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公开(公告)号：CN114372343A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202111442654.6
申请日：2021-11-30
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06F30/20 , H02S50/10 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种光伏阵列局部阴影检测及失配程度估算方法，包括步骤：(1)获取光伏阵列实际运行的I‑V数据并进行预处理；(2)对光伏阵列实际运行的I‑V数据进行数据分析，定义了膝点、拐点、透光率、局部阴影检测阈值变量以及失配程度估算阈值变量；(3)进行光伏阵列局部阴影检测及失配程度估算，根据局部阴影检测阈值变量进行阴影检测，进一步根据拐点、透光率以及失配程度估算阈值变量选择相应的失配程度估算流程。本发明根据光伏阵列电流电压数据进行局部阴影检测，进一步估算失配程度，为光伏系统的自主运维提供建议。
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公开(公告)号：CN114039546A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111384320.8
申请日：2021-11-18
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: H02S50/10
Abstract: 本发明提供了基于光伏组件I‑V曲线重构的光伏阵列故障定位方法和装置，获得光伏阵列实际运行的电流数据和电压数据，以及光伏组件实际运行的电压时域信号；根据光伏组件的电压时域信号获得光伏组件实际运行的有效电压时域信号；根据光伏阵列实际运行的电流数据和电压数据获得光伏组件实际运行的有效电流时域信号；根据光伏组件实际运行的有效电压时域信号和有效电流时域信号重构光伏组件I‑V曲线；根据光伏组件I‑V曲线定位光伏组件的故障。本发明能够实现多种故障检测，又能够定位到光伏组件。
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公开(公告)号：CN113487563A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110752828.2
申请日：2021-07-02
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开一种基于EL图像的光伏组件隐裂自适应检测方法，所述方法包括下列步骤：读取光伏组件EL图像，进行全局阈值分割；提取图像轮廓特征，通过特征参数进行轮廓选定；通过投影变换校正组件图像并分割单块电池片的EL图像；根据电池片图像的灰度直方图，去除自带的灰度干扰；对图像进行双边滤波，根据纵向投影图去除主栅线干扰；对图像霍夫直线检测，获取隐裂图像。本发明一种基于EL图像的光伏组件隐裂自适应检测方法，能够自适应地消除组件EL图像的灰度干扰以及主栅线干扰，获取光伏组件隐裂信息，并且能精确定位存在隐裂故障的电池片位置，能有效提高了光伏组件的隐裂故障的检测效率，避免了人眼观察而发生误判、漏判等状况。
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公开(公告)号：CN110992286A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911219808.8
申请日：2019-12-03
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于CCD相机的光伏组件图像校正方法，对待校正图像进行全局阈值分割；进行相应的形态学处理；进行轮廓检测得到2D点集并建立点集的最小外接矩形；根据最小外接矩形的四个顶点坐标，对原图像进行粗校正；粗校正后的图像进行直线检测，根据直线的位置关系得到12个关键交点的坐标；根据12个关键交点的坐标解算出三次多项式校正公式中的系数，对粗校正后的图像进行三次多项式校正；对三次多项式校正的结果进行双线性插值，得到最后精确校正的图像。优点：本发明能够对光伏组件图像中任意角度的倾斜变形进行校正，并能够很好地消除拍摄过程中产生的透视变形，还原光伏组件的实际尺寸，在光伏电站巡检中有着很高的应用价值。
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公开(公告)号：CN110008628A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910308681.0
申请日：2019-04-17
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种光伏阵列故障参数辨识方法，能够实现光伏阵列的阴影遮挡、旁路二极管短路以及等效串联电阻异常增大等故障的参数辨识，具体是通过扫描阵列I-V特性曲线，利用差分进化算法不断调整阵列仿真模型的待辨识参数，让仿真模型输出的I-V曲线不断地逼近实测I-V曲线，最终使得两者误差达到最小，从而辨识出故障参数。本发明的辨识方法的前提条件是已搭建好能够同时仿真出上述三类故障的阵列模型。本发明的有益效果是：本发明的辨识方法能够辨识出多种故障同时发生时的故障参数，且能通过辨识出的故障参数获知故障程度等相关信息，因此本发明适用于光伏阵列的故障诊断以及性能评估等领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109168591A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810819639.0
申请日：2018-07-24
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: A01D45/00
Abstract: 本发明公开了一种果树摘收一体化装置，包括支撑装置、伸缩装置、摘取装置和收集装置，所述支撑装置包括三脚架、设置在三脚架顶端并与三脚架活动连接的固定支架以及设置在三脚架和固定支架之间的轴承；所述伸缩装置包括外部管、活动设置在外部管内的内部管、与内部管露在外部管外部的那一端部连接的折叠管，所述折叠管与内部管能够通过卡扣进行连接和拆卸，所述外部管通过其侧面设置的固定铰链与固定支架活动连接。本发明的有益效果为：本发明的摘收一体化装置便携性高、成本低、尺寸小、重量轻、可靠性高，适用于中小型果园的果农使用。
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公开(公告)号：CN109041773A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810811797.1
申请日：2018-07-23
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: A01D45/00
CPC classification number: A01D45/002
Abstract: 本发明公开了一种链条传动式菠萝收割机，包括倾斜设置于车体前端的用于采摘菠萝的采摘装置；设置于车体内且与采摘装置通过动力传送器连接的用于驱动所述菠萝收割机工作的驱动装置；设置于车体左侧以及车体前端左侧的与驱动装置通过同步传送带传动连接的用于输送和收集菠萝的收集装置。本发明申请能够对菠萝大规模的机械化采摘，实现了采摘收集的一体化过程，解放了劳动力，提高了采摘效率。
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公开(公告)号：CN108923748A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810775440.2
申请日：2018-07-16
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: H02S50/10
CPC classification number: H02S50/10
Abstract: 本发明公开了一种基于IV曲线扫描的光伏阵列故障诊断方法，基于具有IV特性曲线扫描功能的光伏逆变器，其光伏阵列故障诊断方法，包含四大步骤：步骤A：阵列数学模型的参数整定与建立；步骤B：在线故障预判断；步骤C：基于IV曲线扫描的故障类型识别；步骤D：故障评估。在执行故障诊断前，首先需对阵列数学模型参数进行整定，从而建立一个准确并且可自适应的阵列数学模型。本发明的有益效果为：本发明的光伏阵列故障诊断方法，能够较为准确的判断出阵列阴影遮挡、旁路二极管短路、阵列开路、老化、逆变器MPPT跟踪异常等故障，并能够对故障做出较为准确的评估，从而给电站的运维提供了较为重要的信息。
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公开(公告)号：CN107222169B
公开(公告)日：2018-10-02
申请号：CN201710646250.6
申请日：2017-08-01
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: H02S50/10
Abstract: 本发明公开了一种基于离群点检测的光伏阵列实时监控与故障检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤A：实时采集光伏阵列各个组串的电流，获取所有组串的电流数据；步骤B：考虑到LOF方法应用于小型光伏阵列的不适用性，对步骤A中的电流进行扩充处理；步骤C：对新的电流矩阵应用LOF方法进行异常点检测；步骤D:对步骤C中的LOF值进行处理，获得最终用于评估光伏阵列是否异常的PVLOF值。本发明的有益效果为：对SP型拓扑结构光伏阵列实施监控与故障检测，能够准确判断出附着物阴影遮挡与迁移物阴影遮挡，能够实现故障位置定位，并发出故障预警，以解决现阶段我国人工判别故障出现的时间点的不准确性，随机性，不经济性问题。
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公开(公告)号：CN107567802A
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201710939651.0
申请日：2017-10-11
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明涉及一种太阳能智能绘图割草机器人，其中活动刀组机构、车壳、活动刀组固定机构、蓄电池、中央控制机构、驱动轮机构、从动轮机构安装在底盘上，太阳能电池板伸缩机构和数据采集及传输机构安装在车盖上，车盖安装在车壳上，驱动轮机构带动整个太阳能智能绘图割草机器人的运动，太阳能电池板将电能储藏在蓄电池中，活动刀组机构通过活动刀组的固定机构固定在车壳上，活动刀组机构控制刀片进行上下左右移动，由中央控制机构的程序控制并结合驱动轮机构的前后及转向移动实现在草坪绘图功能。本发明应用范围广，可适用多种工作场合，能够适应单一草坪到个性化图案的精致生活理念，具有先进新颖的设计理念。
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