可调节时，光伏电池运行在a点，该点的输出功率小于最大功率点（MPP）的输出功率。当负载可调节时，通过检测光伏电池的输出U、I，计算出光伏电池输出功率，再根据dP/dU调整Boost升压变换器的占空比D，调节光伏电池的输出电压，从而将负载电压调节至 （U1+ΔU）处，使负载功率从a点右移到（a+Δa）点。而（a+Δa）点与光伏电池的MPP曲线在同一条等功率线上，此时光伏电池的输出功率最大。当外界环境变化时，仍然可通过不断调整占空比，实现光伏电池与 Boost 升压变换器之间的动态负载匹配，从而实时获得光伏电池的最大输出功率。
3 扰动观察法和电导增量法MPPT跟踪策略要点分析[6][7]
3.1 扰动观察法MPPT跟踪策略要点
扰动观察法通过改变光伏模块的输出电压，通过控制器施加一定的扰动增量U，得到光伏电池在扰动下的实时输出功率，然后将其和上一采样时刻的功率相比较。若大于上一时刻功率，则维持原来电压扰动的方向；若小于上一时刻功率，则施加反向扰动电压。这样确保了光伏电池的输出电压向着输出功率增大的方向变化，从而实现 MPPT。图4 为光伏电池输出功率对电压的P-U曲线。由图可知，在MPP处的功率对电压的导数为零；在MPP左边导数为正，在MPP右边导数为负。
dP/dU可表示为[6]：
式中：I/U，I/U 分别为电导和增量电导。
通过判断 I/U+I/U 值来确定扰动的方向。当 I/U+I/U>0，增大光伏模块的电压；当 I/U+I/U=0 时，维持光伏模块不变，当 I/U+I/U
振动观察法算法程序框图如图5所示。
3.2 电导增量法（INC法）MPPT跟踪策略要点[3]
电导增量法是一种以控制、调整光伏电池的输出电压进行MPPT的方法，它通过比较光伏电池的电导和瞬间电导来改变输出电压参数，从而使工作点工作在光伏电池的最大输出功率曲线上，其算法的数学模型为：
即在最大功率点有：
其算法程序流程图如图6所示。
图6中，U0、U分别为光伏电池输出电压初值和增量；dI和dU 分别为光伏电池两次采样读取的电流差值和电压差值；U（i）和I（i）分别为光伏电池统第i次采样的输出电压值和电流值。
4 存在问题与优化探讨
4.1 扰动观察法
扰动观察法虽然具有计算简单，无需PV电池模块的具体参数等优点，但也存在跟踪响应速度慢，稳态情况下，由于不可避免的输入误差，会造成光伏模块的实际工作点在MPP附近振荡、波动，造成功率损失，而且在光照强度变化快的情况下会背离实际最大功率点的变化方向，造成振荡过大跟踪失败。
为避免上述反应速度慢、效率低及工作点波动过大等不利情况，实践中应考虑对传统的扰动观察法进行改进，以提高其精度和稳定性。例如，将光伏系统输出参数的采样信号通过DSP控制器进行闭环反馈控制，充电电路采用变换器调制。利用DSP控制器的A/D转换器实时采集计算PV系统的输出功率，通过调节电压波型的占空比，控制变换器的半导体功率管开关时间，调整系统负载的等效阻抗与太阳能板的内阻相匹配，从而使太阳能板输出最大功率。或结合其它方法，采用综合算法以提高精度和稳定性。
4.2 电导增量法
电导增量法通过比较光伏模块的电导和瞬间电导来改变控制信号，能减小跟踪的稳态振荡，精度较扰动法精确，响应速度较快，在温度和（或）光照强度发生变化时，输出电压能以平衡的方式跟踪其变化。但是，该方法计算复杂，对参数检测精度要求高，当受到噪声、测量误差和数字控制量化误差时，该方法也无法避免最大功率点附近的振荡，特别是当外界环境变化剧烈时。
为避免上述环境影响和输入误差所带来的振荡，实践中应考虑对传统的电导增量法进行改进，以提高其精度和稳定性。例如，采用零均值电导增量法[3]，或结合其它方法，采用综合算法以提高精度和稳定性。
5 结束语
太阳能光伏系统的I-U输出特性为非线性关系，输出特性随外界温度、光照和负载的变化而变化。扰动观察法和电导增量法是目前最常用的闭环控制最大功率点跟踪（MPPT）的两种方法，其中扰动观察法虽然具有计算简单，无需PV电池模块的具体参数等优点，但传统单一的扰动观察法存在跟踪响应速度慢，稳态情况下，会造成实际工作点的振荡、功率损失甚至跟踪失败，因此实际应用时应优化算法，例如，引入DSP控制器或单片机控制调节PMW波占空比，或与其它算法结合采取综合控制。与扰动观察法相比，电导增量法具有更小的稳态振荡，和更优的精度，响应速度较快，但该方法对参数检测精度要求高，当受到噪声、测量误差和数字控制量化误差时，也无法避免最大功率点附近的振荡，因此实际应用时也应优化算法，例如，采用零均值电导增量法，或结合其它方法，采用综合算法以提高精度和稳定性。
参考文献
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文章编号：1004373X(2008)2201802
Maximum Power Point Tracking Control Method Based on Incremental Conductance
HUANG Yao,HUANG Hongquan
(College of Electrical Engineering,Guangxi University,Nanning,530004,China)
Abstract：Maximum Power Point Tracking(MPPT) is one of the important problems for the photovoltaic system.This paper introduces the construction of photovohaic system.A type of maximum power point tracking control method is proposed using incremental conductance based on the analysis of the photovohaic cell′s P-V curves,associating it with photovohaic grid-connected inverter′s characteristics and mechanism of MPPT.This method can make the control accurate and response pace speedy.
Keywords：solar power;photovoltaic system;maximum power point tracking;incremental conductance
能源紧缺,环境恶化是日趋严重的全球性问题。人类为追求可持续性发展，正积极发展可再生能源技术，寻找新能源已经是当前人类面临的迫切课题［1］。太阳能以其清沽、无污染，并且取之不尽、用之不竭等优点越来越得到人们的关注。全球能源专家们一致认定［2］：太阳能将成为21世纪最重要的能源之一。最近几十年，太阳能的光伏利用得到了迅猛的发展，受到了各国的普遍重视。光伏并网发电将太阳能转化为电能馈送给电网，是太阳能发电规模化发展的必然方向。其在缓解能源危机以及保护环境等方面都具有重大意义。
光伏系统的主要缺点一是初期投资比较大，二是太阳电池阵列的光电转换效率太低，目前最高的转换效率在实验室条件下也不超过30％［3］。为了解决这些问题，首先要研制价格低廉的并且能量转换效率高的光电材料，其次是在控制上实现太阳电池阵列的最大功率输出。目前，光伏系统的最大功率点跟踪问题已成为学术界研究的热点。
1 光伏并网系统的结构
光伏并网系统的结构如图1所示，控制单元MPPT为最大功率跟踪控制单元，其完成太阳电池阵列最大功率点工作电压Ur的确定。AVR为电压调节控制单元，其调节输出为并网电流幅值给定Ip，电流控制单元完成并网交流电流的跟踪控制。
图1 并网光伏系统结构图
2 光伏阵列输出特性
光伏阵列输出特性具有非线性特征，并且其输出受光照强度、环境温度和负载情况影响［4］。在一定的光照强度和环境温度下，光伏电池可以工作在不同的输出电压，但是只有在某一输出电压值时，光伏电池的输出功率才达到最大值，这时光伏电池的工作点就达到了输出功率电压曲线的最高点，称之为最大功率点（Maximum Power Point，MPP）［4］。因此，在光伏发电系统中，要提高系统的整体效率，一个重要的途径就是实时调整光伏电池的工作点，使之始终工作在最大功率点附近，这一过程就称之为最大功率点跟踪（Maximum Power Point Tracking，MPPT）。
图2为太阳电池阵列的输出功率P-U曲线，由图可知当阵列工作电压小于最大功率点电压Umax时，阵列输出功率随太阳电池端电压UPV上升而增加；当阵列工作电压大于最大功率点电压Umax时，阵列输出功率随UPV上升而减小。MPPT的实质是一个自寻优过程［5-9］，即通过控制阵列端电压UPV，使阵列能在各种不同的日照和温度环境下智能化地输出最大功率。
图2 太阳电池的输出功率P-U曲线
3 最大功率点跟踪（MPPT）控制
光伏系统常用的最大功率点跟踪方法有:定电压跟踪、扰动观察法、电导增量法、最优梯度法、滞环比较法、间歇扫描法、模糊控制法、实时监控法、神经网络预测法等［10］。这些方法都是根据太阳电池的特性曲线上最大功率点的特点来搜索最大功率点对应的电压，有的方法需要大量的计算，有的方法需要实时采样数据并进行分析。这些方法各有优缺点，可以根据不同的系统要求选用不同的控制方法。
3.1 电导增量法
电导增量法（Incremental Conductance）是MPPT控制常用的算法之一［4］。通过光伏阵列P-U曲线可知最大值Pmax处的斜率为零，所以有：
ИPmax=U・I（1）
dP/dU=I+U・dI/dU=0（2）
dI/dU=－I/U（3）И
式（3）为达到最大功率点的条件，当输出电导的变化量等于输出电导的负值时，光伏阵列工作在最大功率点。
3.2 本文提出的电导增量法
本文控制方法的程序流程图如图3所示，Un，In为检测到光伏阵列当前电压、电流值，Ub，Ib为上一控制周期的采样值。程序读进新值后先计算其与旧值之差，再判断电压差值是否为零（因后面做除法时分母不得为零）；若不为零，再判断式（3）是否成立，若成立则表示功率曲线斜率为零，达到最大功率点；若电导变化量大于负电导值，则表示功率曲线斜率为正，Ur值将增加；反之Ur将减少。再来讨论电压差值为零的情况，这时可以暂不处理Ur，Ы行下一个周期的检测，直到检测到电压差值不为零。
图3 电导增量法程序
4 结 语
电导增量法控制精确，响应速度比较快，适用于大气条件变化较快的场合。但是对硬件的要求特别是传感器的精度要求比较高，系统各个部分响应速度都要求比较快。这种最大功率点跟踪方法在光强和温度大范围变化的情况下具有高速、稳定跟踪特性。
参考文献
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［10］王飞.单相光伏并网系统的分析与研究［D］.合肥:合肥工业大学,2005.
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其次，全球光伏市场波动和竞争加剧。由于各国光伏产能迅速扩张导致供过于求，以及受到国际金融危机等影响，2008年后光伏市场产品价格逐步下滑，太阳能组件制造企业普遍亏损。在此背景下，全球贸易保护主义抬头，2011年美国对中国光伏企业发动“双反调查”，2012年美国商务部终裁对中国光伏企业征收反倾销税、反补贴税；2013年6月，欧盟基于“双反调查”，对中国光伏企业执行11.8%的临时税率，近期中欧就中国输欧光伏产品贸易争端达成价格、出口数量等承诺协议；印度也对来自中国、美国等的太阳能电池组件发起反倾销调查。
再次，国内光伏产业发展面临困境。我国光伏产业2004年后快速发展，从无到有、从小到大，从粗放发展到技术提升、结构优化发展，2007年至今光伏电池产量居世界首位，产能占全球60%，成为全球最大的光伏产品输出地。我国光伏产业的最大挑战在于“两头在外”：多晶硅材料约50%从国外进口，光伏电池生产设备主要依靠进口；光伏电池产品90%出口国外，其中60%出口欧盟。受美国“双反”影响，我国对美光伏产品出口下降八成，欧盟市场对国内光伏企业影响更大。在国外市场低迷及国内市场未启动背景下，我国光伏产业出现严重产能过剩，2011年第四季度以来半数以上电池组件企业停产，2012年以来制造环节全线亏损，企业普遍融资困难。当务之急是调整产业结构，淘汰落后产能，开发国内市场。
分析光伏产业发展前景，据欧洲光伏工业协会EPIA预测，太阳能光伏发电在21世纪将成为能源供应主体，预计2030年、2040年占世界总电力供应比重将分别达到10%、20%以上，21世纪末占比将达到60%以上。根据各国光伏发电技术路线和装机容量规划，美日欧2020年装机量将是2010年的4倍左右，2030年装机量将是2020年的6倍左右。同时，随着节能要求及环境约束收紧，火力发电成本将呈上升趋势；而光伏组件出货量每翻一番平均售价下降约20%，能源转换率可望提升至30%以上，光伏发电设备成本尚有30%的下降空间。预计全球光伏市场过剩产能经整合重组将重拾升势，可再生能源将逐渐发挥对传统能源的替代作用。
上海发展光伏产业具有技术研发、服务集成、金融资源等优势，但人力、土地和商务运行成本较高，我们坚持有所为有所不为，聚焦发展高附加值的产业链高端环节，走出一条适合上海特点的光伏产业发展之路。2009年《上海推进新能源高新技术产业化行动方案》，大力推进太阳能光伏等新能源产业发展，形成产业链集聚态势。其中电池组件领域集聚了晶澳、中电、神舟、超日等企业，生产装备领域有理想能源、空间电源所、汉虹、森松等企业，集成服务领域主要有航天机电太阳能科技公司，检测认证平台领域有太阳能工程技术研究中心、上海微系统所等。目前上海晶硅电池及组件产能超过4.5GW，在薄膜电池及装备领域形成技术研发领先团队，全市光伏应用规模达到30MW以上。
受国内外市场因素等影响，2012年以来本市太阳能企业产值、利润等大幅下降，部分企业面临资金紧张、停工停产等风险。上海航天机电等克服不利因素，坚持加强研发、优化管理、提升产业链价值，今年上半年航天机电出售光伏电站150MW，实现收益3.4亿元，位居国内光伏企业第一位。其具体做法和发展优势有：
一是，全产业链布局全球发展。航天机电2007年来大规模投资发展光伏产业，形成了从多晶硅、硅片、电池片、电池组件、EPC总承包、电站运营到装备研发等垂直一体化的光伏产业链；建成上海、内蒙、江苏三大产业基地，具备4500吨多晶硅、500MW电池片、500MW电池组件的产能。承担了上海世博会太阳能应用总体规划研究及永久性场馆太阳能应用设计，建设了世博中心兆瓦级光伏电站、酒泉卫星发射中心问天阁风光互补照明系统、国家级“光明过程”等项目，参与上海虹桥枢纽太阳能光伏发电项目建设。同时实施全球化发展战略，与美、德、意、韩等国光伏运营商成立合资公司，提高光伏产品市场份额，持续提升海外业务竞争力。
二是，上海加强技术研发应用做精做强企业。积极打造产业链核心技术研发平台，依托上海太阳能工程技术研究中心，累计投入1亿多元，加强硅材料、BIPV组件、聚光电池、薄膜电池、硅电池、PECVD等产品的技术研发，拥有相关专利超过30项。正在加快双面胶带电池组件、标准成本组件、抗PID组件等新产品的研发；探索应用3D打印技术提高电池组件转换效率，应用离子注入技术提高装备生产水平；将在连云港电池组件制造厂应用自动化焊接机器人，预期生产线可扩大40%产能，进一步降低生产成本、提高产品质量。
三是，上海以集成服务为主的赢利模式。当前光伏制造环节普遍亏损，产业链利润向电站建设运营环节转移，其中电站项目授权开发、EPC建设、电站项目开发商环节毛利率分别为3%～5%、7%和10%～15%。航天机电正从光伏制造商向电站运营商转型，以电站项目建设为突破口，拓展综合集成业务，已累计建设国内外600多座光伏电站。2011～2012年，航天机电在光伏系统集成市场排名全球第15位、国内第6位，预计2013年将进入全球光伏系统集成市场前10位。
此外，上海具备多样化融资支持路径。随着国内外光伏行业陷入困境，银行收紧对光伏企业贷款，电站项目融资困难，光伏企业IPO受阻，VC/PE投资案例大幅下降。航天机电具有强大的金融支撑服务能力，由航天集团提供财务支持，搭建海内外融资平台；已申请使用国家开发银行44亿元授信额度，通过资本市场融资累计约40亿元；与上实集团加强战略合作，组建合资公司收购运作国内外电站项目；探索组建新能源产业发展基金等。
根据国内外光伏产业发展格局及上海产业链整体情况，上海必须在把握技术升级规律、成本结构、产业链细分和价值分析的基础上，确立融入世界、服务全国、发展自身的定位。坚持核心高端引领，发挥核心技术研发、高端装备制造、集成配套服务等优势，形成在全国的产业龙头地位和引领作用；坚持引进开发并举，把握发展空间、载体和资源，一手抓结构调整优胜劣汰，一手谋市场可持续发展；坚持创新发展模式，推动建立行业联盟，加强国内外合作，提升产业链优势，努力打造上海光伏产业核心竞争力。发展目标是到2015年，形成3～5家有较强市场竞争力的龙头企业，光伏产业链核心装备技术水平和产业规模保持国内领先，进一步提升光伏总集成总承包等现代服务业发展优势，推动能源结构转型，促进经济社会可持续发展。
上海要研究制定城市能源发展路线图。2010年5月国际能源署（IEA）太阳能光伏路线图报告，描述了光伏技术发展现状及到2050年的发展前景。国内相关机构和省市也开展了光伏产业发展路线图的研究和制定工作，分阶段明确光伏技术发展路线、产业格局及政策措施等。上海在资源能源缺乏、环境约束趋紧的背景下，更需从长远发展的角度，规划制定包括太阳能光伏在内的能源发展路线图，明确新能源替代的总体部署、领域空间、阶段步骤、载体主体和资金支持政策等，加快建设资源节约型、环境友好型城市。
与此同时，上海还需要加强核心技术和高端装备研发。根据未来技术升级发展路线，加强超前谋划和技术装备研发。如在卷对卷薄膜太阳能电池领域，空间电源所已建成柔性薄膜电池卷对卷中试生产线；在多层非晶硅-微晶硅领域，理想能源开发的PECVD和LPCVD设备性能达到国外一流进口设备水平，而售价仅为进口设备一半。下一步，上海将依托承担的国家重大专项及本市战略性新兴产业重点专项，支持N型晶硅电池、异质结、离子注入等新一代光伏技术发展，加强产业链配套，扩大首台套应用；通过引进消化吸收再创新，促进从生产技术到产业技术的跨越，推动技术产业化、生产规模化发展。
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光伏发电系统历史数据的真实性和可靠性是发电功率短期预测的基础，而在系统实际运行中，如果系统突发故障，会导致历史数据在传输和保存时含有不良数据的情况发生，会破坏发电功率的规律性，导致历史数据出现异常，必然影响预测结果的精确度和可靠性。为尽量减少不良数据对光伏发电功率预测带来的影响，可以利用经典小波函数具有震荡特性和迅速衰减到零的特点，通过小波函数运算将基础数据中的不良数据进行检测和剔除。
小波函数是具有震荡特性、能够迅速衰减到零的一类函数。
若函数满足“允许性条件”
：这里为的傅里叶变换，则称为小波函数。由基本小波通过伸缩尺度因子和平移因子所生成的函数族：
（1）
称为分析小波或连续小波。
离散小波为：
（2）
任意函数的离散小波变换定义为：
（3）
通过上述小波函数的计算公式，明显可以看出进行光伏发电基础数据的小波分析查找信号间断点的计算工作量较大，为提高小波分析的高效性和准确性，我们必须利用MatLab软件强大的数值计算功能。
由此可见，在MatLab软件环境下编制小波函数运算程序，对光伏发电系统发电功率基础数据进行多层小波分解，完成对不良数据的函数计算和伪数据奇异点的筛查工作是十分必要的。
2 MatLab环境下人工神经网络的构建
人工神经网络又称BP神经网络，是一种多层前馈神经网络，该网络的主要特点是信号前向传递，误差反向传播。在前向传递中，输入信号从输入层经隐含层处理，直至输出层。每一层的神经元状态只影响下一层神经元的状态。如果输出层得不到期望的输出，则转入方向传播，根据预测误差调整网络权值和阀值，从而使BP神经网络预测输出不断接近期望的输出值。
MatLab软件在研发过程中已经设计包含了MatLab神经网络工具箱，以人工神经网络的基本理论为基础，编制出了可方便利用的公式运算、矩阵计算和微分方程求解等若干子程序，极大方便于BP人工神经网络的构建、网络数据的训练和数据重构工作。我们可以直接利用MatLab软件工具箱，根据自身的需要调用相关子程序完成与数值计算有关的一系列工作，避免再另行编写复杂MatLab语言计算程序的工作。目前我们可以应用的MatLab神经网络工具箱有关构建BP神经网络的函数主要有：newff，sim和train3个神经网络函数。
3 基于MatLab环境下的不良数据分析和处理
3.1 信号奇异点分析
通常情况下，当信号在某一时刻，其幅值发生突变，引起信号的非连续时，幅值的突变处是第一类型间断点，亦称该信号在此处具有奇异性。下面以亦庄西南部地区光伏发电系统2014年1月1日的发电功率数据为例，每10 min进行数据采集。在MatLab中输入基础数据得到下面小波分解图。可见信号分解图中，在高频信号d1中，能够直观地分析出第33信号点和第47信号点为信号奇异点，即光伏发电功率历史数据中的不良数据，需要进行剔除和重构。
3.2 构建BP神经网络时间序列预测模型
根据数据重构的需要，我们利用MatLab工具箱，建立经典的三层BP人工神经网络进行数据的训练和数据预测重构。
以亦庄西南部地区光伏发电系统2014年1月1日的发电功率基础数据为例，在光伏发电系统输出采集得到的基础数据中，选择100个数据输入BP神经网络，其中50个数据用于训练，其余数据用于数据预测重构，由此得出第33信号点的预测重构数据为234.3，第47个信号奇异点的预测重构数据为244.3。
4 结语
本论文提出，我们可以在MatLab软件环境下对基础数据进行小波分解，将不良数据检测并剔除。然后利用MatLab进行BP神经网络的构建、训练和数据预测，从而得到真实可靠的光伏发电历史数据，作为光伏发电系统发电功率预测的样本数据，经过MatLab软件验算，上文所述得到的基础数据重构预测模型，其误差满足BP神经网络设计的误差要求，可以可靠地运用到实际工程中区。
参考文献
[1]王小川，史峰，郁磊，李洋编著.Matlab神经网络43个案例分析[M].北京：北京航空航天大学出版社，2013.
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1 太阳能电池输出特性及模型分析
典型的太阳能电池的I-V方程为：
式（1）中IL为光电流；I0为反向饱和电流；q为电子电荷；K为玻耳兹曼常数；T为绝对温度；A为二极管因子；Rs为串联电阻；Rsh为并联电阻。
工程用太阳电池模型通常要求供应商提供几个重要技术参数，如Isc、Voc、Im、Vm、Pm。以下在基本解析表达式（1）的基础上，通过两点近似：（1）忽略（V+IRs）/Rsh项，这是因为在通常情况下该项远小于光电流；（2）设定IL=Isc，这是因为在通常情况下Rs远小于二极管正向导通电阻，开路状态下，I=0，V=Voc。按此，太阳能电池的I-V方程可简化为：
在最大功率点时， V=Vm，I =Im，可得
注意到开路状态下，当I=0时，V=Voc，并把式（3）代入式（2）得
由于exp（1/C1）>>1，忽略式中的-1项，解出C2
最后的太阳电池模型特性由（2）确定。
为了对光伏电池性能进行仿真，在MATLAB里选择用m文件编写，利用MATLAB提供的S函数接口，通过编写S函数来建立光伏电池的模型，它具有简单实用的特点，是建立光伏电池模型的不错选择。首先需要编写M文件，创建函数Ipv=fcn（S，Rs，T，Vpv）来求电流值I。
图1 光伏电池Simulink仿真模块及程序文件
2 扰动观察法实现最大功率跟踪
扰动观察法的实现原理是测量当前阵列输出功率，然后在原输出电压上增加一个小电压分量（或称之为扰动），其输出功率会相应发生改变，测量出改变后的功率，比较改变前的即可知道功率变化的方向。如果功率增大就继续原扰动方向。如果减小则改变原扰动方向。如果电压增加了，功率也增加了，或者电压减小了，功率也减小了，说明工作点位于最大功率点的左侧，下一步需要增加电压；如果电压增加了，而功率减小了，或者电压减小了，功率增加了，说明工作点位于最大功率点的右侧，需要减小电压。其最后的结果是工作点在最大功率点附近来回振荡。
定步长扰动观察法的实质是基于太阳能电池阵列输出功率的计算和采样电压和电流值计算的功率变化，比较前一个和当前的电压值来检测功率变化，计算出参考电压Vref用于产生PWM（脉宽调制）的控制信号。其中ΔV为占空比间隔，决定功率变化的步长。如果步长值较大，则系统响应快，但不准确；相反，如果步长值太小，则系统反应慢，但相对精确。通过对Vref的不断调整，最终可以搜索到最大功率点。
3 仿真实验与结果分析
根据以上定步长扰动观察法思想，通过成比例地增加或减少变换器的输入电压，移动操作点向最大功率点靠近，同时计算变换器所需要的占空比，然后基于占空比产生变换器所需的脉冲信号用以控制开关管的开通与关断。在MATLAB中，利用上面建立的光伏电池模型，在MATLAB中建立MPPT仿真环境。电压、电流检测装置检测出当前太阳电池工作点的电压电流值，计算功率相对电压的变化率，通过扰动观察法实现太阳能电池阵列的最大功率跟踪。
众所周知，温度和光强度是影响太阳能电池发电的两种主要因素。利用太阳能光伏电池发电，我们希望能获得最大功率输出的能量。实际上，随着外界环境的变化，就需要所建立的光伏电池膜性能快速的跟踪外界环境的变化，保持光伏系统的最大功率输出。基于此，图2给出了标准光强下，温度从25℃升高到30℃，然后从30℃缓慢降到20℃，光伏电池的电压、电流的仿真波形。
图2 温度变化时，光伏系统电压、电流变化曲线
从图2可以看出，当外界环境变化时光伏电池能快速的跟踪最大功率点且跟踪精度较高。另外，光伏电池的电压电流随温度变化的情况也严格符合上述光伏电池的输出特性。即当温度下降时，光伏系统的开路电压降低，短路电流上升，当温度升高时，光伏系统的开路电压上升，短路电流降低，并且温度对开路电压影响更加明显。
4 结束语
随着新能源在未来的广泛使用，光伏发电系统必然会发挥它重要的作用，作为系统的核心部件，最大功率跟踪部分仍有一些问题需要解决。光伏电池数学模型需要进一步完善，希望能把风速、湿度等小的影响因素加进去，使得数学模型更接近实际光伏电池特性；如何更高效的将光伏电池产生的电能输送，这需要对MPPT进行更深入的研究。
参考文献
[1]C Hua and J Lin.A modified tracking algorithm for maximum power tracking of solar array[J].Energy Conversion and Management，2004，45（6）：911-925.
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（3）针对于水下传感器节点的路由研究，考虑到水声信道传输的特点，水下传感器网络的路由跟陆地上的传感器网络有着明显的差异。《水下无线传感器网络能量路由协议的仿真研究》提出一种基于表驱动路由协议设计思想的选优能量路由协议能够有效的延长网络生存时间。也是采用类似的路由算法。
2.项目研究内容、研究目标以及拟解决的关键问题
2.1研究目标
（1）综合考虑影响路由协议的因素，通过设定不同的影响权值来实现最优路由算法，以便于适应不同的检测环境。
（2）采用新的传输机制，降低网络的时延和传输错误率。
（3）构建基于基站式的检测网络拓扑结构，路由算法由基站根据影响因子实时调整，检测节点定时与基站同步路由算法，在降低水下传感器能耗的同时，由于其是基于基站的广播方式，提高了系统的可拓展性。
2.2研究内容
本项目旨在实现基于自获取能量的水下无线传感器网络的部署和路由研究。在项目期间，将针对于目前的所做研究结合研究目标概括以下三点主要内容：
（1）完善协议MAC层传输机制算法。
完善课题组提出的OVSF传输机制，其依据下面公式实现不同节点之间的不相干数据传输。此机制成熟地应用在水下无线传感网络协议中，降低网络延时同时提高能量利用率。
实现基于优先级的传输机制，最大程度优化传输路径
（2）基于基站式的路由广播机制
基于层次分析（AHP）的路由算法，实现不同检测环境下通过调整不同的权值来优化路由协议。
构建基于基站的检测网络拓扑结构，基站实时检测影响路由协议的因素变化情况，并且根据相应的权值计算并广播相路由协议，水下节点会依据设定的阀值来决定是不是改变目前所用传输路由协议。
（3）实现整个系统持久工作，能量来源为自获取（分为节点获取和基站获取）。
基站是基于太阳能、风能等自然能量，采取自获取的方式来补充电池。
节点采用在现在国外提出的生物能的基础上改进型，提出基于三个阶段数据传输算法，实现最大化利用能量的前提下去实现数据的无差别传输。
2.3拟解决的关健问题
（1）如何在自获取能量的前提下实现系统的持久工作，同时实现网络在最优的路由协议下数据通信将是本项目的重点解决难题。
（2）基于OVSF和优先级的算法：优化课题组之前提出的算法同时将算法成熟地应用在项目所提出的协议中，达到时延和能量利用率的要求。
3.项目的特色和创新之处
本项目旨在研究基于自获取能量的水下无线传感网络的部署和路由研究，和以往此方向的研究相比，本研究项目的特色和创新之处在于：
（1）采用自获取的方式来解决节点能源问题，大幅度地增加网络的使用寿命。
