發(fā)布時間：2020-07-29 21:39

【摘要】：當前,太陽能光伏板被廣泛應用于光伏發(fā)電中。在實際的應用中,空氣中的塵埃會源源不斷的沉積在光伏板的表面,一定程度上影響光伏板的發(fā)電效率。若能對光伏板進行有效的清潔,在相同裝機容量下可以提高發(fā)電站的發(fā)電效率。傳統(tǒng)的清潔作業(yè)方式為人工清潔,清潔成本較高,而移動清潔機器人能有效的解決傳統(tǒng)人工作業(yè)的挑戰(zhàn)。移動清潔機器人在數千畝大的太陽能發(fā)電站執(zhí)行清潔作業(yè)時,要解決的首要問題是路徑獲取問題,因此對移動清潔機器人進行路徑規(guī)劃研究意義重大。本文對太陽能光伏板清潔機器人在三維環(huán)境下的路徑規(guī)劃進行了研究,主要包含以下幾個方面的內容:(1)針對利用移動機器人清潔西北地區(qū)大型太陽能發(fā)電站光伏板清潔作業(yè)任務時首要解決的環(huán)境建模問題,采用一種基于數字高程模型的環(huán)境地圖,并根據通行結果和環(huán)境的約束條件分析生成三維地圖。(2)基于粒子群算法和引力搜索混合算法(PSOGSA)對光伏板清潔機器人路徑進行規(guī)劃。該混合算法挖掘粒子群優(yōu)化算法的全局搜尋能力和引力優(yōu)化算法的局部搜索的能力,很好地解決了全局路徑規(guī)劃時容易與障礙物發(fā)生碰撞,并且容易陷入局部最小值等特點。在三維環(huán)境下進行該算法測試,對比實驗結果顯示,該算法對復雜環(huán)境有很好的適應性,同時能有效避免局部最小值,提高路徑的準確性。(3)運用MATLAB GUI仿真平臺對所建立的三維環(huán)境模型和提出的混合算法進行可視化設計,對算法的參數進行設置及對仿真結果進行顯示,以此來驗證所提出的算法的可行性。本文利用數字高程模型建立太陽能發(fā)電站環(huán)境地圖,提出引力與粒子群混合路徑優(yōu)化算法,并將所提出的優(yōu)化算法應用于太陽能發(fā)電站三維路徑規(guī)劃,數值仿真結果證明,粒子群混合路徑優(yōu)化算法很好地解決了全局路徑規(guī)劃時容易與障礙物發(fā)生碰撞,并且容易陷入局部最小值等缺點,提高了搜索路徑的準確性。論文的研究工作為今后利用移動機器人進行太陽能清潔作業(yè)時環(huán)境建模和路徑規(guī)劃提供一些工程應用參考。
【學位授予單位】：蘭州理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP242
【圖文】：

碩士學位論文潔效率等方面具有重大的意義，因而備受人們的關注[15]。作為一類太陽能光伏板清潔機器人能夠有效的解決光伏板上積灰的問題，并家科研機構，企業(yè)單位和大學相繼研究。本在世界上機器人技術領域內處于領先地位，已研制出并投入使用太陽能光伏板的機器人。在 2013 年 3 月，日本岡山縣高松市的 M香川大學等聯合開展研究，已成功研制出全球首個無水太陽能電池器人[16]，如圖 1.1 所示。該清潔機器人長約 72cm，寬約 43cm，高約 1kg，質量較輕，一人足以搬起，在充滿電的情況下可連續(xù)清潔太陽小時。機器人在工作時，旋轉刷開始運轉，以自主行駛沿著光伏板上光伏板的外框掉落，動力源使用內置鋰電池。由于該清潔機器人在需要水且自動工作，在干旱缺水地區(qū)的清潔效果可達到人工清潔程于沙漠、荒原、戈壁等干旱缺水的地方。

太陽能光伏板清潔機器人三維路徑規(guī)劃研究后，根據記錄的位置信息重新開始清掃。蓄電池的更換能在短時間內在短暫的等待后繼續(xù)清掃作業(yè)。另外還配備有紅外線 LED 燈，可在014 年 4 月，德國西門子公司和以色列 Arava-Power 公司合作開發(fā)了自動光伏板清潔機器人 Ecoppia E4[18]安裝在太陽能光伏板一旁的移器人自身能在光伏板前后移動。它使用單獨供能系統(tǒng)，同時也裝載能源供給裝置。它采用鼓風機和由超細纖維制成的旋轉電刷，在不下，通過電機驅動的刷子清掃落在光伏板表面的塵埃。該清潔機器，甚至可通過智能手機來完成清潔作業(yè)。采用這種設備，能清除光達 99%的塵土顆粒。

圖 1.3 國內首個太陽能面板清潔機器人年 12 月，科沃斯獨立研發(fā)的商用機器人系列產品—太陽能[20]，能夠自動升降式不使用水進行清掃，使常年暴露在太底擺脫灰塵和污垢，如圖 1.4 所示。當把銳寶放置在太陽自主行走、自主清潔、自動識別光伏組件邊界，可輕松跨真空泵，底部吸盤采用柔軟硅膠材質，爬行不留痕跡，且，吸盤能使銳寶平穩(wěn)地吸附在安裝角度小于 55°的太陽能式行走，自動升降式滾刷高速清掃，高效無刷電機強勁吸 掃”、“ 吸”等清潔工作，清潔覆蓋面積高達 100%。每m2，自動規(guī)劃清潔路線，能去除太陽能電池板 99%表面積塵結束、點亮消耗、信息故障等智能提醒，提升太陽能光伏約了水與人力成本，提高了發(fā)電站的效益。

【參考文獻】

相關期刊論文 前10條

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本文編號：2774533