海 濤 ，紀(jì)昌青 ，李曉念 ，李朝偉 ，王 路

（1.廣西大學(xué) 電氣工程學(xué)院，南寧 530004；2.廣西交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院，南寧 530004）

發(fā)展可再生能源已經(jīng)成為全球能源發(fā)展的重要方向，太陽(yáng)能是可再生能源中的重要組成部分，光伏、光熱、光化學(xué)是太陽(yáng)能利用的3種主要形式。當(dāng)前，光伏產(chǎn)業(yè)蒸蒸日上，已被廣泛應(yīng)用于人們的生活中。我國(guó)將會(huì)持續(xù)大力發(fā)展光伏產(chǎn)業(yè)，因此未來(lái)越來(lái)越多的光伏電站將會(huì)被建立起來(lái)。由于太陽(yáng)能的特點(diǎn)，大型光伏電站一般都建立在偏遠(yuǎn)地區(qū)，小型電站多建立在城市樓宇等建筑物的上方，這樣就給電站的運(yùn)行維護(hù)造成一定的困難，因此設(shè)計(jì)基于B/S結(jié)構(gòu)Web形式的光伏電站監(jiān)控系統(tǒng)十分有必要。

本文設(shè)計(jì)了一種基于.NET平臺(tái)的光伏電站監(jiān)控系統(tǒng)，利用GPRS公共無(wú)線網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)的傳輸；采用三層架構(gòu)軟件設(shè)計(jì)方法，方便日后的維護(hù)和擴(kuò)展；使用Ajax技術(shù)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)頁(yè)局部刷新，優(yōu)化用戶體驗(yàn)；運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)光伏組件進(jìn)行故障診斷，方便維護(hù)人員及時(shí)檢修，預(yù)防因故障引起不良后果。

1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案

1.1 B/S結(jié)構(gòu)和C/S結(jié)構(gòu)

目前使用最廣泛的監(jiān)控結(jié)構(gòu)是C/S（Client/Server）結(jié)構(gòu)。但是C/S結(jié)構(gòu)對(duì)客戶端的操作系統(tǒng)有限制，不同的操作系統(tǒng)需要不同的客戶端軟件，這樣就加大了開發(fā)的工作量；C/S結(jié)構(gòu)難以適應(yīng)上百臺(tái)電腦以局域網(wǎng)的方式同時(shí)使用，代價(jià)高、效率低；C/S結(jié)構(gòu)的維護(hù)成本非常高并且需要復(fù)雜的技術(shù)支持。

隨機(jī)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，人們?cè)絹?lái)越多地使用B/S（Browser/Server）結(jié)構(gòu)[1-2]。 B/S結(jié)構(gòu)相比 C/S結(jié)構(gòu)不需要給每一種操作系統(tǒng)專門制作客戶端軟件，不同操作系統(tǒng)的用戶只需要通過(guò)瀏覽器就可以訪問(wèn)服務(wù)器內(nèi)容；B/S結(jié)構(gòu)完全可以適應(yīng)大批量用戶同時(shí)訪問(wèn)服務(wù)器；B/S結(jié)構(gòu)相比C/S結(jié)構(gòu)最大的優(yōu)點(diǎn)就是維護(hù)成本低，工作人員只需要擴(kuò)展或升級(jí)服務(wù)器即可，大大降低了工作量，因此本文采用B/S結(jié)構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)。

1.2 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)

本文所采用的B/S結(jié)構(gòu)如圖1所示，各自的光伏電站有各自的數(shù)據(jù)采集模塊，使用RS485總線將光伏電站傳感器的數(shù)據(jù)傳送至現(xiàn)場(chǎng)控制器?，F(xiàn)場(chǎng)控制器將接收到的數(shù)據(jù)通過(guò)GPRS移動(dòng)通信技術(shù)[3]以Socket連接方式發(fā)送至遠(yuǎn)程服務(wù)器端。

圖1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)Fig.1 System general structure

在服務(wù)器端編寫WinForm窗體程序，開啟Socket偵聽，每接入一個(gè)站點(diǎn)都要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)新的線程去接收數(shù)據(jù)，然后解析接收到的數(shù)據(jù)，將其存入SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)中。在服務(wù)器端用.NET平臺(tái)設(shè)計(jì)WebForm光伏電站監(jiān)控界面，監(jiān)控人員通過(guò)瀏覽器即可觀察電站的實(shí)時(shí)運(yùn)行情況。

當(dāng)需要檢測(cè)故障時(shí)，用戶在Web頁(yè)面發(fā)出故障檢測(cè)命令，修改數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)應(yīng)表中的標(biāo)志位為“1”，WinForm服務(wù)器軟件通過(guò)檢索數(shù)據(jù)庫(kù)中的標(biāo)志位，如果為“1”則向光伏電站控制器發(fā)送命令，控制器接收命令后采集故障診斷所需要的數(shù)據(jù)。

1.3 三層架構(gòu)模型

Web監(jiān)控服務(wù)器端采用經(jīng)典的三層架構(gòu)模型，即表現(xiàn)層（UI）、業(yè)務(wù)邏輯層（BLL）、數(shù)據(jù)訪問(wèn)層（DAL），三層架構(gòu)模型如圖2所示。

圖2 三層架構(gòu)模型Fig.2 Three tier architecture model

表現(xiàn)層用來(lái)提供與用戶交互的界面，本系統(tǒng)的表現(xiàn)層將以Web方式呈現(xiàn)。

業(yè)務(wù)邏輯層對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行邏輯處理，實(shí)現(xiàn)不同的業(yè)務(wù)需求；降低表現(xiàn)層和數(shù)據(jù)訪問(wèn)層之間的聯(lián)系，避免在表現(xiàn)層出現(xiàn)冗余邏輯代碼。

數(shù)據(jù)訪問(wèn)層實(shí)現(xiàn)與數(shù)據(jù)庫(kù)的交互，拼寫sql語(yǔ)句，利用ADO.NET直接操作數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)數(shù)據(jù)做增刪改查等操作。

通用類庫(kù)通用的輔助工具類，包含SQLHelper、MD5 加密等。

業(yè)務(wù)實(shí)體這個(gè)類同數(shù)據(jù)庫(kù)中的表一一對(duì)應(yīng)，類名對(duì)應(yīng)表名，類成員對(duì)應(yīng)表中的字段，方便處理數(shù)據(jù)。

不同類庫(kù)之間的引用關(guān)系如下：

①DAL 引用：Common、Model

②BLL 引用：Common、DAL、Model

③UI引用：Common、BLL、Model

采用三層架構(gòu)是為了實(shí)現(xiàn)面向?qū)ο蟮母邇?nèi)聚低耦合原則。在表現(xiàn)層和數(shù)據(jù)訪問(wèn)層中間加一層業(yè)務(wù)邏輯層，能夠有效隔離表現(xiàn)層和數(shù)據(jù)訪問(wèn)層的聯(lián)系，可以使開發(fā)人員只關(guān)注其中某一層的設(shè)計(jì)，結(jié)構(gòu)更加清晰，有利于代碼復(fù)用，如果需要更改Web頁(yè)面的UI層，不會(huì)影響B(tài)LL層和DAL層，添加或刪除功能模塊不影響已有模塊的代碼，可以極大地降低維護(hù)成本和維護(hù)時(shí)間。

1.4 Web程序的功能模塊

使用.NET平臺(tái)設(shè)計(jì)Web程序，做好三層架構(gòu)的框架后，就需要根據(jù)不同的業(yè)務(wù)需求填充三層架構(gòu)。經(jīng)過(guò)分析，設(shè)計(jì)的監(jiān)控系統(tǒng)的功能模塊如圖3所示。

圖3 系統(tǒng)功能模塊Fig.3 System function module diagram

管理員權(quán)限高于普通用戶，普通用戶只能查看光伏電站運(yùn)行參數(shù)狀況，獲取各設(shè)備運(yùn)行信息，但管理員可以增加或刪除設(shè)備，而且可以設(shè)置普通用戶的權(quán)限。

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)模塊實(shí)時(shí)顯示采集到的數(shù)據(jù)，采集的信息有設(shè)備信息、光伏電池陣列輸出電壓和電流、逆變器輸出電壓和電流及其相位、逆變器輸出功率、溫度、日照強(qiáng)度、各開關(guān)器件的狀態(tài)等。

系統(tǒng)可生成日、月綜合報(bào)表，用戶根據(jù)報(bào)表可對(duì)電站的運(yùn)行狀況進(jìn)行分析。

1.5 Ajax技術(shù)

Ajax（Asynchronous JavaScript and XML），即異步JavaScript和XML[4]。如果不使用Ajax，用戶獲取不同頁(yè)面信息需要刷新整個(gè)Web頁(yè)面，使得瀏覽器與服務(wù)器之間需要交互較多的數(shù)據(jù)，同時(shí)也會(huì)降低用戶使用舒適度，尤其當(dāng)用戶數(shù)量增多時(shí)會(huì)增加服務(wù)器訪問(wèn)壓力，Web頁(yè)面將出現(xiàn)卡頓現(xiàn)象。使用Ajax實(shí)現(xiàn)Web頁(yè)面局部刷新，減少了Web頁(yè)面與后臺(tái)交互的數(shù)據(jù)量?？紤]實(shí)際情況，普通用戶訪問(wèn)界面使用較多的Ajax請(qǐng)求，管理員用戶則沒(méi)有使用Ajax請(qǐng)求，因?yàn)楣芾韱T比較少，與服務(wù)器交互數(shù)據(jù)量小，且主要是對(duì)網(wǎng)站進(jìn)行維護(hù)工作，對(duì)訪問(wèn)的舒適感要求較低。

C#的WebForm中有專門的Aajx控件，但這種控件仍然需要與服務(wù)器交互大量的數(shù)據(jù)，所以本系統(tǒng)并沒(méi)有使用，而是使用jQuery寫Ajax，讓它請(qǐng)求一般處理程序，效果很好。

2 故障診斷

由于光伏電站安裝地點(diǎn)多位于樓頂或偏遠(yuǎn)地帶，很難經(jīng)常性的在電站現(xiàn)場(chǎng)對(duì)其進(jìn)行檢查和維護(hù)，因此十分有必要對(duì)光伏陣列進(jìn)行智能故障診斷。本系統(tǒng)采用高效且易用的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)光伏陣列進(jìn)行故障診斷。

2.1 光伏陣列故障類型

已有研究表明[5-6]，光伏陣列開路電壓Voc、短路電流Isc、最大功率點(diǎn)電壓Vmp、最大功率點(diǎn)電流Imp會(huì)因?yàn)椴煌墓收隙l(fā)生改變，不同的故障現(xiàn)象對(duì)應(yīng)不同的故障類型。表1列出了故障現(xiàn)象及其對(duì)應(yīng)的類型。

表1 故障現(xiàn)象及對(duì)應(yīng)類型Tab.1 Fault phenomena and corresponding types

2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

BP 算法（error back propagation algorithm），即誤差反向傳播算法，是一種在分類、函數(shù)擬合、系統(tǒng)仿真、圖像處理等方面都有廣泛應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括輸入層、隱藏層和輸出層，其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)Fig.4 BP neural network topology

本系統(tǒng)中，BP網(wǎng)絡(luò)輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為4，輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)也為4。輸入輸出的相關(guān)描述如表2所示。

表2 輸入輸出相關(guān)描述Tab.2 Input and output correlation

隱藏層的節(jié)點(diǎn)數(shù)可根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式來(lái)確定：

式中：M為隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)；n為輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)；m為輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)；a為0～10之間的常數(shù)。因此，本文BP網(wǎng)絡(luò)隱藏層的結(jié)點(diǎn)數(shù)應(yīng)在2～13之間。

由于4個(gè)輸入變量的單位不一樣，量級(jí)也不一樣，直接輸入到BP網(wǎng)絡(luò)中會(huì)影響收斂效果，因此需要對(duì)輸入數(shù)據(jù)作歸一化處理：

式中：xn為原數(shù)據(jù)；xmin為原輸入數(shù)據(jù)中的最小值；xmax為原輸入數(shù)據(jù)中的最大值；Xn為歸一化后的數(shù)據(jù)。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法有很多，從最初的梯度下降法到動(dòng)量BP算法、學(xué)習(xí)率可變的BP算法、彈性BP算法、變梯度BP算法、牛頓法、LM算法[7]等等。本系統(tǒng)采用的LM（levenberg-marquardt）算法是對(duì)牛頓法的改進(jìn)，不需要計(jì)算二階導(dǎo)數(shù)，收斂速度非?？欤瑱?quán)值和偏置由下式更新：

式中：w（n）為第n次迭代各層之間的連接權(quán)值向量或偏置向量；J為包含網(wǎng)絡(luò)誤差函數(shù)對(duì)權(quán)值和偏置一階導(dǎo)數(shù)的雅可比矩陣；I為單位矩陣；e為網(wǎng)絡(luò)的誤差向量；μ為很小的系數(shù)。

在編寫Matlab程序的時(shí)候，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù)設(shè)為trainlm，其訓(xùn)練終止條件為到達(dá)設(shè)定的最大迭代次數(shù)；超出設(shè)定的迭代時(shí)間；進(jìn)行仿真的誤差性能連續(xù)增加的次數(shù)超過(guò)設(shè)定值；梯度值小于設(shè)定最小梯度值；μ值超過(guò)設(shè)定最大值。

2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測(cè)試

在實(shí)驗(yàn)中所用的光伏模塊型號(hào)為SFM-50的小型光伏板， 其標(biāo)稱參數(shù)是 Voc：21.6 V、Isc：3.2 A、Vmp：17.28 V、Imp：2.9 A，采集不同溫度（15 ℃～39 ℃）、日照強(qiáng)度（300 W/m2～800 W/m2）條件下的不同故障，共采集了300組數(shù)據(jù)，正常、短路、開路、老化、熱斑5種狀態(tài)各60組，每個(gè)狀態(tài)取40組共200組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，另外每個(gè)狀態(tài)20組共100組數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本。

使用Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具函數(shù)net=feedforwardnet（8，‘trainlm’）得到 BP 網(wǎng)絡(luò) net，其中設(shè)置的隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)為8，訓(xùn)練函數(shù)為trainlm，設(shè)置最大迭代次數(shù)2000，學(xué)習(xí)率0.01，目標(biāo)誤差，使用test_out=sim（net，testInput）語(yǔ)句進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)仿真測(cè)試，得到 BP網(wǎng)絡(luò)誤差性能如圖5所示。

圖5 BP網(wǎng)絡(luò)誤差性能Fig.5 Error performance of BP network

如圖5，經(jīng)過(guò)18次迭代，訓(xùn)練誤差已經(jīng)小于目標(biāo)誤差，學(xué)習(xí)過(guò)程停止。經(jīng)過(guò)多次修改網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練目標(biāo)誤差，再也不能減小網(wǎng)絡(luò)的測(cè)試誤差，說(shuō)明在該樣本下網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練已經(jīng)達(dá)到最優(yōu)。圖6所示為100組測(cè)試數(shù)據(jù)的診斷結(jié)果，其中2個(gè)老化故障和1個(gè)熱斑故障診斷錯(cuò)誤，其余均正確，診斷正確率為97%，證明使用的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法高效可行。

圖6 BP網(wǎng)絡(luò)測(cè)試結(jié)果Fig.6 BP network test results

2.4 C#語(yǔ)言調(diào)用Matlab動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)

用C#語(yǔ)言調(diào)用Matlab自定義函數(shù)實(shí)現(xiàn)混合編程，要先將Matlab自定義函數(shù)編譯生成動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)dll文件，然后在C#項(xiàng)目中添加該動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)。操作步驟為

①保存訓(xùn)練好的 BP 網(wǎng)絡(luò)：save（'D：LM.mat'，'net'），前一個(gè)參數(shù)是路徑，后一個(gè)參數(shù)是BP網(wǎng)絡(luò)的名稱，注意：其他需要用到的中間向量也應(yīng)當(dāng)保存；

②新建一個(gè).m文件，加載上一步中的網(wǎng)絡(luò)及所需數(shù)據(jù)，將測(cè)試過(guò)程編寫成函數(shù)接口，輸入為4個(gè)節(jié)點(diǎn)的真實(shí)值組成的向量，輸出為輸出節(jié)點(diǎn)組成的向量，保存.m文件；

③在Matlab命令窗口中輸入deploytool調(diào)出編譯選擇窗口，并選擇Library Compiler；

④配置窗口中TYPE選擇.NET Assembly，選擇待編譯的.m文件，寫上類庫(kù)名myLM，并添加類名及方法名，設(shè)置好后點(diǎn)擊Package按鈕，等待編譯完成；

⑤在C#服務(wù)器項(xiàng)目中添加兩個(gè)dll文件的引用，MWArray.dll文件（在Matlab根目錄下的toolboxdotnetbuilderinwin64v2.0中）和上一步中生成的myLM.dll文件；

⑥在C#項(xiàng)目中將生成目標(biāo)平臺(tái)修改為x64（因?yàn)槭褂玫腗atlab為x64版本）；

⑦添加命名空間

using MathWorks.MATLAB.NET.Arrays；

using MathWorks.MATLAB.NET.Utility；

using myLM。

完成以上步驟之后，即可在C#項(xiàng)目中調(diào)用Matlab使用的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)，實(shí)現(xiàn)混合編程。

3 網(wǎng)站運(yùn)行測(cè)試

為了更美觀地展示實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，使用了一個(gè)名為highcharts的圖庫(kù)，該圖庫(kù)使用純JavaScript語(yǔ)言編寫，支持絕大多數(shù)瀏覽器，支持曲線圖、柱狀圖、餅狀圖等各種圖表的繪制。使用post方式發(fā)送ajax請(qǐng)求，從SQLServer數(shù)據(jù)庫(kù)讀取剛由Winform程序插入的數(shù)據(jù)，顯示在圖表中。

如圖7所示，實(shí)時(shí)顯示2016年4月15日位于綜合樓1區(qū)的光伏電站的概況，3個(gè)圖表都設(shè)為同時(shí)顯示30條數(shù)據(jù)，每隔10 s圖表右邊無(wú)刷新添加一條數(shù)據(jù)，同時(shí)圖表最左邊的一條數(shù)據(jù)被移除。經(jīng)長(zhǎng)時(shí)間測(cè)試，Web頁(yè)面運(yùn)行良好。

圖7 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)Web運(yùn)行頁(yè)面Fig.7 Real-time data Web run page

圖8為故障監(jiān)測(cè)頁(yè)面，如果發(fā)生故障，則在Web頁(yè)面展示所有故障的詳細(xì)信息，用戶對(duì)故障進(jìn)行處理后，經(jīng)故障診斷程序判斷，若數(shù)據(jù)恢復(fù)正常，則記為已處理，否則記為未處理。

圖8 監(jiān)控系統(tǒng)故障監(jiān)測(cè)頁(yè)面Fig.8 Monitor and control system fault monitoring page

4 結(jié)語(yǔ)

本文采用.NET平臺(tái)設(shè)計(jì)B/S結(jié)構(gòu)，使用C#作為編程語(yǔ)言、SQL Server 2008作為數(shù)據(jù)庫(kù)，在VS2013開發(fā)工具上開發(fā)出一套Web監(jiān)控系統(tǒng)，該系統(tǒng)故障診斷部分采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，使用Matlab和C#混合編程，取得很好的診斷效果，極大地降低了光伏電站的安全性隱患。由于使用了面向?qū)ο笤O(shè)計(jì)方法和三層架構(gòu)軟件模型，使得該Web監(jiān)控系統(tǒng)具有良好的拓展性能，大大降低了系統(tǒng)的維護(hù)成本，提高了光伏電站的維護(hù)效率。

[1]王娜.基于.NET平臺(tái)的光伏電站視頻監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D].北京：北京交通大學(xué)，2015.

[2]趙宏偉，秦昌明.基于B/S 3層體系結(jié)構(gòu)的軟件設(shè)計(jì)方法研究[J].實(shí)驗(yàn)室研究與探索，2011，30（7）：64-66.

[3] 陳天華，唐海濤.基于ARM和GPRS的遠(yuǎn)程土壤墑情監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)系統(tǒng)[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2012，28（3）：162-166.

[4]譚力，楊宗源，謝瑾奎.Ajax技術(shù)的數(shù)據(jù)響應(yīng)優(yōu)化[J].計(jì)算機(jī)工程，2010，36（7）：52-54.

[5]王元章，李智華，吳春華，等.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏組件在線故障診斷[J].電網(wǎng)技術(shù)，2013（8）：2094-2100.

[6]王元章，李智華，吳春華.一種四參數(shù)的光伏組件在線故障診斷方法[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2014，34（13）：2078-2087.

[7]錢華明，姜波，夏全喜.基于LM算法的組合導(dǎo)航系統(tǒng)的故障診斷[J].中國(guó)造船，2009，50（4）：102-108.