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基于知识的高浓度光伏跟踪器控制传感器

DOI：10.3390/s20051315 期刊：Sensors 出版年份：2020 更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要： 为降低发电成本，高倍聚光光伏系统通过透镜和镜子聚焦阳光来减少所需半导体材料用量。由于能量高度集中，必须采用跟踪或指向系统才能获取预期电能。但实际安装的高倍聚光光伏系统存在显著误差与精度不足问题。本研究旨在为高倍聚光光伏系统（HCPV）跟踪器设计基于知识的控制器，其方法论采用模糊规则系统（FRBS），并通过物联网（IoT）技术实现实际控制器部署。实践证明，FRBS能有效应对高误差与不确定性问题，而物联网技术可支持资源受限设备、云端计算架构及数据存储监测平台。最终本文提出两种知识型控制器：基于指向装置的第一种控制器，以及基于发电电流测量的第二种控制器（实验中表现最优）。实际安装实验还揭示了加剧HCPV太阳跟踪器安装误差与不确定性的新因素。
作者： Joaquin Canada-Bago，Jose-Angel Fernandez-Prieto，Manuel-Angel Gadeo-Martos，Pedro Perez-Higueras
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

为高倍聚光光伏系统（HCPV）跟踪器设计基于知识的控制器，通过透镜和镜子聚光来降低发电成本，解决实际安装中观察到的高度不准确和不精确问题。

研究成果

基于FRBS传感器和电流探头的控制器表现最佳，在无需校准的情况下获得了与?？樘匦圆馐韵嘟氖?。研究表明物联网技术能有效执行HCPV控制器并监测变量变化，同时指出了导致HCPV装置存在误差与不确定性的其他因素。未来工作包括采用物联网雾计算架构、对不同HCPV?？榻刑匦苑治鲆约氨冉掀渌刂破鞣桨?。

研究不足

该研究确定了若干导致高聚光光伏（HCPV）太阳能跟踪器安装精度下降和不确定性的因素，包括HCPV组件制造过程中的不精确性、跟踪器结构制造与安装的精度误差，以及电动机的最小运动量?；谀：评硐低常‵RBS）传感器并配备指向装置的控制器需要完美校准，而基于星历算法的控制器则会累积方位角与高度角误差。

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