王 琨，余志民，邱傳凱

1.福州職業(yè)技術(shù)學院信息工程系，福建福州350108；2.陽光學院人工智能學院，福建福州350015；3.福建鉑語物聯(lián)科技有限公司，福建福州350001

智能建筑中越來越多地采用太陽能電池板進行太陽能的轉(zhuǎn)換，以滿足日益發(fā)展的綠色能源的需要。太陽能電池板接收太陽輻射強度的大小成為制約其光電轉(zhuǎn)換效率的主要因素之一［1］。為了提高太陽能電池板的光電轉(zhuǎn)換效率，太陽自動追蹤技術(shù)得到了較大的應用，該技術(shù)能使太陽能的利用率提升20%［2-3］。

目前，太陽智能追光系統(tǒng)的研究主要有兩類：一類是利用太陽運動軌跡公式［4-5］自動調(diào)節(jié)太陽能板的角度，使其接收光強最大；另一類是利用光敏器件實測光照強度［6］，通過反饋控制原理使太陽能板接收光強的角度最佳。上述研究在一定條件下都能較好地實現(xiàn)單個太陽能板的追光及光電利用，但仍存在公式累積誤差和天氣干擾光照強度等問題，也沒有考慮整體太陽能電池組的造價問題。為了克服上述不足，本文一方面對追光算法進行優(yōu)化，綜合利用光電傳感器和太陽運動軌跡公式進行跟蹤，使其能夠?qū)崟r自動調(diào)整太陽能板的角度，最大化接收太陽能光照強度；另一方面利用無線射頻模塊，優(yōu)化路由協(xié)議，構(gòu)建無線傳感網(wǎng)絡，將最優(yōu)的太陽能板角度信息傳給整個太陽能電池組，實現(xiàn)角度的群控，避免傳感器、A/D 轉(zhuǎn)換器等硬件的重復安裝，造成系統(tǒng)冗余以及硬件資源的浪費。

1 系統(tǒng)整體設計

太陽智能追光系統(tǒng)由主節(jié)點和從節(jié)點組成，其結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示。追光系統(tǒng)主節(jié)點負責太陽的追光、電池板角度調(diào)整和角度調(diào)整指令下發(fā)；從節(jié)點負責角度調(diào)整指令的接收與執(zhí)行以及能量采集等。

由圖1 的主節(jié)點結(jié)構(gòu)圖可知，主節(jié)點以嵌入式芯片STM32 為控制核心，通過光電傳感器模塊采集光照信息，并將光照信息通過A/D轉(zhuǎn)換模塊，轉(zhuǎn)換成電壓數(shù)字信號反饋給控制單元；控制單元根據(jù)GPS 定位傳感器反饋的時間和光照強度，確定是否啟動系統(tǒng)和采用何種追光方式。若系統(tǒng)正常工作，則通過脈寬調(diào)制（PWM）波控制二維舵機模塊，達到控制安裝在舵機模塊上太陽能電池板的目的；同時通過無線射頻模塊nRF24L01，實現(xiàn)系統(tǒng)主從節(jié)點間的數(shù)據(jù)通信。

從節(jié)點同樣以嵌入式芯片STM32 為控制核心，通過射頻模塊nRF24L01 接收主節(jié)點發(fā)送的角度信息，實時控制二維舵機轉(zhuǎn)動，使安裝在舵機上的太陽能電池板能夠最大化地接收光強，完成整個太陽能電池組的方向調(diào)整。

2 追光算法研究

2.1 太陽運動軌跡跟蹤算法

太陽運動軌跡跟蹤算法主要是根據(jù)太陽的運動狀態(tài)跟蹤太陽方位角和太陽高度角，運用太陽運動軌跡公式計算并自動調(diào)節(jié)太陽能板的角度，使其接收光強最大。太陽方位角和太陽高度角計算公式如式（1）~式（4）所示［7-8］。

式中：A為觀測點的太陽方位角，rad；h為觀測點的太陽高度角，rad；δ為太陽赤緯角，rad；φ為觀測點的地理緯度角，rad；τ為觀測點的真太陽時角，rad；Rt為真太陽時，h；Bt為北京時間，h；Et為時差，h；Lt為當?shù)亟?jīng)度，（°）。

由式（1）、（2）可以看出，太陽方位角和太陽高度角的核心影響因素是太陽赤緯角和真太陽時角。通過比較精度、可實施性等因素，對于太陽赤緯角δ，本文采用文獻［8］提出的近似算法，如式（5）~（8）所示；對于時差Et，采用文獻［9］提出的時差估算公式，如式（9）所示。

式中：θ為日角，rad；n為1 a 內(nèi)測試時所處日期的順序號，稱為積日；y表示年份，a；N4為從每一個閏年開始，以4 a 為周期的積日；Ak和Bk的值可參照文獻［8］，如表1所示。

表1 Ak和Bk參數(shù)表Table 1 Parameter of Ak and Bk

2.2 光電傳感器跟蹤算法

光電傳感器跟蹤算法是利用光敏器件實測光照強度［6］，再通過反饋控制原理使太陽能板接收光強的角度最佳。具體地說，光電傳感器跟蹤算法是使用二維舵機疊加的形式，從水平和垂直兩個維度實現(xiàn)有效追光，算法流程如圖2所示。

由圖2 可知：系統(tǒng)首先進行初始化，使水平、垂直舵機分別歸零，其中水平舵機的零位為正東方，垂直舵機的零位為水平面的法線方向；然后將水平舵機以1°為單位正轉(zhuǎn)，并比較本角度光強Ei和上一角度光強Ei-1，如果Ei＜Ei-1，則舵機倒轉(zhuǎn)1°，并記錄此刻的角度及光強；如果Ei≥Ei-1，且Ai＜180°，則舵機正轉(zhuǎn)1°，并重復本輪動作；如果Ei≥Ei-1，但Ai≥180°，則將垂直舵機以1°為單位正轉(zhuǎn)，并比較本角度光強Ej和上一角度光強Ej-1，如果Ej＜Ej-1，則舵機倒轉(zhuǎn)1°，并記錄此刻的角度及光強；如果Ej≥Ej-1，且hj＜180°，則舵機正轉(zhuǎn)1°，并重復本輪動作；如果Ej≥Ej-1，且hj≥180°，記錄此刻的角度及光強；延時20 min 后對系統(tǒng)重新進行初始化，并重復以上步驟，直到最終得到二維空間中的最大光強角度值后，再通過無線傳感網(wǎng)把相關(guān)角度信息傳給太陽能電池組，達到群控的目的。

2.3 智能追光算法

上面兩種追光算法中，太陽運動軌跡跟蹤算法雖然能夠根據(jù)太陽運動狀態(tài)自動調(diào)節(jié)太陽能板的角度，但是太陽運動軌跡公式本身存在累積誤差，無法精確反映太陽的真實位置；光電傳感器跟蹤算法利用光照傳感器采集光照強度信號，并將各角度的光照強度信息進行比較，得到光照最強點，但是傳感器探測的光照強度易受天氣因素干擾，若是碰到陰雨天氣或是光照強度較弱的天氣，將會導致測量結(jié)果不準確。

本文基于天氣、時間等因素，提出混合式智能追光算法，即利用GPS 時間參數(shù)、光照強度閾值作為算法使用的邊界條件，綜合利用兩種算法的優(yōu)勢，實現(xiàn)追光的準確性，具體算法流程如圖3所示。

圖3 算法流程如下：首先利用GPS 模塊測得時間、經(jīng)度、緯度等信息，并通過時間信息判斷是白天還是黑夜，如果是黑夜，則關(guān)閉系統(tǒng)；如果是白天，則利用光電傳感器對各個方向的光照強度進行判斷；當測得的光照強度小于或等于開啟閾值，則等待Δt時間后重新進行時間、經(jīng)度、緯度等信息的測算；當測得的光照強度大于開啟閾值但小于光電追蹤閾值時，將GPS 信息代入太陽運動軌跡公式，并優(yōu)化相關(guān)參數(shù)以減少累積誤差，然后按照太陽運動軌跡公式跟蹤算法進行計算；當測得的光照強度大于開啟閾值同時大于光電追蹤閾值時，則采用光電傳感器跟蹤算法進行計算；上述兩種跟蹤模式完成時，則等待Δt時間，再重新進行時間、經(jīng)度、緯度等信息的測算。

根據(jù)太陽角度變化規(guī)律，本地太陽方位角約每20 min 變化2°~3°，高度角約每20 min 變化4°~5°，因此設定Δt=20 min，即每經(jīng)過20 min 后，需重新進行角度測算。

3 關(guān)鍵模塊設計

3.1 二維舵機模塊

太陽智能追光系統(tǒng)中太陽能板接收太陽能時，追光系統(tǒng)需要同時調(diào)整太陽方位角和太陽高度角，而傳統(tǒng)的單個舵機只能實現(xiàn)一個平面的角度旋轉(zhuǎn)，無法滿足太陽能板的有效追光。因此，為了實現(xiàn)追光系統(tǒng)在水平面和垂直面兩個維度的追光效果，追光系統(tǒng)需要采用兩個舵機，如圖4所示。圖4中二維舵機由底部舵機和頂部舵機疊加而成，底部舵機實現(xiàn)X軸方向的0~180°旋轉(zhuǎn)，頂部舵機實現(xiàn)Y軸方向的0~180°旋轉(zhuǎn)。

舵機旋轉(zhuǎn)的角度是通過PWM 控制信號得到的，該控制信號又是通過舵機自身的比較器電路將外加信號與基準信號（周期20 ms，寬度1.5 ms）進行比較得到。圖5 顯示了幾個特殊點的輸入信號脈沖寬度與舵機輸出轉(zhuǎn)角關(guān)系。由圖5可知，這幾個特殊點中，當輸入信號脈沖寬度為0.5~2.5 ms 時，相對應舵盤的角度為0~180°，且呈線性變化。

3.2 無線射頻模塊

通過對ZigBee、Wi-Fi、藍牙及無線射頻等近距離無線通信技術(shù)的對比，發(fā)現(xiàn)無線射頻技術(shù)具有開發(fā)成本低、抗干擾能力強、自主開發(fā)性能好等特點［10］，因此太陽智能追光系統(tǒng)中采用無線射頻技術(shù)作為近距離無線通信手段。各近距離無線通信技術(shù)參數(shù)對比見表2。

表2 近距離無線通信技術(shù)參數(shù)比較Table 2 Comparison of technical parameters of short-range wireless communication

本設計中，無線射頻模塊采用nRF24L01，其工作頻率為2.4 GHz~2.525 GHz［11］，數(shù)據(jù)傳輸率為1 Mb/s~2 Mb/s。模塊接口電路如圖6所示。

nRF24L01 模塊通信時將其工作頻段劃分為126 個頻道，每個節(jié)點分配不同的頻道作為起始頻率。兩節(jié)點通信時須設置為相同的頻道才可以收發(fā)數(shù)據(jù)［12］。

4 無線傳感網(wǎng)路由協(xié)議優(yōu)化

nRF24L01 模塊傳輸數(shù)據(jù)時經(jīng)常因傳輸距離和干擾的影響，導致數(shù)據(jù)丟失影響傳輸效果。為了減少數(shù)據(jù)丟失，提高傳輸可靠性，nRF24L01 模塊除了提高數(shù)據(jù)傳輸率，有效避免碰撞外，還采用跳頻技術(shù)［13］，即當模塊發(fā)送完數(shù)據(jù)在指定時間內(nèi)未接收到應答信號時，收發(fā)雙方自動切換到下一頻道按照相同的頻率重新發(fā)送，從而有效避開干擾的影響。

通過上述技術(shù)手段，nRF24L01無遮擋時的通信距離可以達到100 m。但隨著通信距離的延長，數(shù)據(jù)丟失越發(fā)嚴重。為此，需要根據(jù)nRF24L01模塊的特點，對無線傳感網(wǎng)絡路由協(xié)議進行優(yōu)化，即在不同的干擾情況下，依據(jù)通信丟包率設置通信距離的閾值。當主從節(jié)點通信距離小于閾值，且從節(jié)點數(shù)目少于126時，采用直接傳輸?shù)姆绞竭M行通信，即給從節(jié)點分配不同的頻道，主節(jié)點通過頻道匹配的方式進行數(shù)據(jù)收發(fā)；當主從節(jié)點通信距離大于閾值，或從節(jié)點數(shù)目大于等于126時，采用中繼的方式進行通信。

根據(jù)優(yōu)化后的網(wǎng)絡路由協(xié)議，無線傳感網(wǎng)絡路由產(chǎn)生過程如下：由主節(jié)點獲取鄰接節(jié)點位置，形成鄰接矩陣；如果還有孤立節(jié)點，主節(jié)點的下一級節(jié)點再重復前述步驟，直到所有的節(jié)點都被遍歷；根據(jù)節(jié)點發(fā)送數(shù)據(jù)和接收響應的能量消耗，以及節(jié)點發(fā)送數(shù)據(jù)對鄰接節(jié)點的能量消耗，按照式（10）計算源節(jié)點到目的節(jié)點的代價矩陣；綜合兩個矩陣，計算每個從節(jié)點到主節(jié)點的最低能量消耗，從而得到最優(yōu)路徑表。

式中：Eitotal-sd指從源節(jié)點到目的節(jié)點的總能耗，J；Eicost指發(fā)送或接收數(shù)據(jù)的能量消耗，J；Eitr-cost指傳輸數(shù)據(jù)時，源節(jié)點對各鄰接節(jié)點的影響能量消耗，J；Eire-cost指收到數(shù)據(jù)后，回復確認信息對各鄰接節(jié)點影響的能量消耗，J；n（s）和n（d）分別指源節(jié)點s和目的節(jié)點d的鄰居數(shù)目。

5 系統(tǒng)測試

5.1 通信距離閾值確定

由于無線傳感網(wǎng)絡的通信可靠性受傳輸距離和干擾的影響，為了測試系統(tǒng)的通信可靠性，將數(shù)據(jù)采集、接收節(jié)點放在距離不同、干擾各異的空間進行測試。測試時，節(jié)點每秒發(fā)送一次采集數(shù)據(jù)包，數(shù)據(jù)傳輸速率采用1 Mb/s，干擾信號來源于對Wi-Fi 和4G 手機的不間斷使用，記錄5 min內(nèi)收到的數(shù)據(jù)包。根據(jù)公式（11），計算丟包率，如表3所示。

表3 不同情況下數(shù)據(jù)采集率統(tǒng)計表Table 3 Statistics of data collection rate under different conditions

由表3 可以看出，5 m 內(nèi)不論有無干擾，丟包率均為0，即無丟包；10 m 內(nèi)無干擾時的丟包率仍為0，受干擾時的丟包率為1.43%；20 m 內(nèi)無干擾時的丟包率為1%，受干擾時的丟包率為4.67%；50 m 內(nèi)無干擾時的丟包率為81.5%，受干擾時的丟包率為89.33%。顯然，丟包率的大小受通信距離的長短與干擾情況的影響，其中通信距離對丟包率的影響較大，而干擾情況則影響較小，即通信距離越長，丟包率越大。這是由于通信距離越長，中間障礙物越多，對通信阻隔的作用越強，通信效果越差，丟包率越大。因此，為了減少丟包率，保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃裕_定智能追光系統(tǒng)通信距離閾值為20 m，即20 m 內(nèi)依靠nRF24L01模塊進行直接傳輸，20 m 以外采用中繼通信方式傳輸。

5.2 系統(tǒng)功能測試

為了比較智能追光系統(tǒng)（簡稱系統(tǒng)Ⅰ）與固定式太陽能電池系統(tǒng)（簡稱系統(tǒng)Ⅱ，無追光系統(tǒng)和無線網(wǎng)絡）在不同天氣條件下的功率輸出情況，選擇在晴好天氣較多、風力較大的秋季進行系統(tǒng)功率測試，以保證測試系統(tǒng)的穩(wěn)定性。測試時間為2020 年10 月份某天的7：00—18：00，分晴天、多云和陰天3 次進行對比試驗，3 次的天氣溫度均在15~23 ℃，每間隔半小時測量一次。

試驗中的兩組系統(tǒng)，電池板數(shù)目均為9個，且排列成邊長為3 m 的正方形陣列，總體的節(jié)點密度為1節(jié)點/m2；每個邊有3個太陽能電池板，相鄰兩個電池板距離1.5 m，系統(tǒng)中心放置1 個電池板；所有的太陽能電池板均采用開路電壓UOC=6 V、短路電流ISC=1 A 的單晶硅太陽能電池板，其長、寬分別為27 cm、17 cm，質(zhì)量約為250 g。測試時，系統(tǒng)Ⅱ的電池板均為正南方向放置，與水平成45°；系統(tǒng)Ⅰ以中心放置為主節(jié)點，其余為從節(jié)點。通過測試每個太陽能板的收集功率，得到兩組系統(tǒng)在不同天氣下總功率（9 片太陽能電池板功率的累加）的對比數(shù)據(jù)，如圖7所示。

由圖7 可以看出：（1）3 類天氣條件下，系統(tǒng)Ⅰ的輸出功率均優(yōu)于系統(tǒng)Ⅱ，但在14：00時，兩個系統(tǒng)的輸出功率基本相等，這是由于系統(tǒng)Ⅱ的初始角度基本等于太陽在14：00 的角度，使之與系統(tǒng)Ⅰ的接收光強相等；（2）天氣情況對系統(tǒng)能量采集的影響較大，晴天時整體輸出功率最高，陰天時整體輸出功率最低，這主要是由于晴天時太陽能輻射更多，多云時部分時間的陽光被云朵遮蔽，陰天時陽光輻射最低。

如果對以上3 類天氣條件下的數(shù)據(jù)按小時進行積分，就能得到系統(tǒng)的日發(fā)電量，再按公式（12）計算日發(fā)電量的提升率，如表4所示。

式中：E1、E2分別為系統(tǒng)Ⅰ、Ⅱ的日發(fā)電量，W·h。

由表4 可以看出：3 種天氣情況下，系統(tǒng)Ⅰ的日發(fā)電量均比系統(tǒng)Ⅱ?qū)崿F(xiàn)有效提升，其中晴天狀況下系統(tǒng)Ⅰ的日發(fā)電量提升率最高，達到34.92%；陰天狀況下的日發(fā)電量提升率最低，也達到了25.94%。同時，天氣的陰晴變化對日發(fā)電量及日發(fā)電量提升率也都有一定影響，其中晴天時，系統(tǒng)Ⅰ的日發(fā)電量比陰天提升了56.11%，系統(tǒng)Ⅱ的日發(fā)電量比陰天提升了45.71%；多云時，系統(tǒng)Ⅰ的日發(fā)電量比陰天提升了35.07%，系統(tǒng)Ⅱ的日發(fā)電量比陰天提升了28.69%。綜上，本文設計的太陽能智能追光系統(tǒng)，優(yōu)化了追光算法，設計了低功耗的路由協(xié)議，相較于傳統(tǒng)固定式太陽能系統(tǒng)，在不同天氣狀態(tài)下，均能夠?qū)崿F(xiàn)能量收集的有效提升，提升率平均可達31.58%。

表4 不同系統(tǒng)日發(fā)電測試數(shù)據(jù)Table 4 Daily power generation test of different systems

6 結(jié)束語

根據(jù)智能建筑和綠色建筑的節(jié)能、環(huán)保、可循環(huán)使用的核心思想，在研究主流追光系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，設計了基于無線傳感網(wǎng)的太陽能智能追光系統(tǒng)。系統(tǒng)巧妙地利用雙舵機結(jié)構(gòu)實現(xiàn)太陽能方位角和高度角的二維追光；改進追光算法，針對陰雨天和晴天使用不同的算法，達到優(yōu)勢互補；同時，引進無線傳感網(wǎng)，優(yōu)化傳感網(wǎng)傳輸協(xié)議，通過定期數(shù)據(jù)發(fā)送實現(xiàn)太陽能電池組的群控，既減輕了整個電池組的硬件消耗，又減少了整個系統(tǒng)的能量消耗，提高了系統(tǒng)能量的收集率。最后通過對智能追光系統(tǒng)與固定式太陽能電池系統(tǒng)的實測比較，發(fā)現(xiàn)本文設計的智能追光系統(tǒng)的能量日收集量較固定式太陽能電池系統(tǒng)平均提升31.58%。