0　引言

绿色农业有别于有机农业、生态农业、持续农业、精确农业等传统概念,它能同时满足农业生产、生态安全和经济效益三者要求[1-2]．

目前,机械化种植、收割,科学灌溉,太阳能种植大棚等高新技术在农村得到不断应用,技术上的不断革新,加快了现代化农村建设,但是大量的能源浪费普遍存在,如现代化的太阳能蔬菜大棚,由于缺乏高效的能源管理技术,存在大量“弃光”现象．这不仅浪费太阳能资源,而且不利于整个大棚的稳定运营．因此,高效的能源管理技术亟待走入现代化农村建设中[3-8]．

引入储能环节可以有效地实现需求侧管理、消除昼夜间峰谷差、平滑负荷,可以更有效地利用电力设备、降低供电成本,还可以促进可再生能源的应用,也可作为提高系统运行稳定性、调整频率、补偿负荷波动的一种手段[9]．

能源管理的研究可分为供应侧的管理和用户侧的管理两方面．供应侧的管理包括对发电、输电和配电过程中的设备运行效率的管理,如机组启停、机组负荷分配、辅助设备控制等[10-11]．用户侧的管理包括新能源的开发和利用、用电设备的效率管理、节能改造、制定激励用户节能的政策以及对节能环保的教育与培训．近年来,越来越多的中小型新能源发电系统运用在生活中,如风-光-柴油机混合能源系统对偏远地区供电的优化管理[12-13]、混合能源系统对家庭热泵式热水器及其他用电器的高效优化配电控制等[14-19]．将先进的可再生能源代替传统的化石能源,将传统的电网供电模式与可再生能源相结合,组成混合能源系统,并对目标用户进行供电,可以提高其能源效率,并带来一定的经济收益,减少传统发电模式下大量碳和污染物的排放[20-21]．

本文通过对现代农场中太阳能系统的分析和研究,建立了农场太阳能系统的数学模型．模型包含了用户目标函数和实际物理限制条件．通过Matalb优化仿真,论证了系统的经济性和可靠性;使用LabVIEW软件,搭建上位机监控系统,确保了优化控制策略稳定运行．

1　系统描述

[3]　袁晓,赵敏荣,胡希杰,等.太阳能光伏发电并网技术的应用[J].上海电力,2006(4):342-347

本文针对上述不足,考虑到管理技术、环境因素、电价政策和人为控制的影响,建立太阳能-电网混合能源模型,采用实时优化控制,系统结构如图1 所示．

  

图1　系统结构Fig.1　Structure of the system

系统主要由太阳能电池板、电网、蓄电池、用户负载和应急供电部件组合而成．太阳能电池板发电后,经过稳压电路,可直接供应用户负载和为蓄电池充电．考虑到太阳能电池板发电随时间变化,系统中加入蓄电池,当太阳能电池板能发出足够电能时,除满足用户负载的部分,多余部分可存储在蓄电池中,当蓄电池电量充足时,可直接为用户负载供电;考虑到我国电网分时电价和阶梯电价的政策,当电价处于谷底电价,且电池电量不足时,电网可为蓄电池充电,当电价处于峰值电价时,蓄电池可放电供应用户负载需求．当整个混合供电系统无法工作时,应急供电端可以通过其他稳定电源对用户负载进行供电,保障用户的应急用电．各个供电设备和用电设备之间通过开关连接,通过对开关u1～u5的控制,保障用户的用电效率最高且用电花费最低．

2　算法设计

2.1　控制系统建模方法

本实验主要被控对象为蓄电池实时的电荷状态(State of Charge,SOC).蓄电池被太阳能电池板和电网充电或自身对用户负载进行放电,由此可以得出每个时段的蓄电池电荷状态表达式为

 

(1)

Ppv(τ),PG(τ),PL(τ)分别为在时刻t太阳能端产生的电能、电网端产生的电能和用户侧负载消耗的电能;ηc,ηD分别表示电池部件的充电效率和放电效率；u1～u5为各个时段系统的开关状态．

从控制系统的角度来说,控制措施作为人为干预(输入变量),可以保证新能源混合发电系统在家庭管理技术中的各项性能指标(输出变量)．在不考虑系统中电池部件衰减的情况下,此控制系统的状态空间表达式为

1)对花岗岩中粒子速度峰值和比例粒子位移峰值进行对数坐标下的线性拟合分析，结果表明粒子速度峰值和比例粒子位移峰值在靠近爆心的区域衰减慢，远离爆心的区域衰减快；

(2)

第5个标签是8路继电开关监控界面．实物仿真中使用8路继电开关来实现图1中u1～u5的功能．继电器通过USB串口通信将数据传递给上位机,此界面主要显示各条回路的通断状态．绿色农场能源管理系统采用LabVIEW和Matlab混合编程实现,关键技术如下：

 

D(t)=[0,ρ(t)PG(t),0,ρ(t)PL(t),0]．

2.2　基于最优控制的优化策略设计方法

本文论证并设计了太阳能-电网绿色农场能源管理系统．该系统主要包括太阳能电池板、太阳能控制器、蓄电池、电网连接、用户负载、多路开关和应急供电设备．本系统考虑在分时电价政策下,采用太阳能-电网的混合供电系统,满足农场用电需求．通过实时采集太阳能发电量、蓄电池电量和用户负载等数据,制定优化控制策略,保证输出电能与用户需求的匹配,以及其他实际的限制条件．优化目标为最小化用户电费,通过整数规划算法,求解出各开关的最优控制策略,使用NPV函数论证了系统的经济性,系统建立后的5年将收回成本且带来额外的经济效益．本系统广泛适用于现代化农村建设,节能效率高,易收回投资成本,且大量减少碳排放,有良好的发展前景．

1) 利用LabVIEW设计用户图形界面,实现“虚拟仪器”的面板;

(3)

其次,建立实际情况下限制条件的表达式：

1)太阳能输出供电限制:太阳能端不能同时将电能用于电池充电和用户供电,可表达为

u1(t)+u5(t)≤1．

(4)

2)供需平衡限制:由于存在多个供电端,各个时段必须有一个供电端向用户供电,且供电量要满足用户的需求,可表达为

基于智能手机的课堂互动系统除了在课堂上能够实现学习资源和信息的实时传递之外，还可以实现课堂测试、投票、讨论以及弹幕互动等功能，方便教师的答疑解惑，实现师生、生生的一对一互动，并将课上与课下紧密联系起来，在提高学生课堂参与度的同时，也提升了学生的学习驱动力，有助于获得全面及时的教学反馈和评价。

(5)

3)充放电限制:考虑到一些安全因素,在t时刻,电池只能处于充电或放电两种状态之一,可表达为

u1(t)+u2(t)+u3(t)≤1．

(2)标准工时的制定。前面已经详细介绍了评比系数法中速度评比法的确定方法，在这里选择60分法，也就是正常评比为60，由于充装车间作业与叉车作业模块是A厂非常成熟的作业，工人无怠工现象，操作较熟练，也并没有表现出强烈的积极性，也就是所谓的“不快也不慢”，所以应给予60的评定。也就是说，时间研究人员的评比为60，得出评比系数=60/60=1。进而求得每个工序的标准工时，大瓶充装工序52.33s，转盘充装工序3.86s，分拣工1工序2.24s，卸车工序0.87min，上空工序1.16min，下重工序1.05min。

(6)

4)电池容量界限限制:在各个时段,电池中存储的电能不能低于电池的最小容量,不能高于电池的最大容量,可表示为

Smin≤S(t)≤Smax．

四是，2017年4月28日—5月1日，由阿斯特拉罕飞莫斯科，重点重访红场和俯首山的卫国战争胜利纪念碑群，5月2日返抵北京。

(7)

5)电池容量终端限制:为了方便接下来的能量调度,电池最终的电量不能低于电池的初始电量,可表达为

综上所述,腹腔镜阑尾切除术治疗急性阑尾炎的应用效果显著,相比于开腹阑尾切除术,缩短了手术时间,加快了康复速度,腹腔镜阑尾切除术值得应用。

S(0)≤S(T)．

(8)

最后,求解目标函数最优解．通过Matlab优化工具箱等计算工具,在限制条件下,解得目标函数的最优解和控制策略．

3　基于LabVIEW的系统搭建

本文使用LabVIEW搭建上位机系统,调用控制算法,进行实物仿真．

上位机前面板有5个标签,主要有3种界面组成,如图2—4所示．

  

图2　串口通信调试界面Fig.2　Interface of serial communication debugging

  

图3　智能电表监控界面Fig.3　Interface of smart meter monitoring

  

图4　控制模式监控界面Fig.4　Interface of control mode monitoring

如图2所示,第1个标签是串口通信调试界面． 3块智能电表和继电器通过USB通信方式与上位机进行数据通信．此界面主要实现对智能电表和继电器USB串口号的分配、波特率的调整等功能．第2～4个标签分别是太阳能、负载和蓄电池、电压、电流和功率的监控界面,如图3所示．智能电表分别采集各端数据,通过USB串口通信将数据传送给上位机,并在前面板显示．

其中,u(t)为t时刻的开关控制策略;x(t)为t时刻电池中所存储的电量;

2) 利用Matlab在后台提供大型算法供LabVIEW调用;

艾滋病对人类健康和生命安全构成极大的威胁，随着人口流动范围不断扩大、人口流动性不断加快，艾滋病传播速度也随之加快，该病感染初期症状主要表现为慢性感染，随着咨询者病情加重继而出现盗汗、体虚、发热、食欲减退等表现，病情严重者还会出现神经障碍、胸痛、便血、腹泻、呼吸困难以及皮肤症状等。HIV检测内容主要包括血液及其衍生物、组织器官、体液以及其他免疫指标[3] 。

3) 利用LabVIEW多线程技术进行数据采集、通信、算法运算,制定控制策略并执行．

LabVIEW提供了Matlab SCRIPT节点，可以从“功能”选项面板上访问“Matlab SCRIPT”节点,调用方法为:“功能”—“所有功能”—“分析”—“数学” —“公式”— “Matlab SCRIPT”,可以将该节点添加到面板中． LabVIEW使用ACTIVEX技术执行该节点,启动一个Matlab进程,这样用户可以方便地在自己的LabVIEW应用程序中使用Matlab,执行Matlab算法．

其中，赋予各层级相应权限进行在线信息登记与审核。扩展细化功能模块，使平台信息链覆盖培训全过程，并对应建立标准化信息管理流程。

本系统程序使用多线程技术．多线程技术更高效地使用CPU,加强系统可靠性,优化处理器性能,在LabVIEW程序中充分发挥作用．本系统程序中有5个线程．线程1～3智能电表分别执行对太阳能、蓄电池和负载的电压、电流和功率采集,建立全局变量,可以使各个“虚拟仪器”之间共享采集的数据,并回传给主线程;主线程状态机主要实现界面切换和调用Matlab SCRIPT节点,执行优化算法;线程4对控制模块执行优化控制策略,控制各路继电器的开关状态． LabVIEW上位机设计思路如图5所示．

  

图5　LabVIEW设计流程Fig.5　Flow chart of the LabVIEW design

4　实验仿真及性能分析

根据上述的最优控制算法,通过Matlab优化工具箱进行编程仿真．考虑到太阳能的季节性变化,仿真分为夏日和冬日两部分．

《中国新文学大系》小说集共三集，分别由茅盾、鲁迅和郑伯奇编选。茅盾编的《小说一集》，收文学研究会29名作家的58篇作品，其中有王统照的《遗音》《一栏之隔》《技术》《车中》4篇。因此，沈从文指责鲁迅没有选入王统照的作品该是纰漏，但他所说的“个人趣味的极端，必将影响这书的真正价值”，[7]却不能不说是事实。鲁迅既是清醒的现实主义者，又是热情的激进主义者，所以他在《小说二集》中选入的文学研究会和创造社以外的33名作家的62篇作品，大多都是缓缓道来，在不经意间把对社会的憎恶注入读者的体内，具有冷静中富于激情的特点。其中，浅草——沉钟社有8个作家的作品被选入，是选入作品最多的文学团体。

我国现行的分时电价政策,电价随用电时段的变化而变化,通常分为谷底电价、标准电价和峰值电价．本实验中具体电价如下:

(9)

其中ρk表示峰值电价,为0.808 8元/(kW·h);ρo 表示谷底电价,为0.308 8元/(kW·h);ρs表示标准电价,为0.588 8元/(kW·h)．

电价的变化是本实验目标优化函数的重要部分,优化算法将根据不同时段的电价,优化配置供电端对用户的供电方式,决定开关控制策略．

系统根据家庭用电量和太阳能发电量,通过优化算法计算,得出最优的开关控制策略．本实验中的家庭用电量、太阳能发电量及其他相关数据来源于文献[20]．

太阳能绿色农场改造策略需要考虑到最小化项目成本、最大化农场的节能量以及最大化项目经济效益．农场的光伏节能量与装机容量相关,而项目经济效益,可以通过使用NPV函数进行分析．

图6给出了夏日工作日中,优化控制的最优开关策略,图7为夏日传统供电模式和优化供电模式一天内各个时段电网向用户负载供电的情况．当光照强度足够时,若负载需求不高,如上午8—12时,太阳能电板将发出的电能直接供给负载,其他光照时段,太阳能电板将发出的电能存储于电池组中,电网将对负载供电,满足用户的用电需求;由于控制算法中考虑电网的分时电价政策,在18—20时,夜间用电高峰时期,将存储在电池组中的电能用于负载供电,节省用户电费开支．在传统用电模式下,一天要消耗电网电能41.12 kW·h,而优化配置只需要消耗21.94 kW·h,降低了46.6% 的能耗．

  

图6　夏日工作开关示意Fig.6　Summer work switch

  

图7　夏日工作供电方式对比Fig.7　Comparison of power consumption in summer

2)仿真2:冬日消耗

图8中给出了冬日工作日中,优化控制的最优开关策略,图9为冬日传统供电模式和优化供电模式一天内各个时段电网向用户负载供电的情况．与夏日相比,冬日的光照强度不及夏日,只有在中午11—13时光照强度最强时,太阳能直接对负载进行供电,午后13—18时,太阳能电板将发出的电能存储在电池组中,在9—10时和19—20时,用电高峰时段,将存储的电能向负载供电．由于冬日负载需求高于夏日,且日照时长低于夏日,更多的电能将从电网向负载供电．在传统用电模式下,一天要消耗电网电能47.01 kW·h,而优化配置只需要消耗38.91 kW·h,降低了17.2%的能耗．

  

图8　冬日工作开关示意Fig.8　Winter work switch

  

图9　冬日工作供电方式对比Fig.9　Comparison of power consumption in winter

传统供电模式与优化供电模式单日节电如表1所示．

 

表1　传统供电模式与优化供电模式对比

 

Table 1　Comparison of power consumption between the optimized and traditional power supply modes 　kW·h/d

  

传统供电优化供电夏日消耗41.1221.94冬日消耗47.0138.91

将1年简略分为6个月的夏日和6个月的冬日,在传统供电下将从电网消耗电能16 184.52 kW·h,而在优化供电模式下电网电能消耗降低为11 455.08 kW·h．

将上述优化控制算法带入实物模型中,通过上位机的监控可观察到如表2所示供电模式．

实物工作状态与模拟仿真一致,由此论证了优化控制算法的可行性和稳定性．

微电网技术涉及先进的电力电子技术、计算机控制技术、通信技术等,世界范围内尚无统一、规范的微电网体系技术标准和规范。目前,微电网的发展还存在诸多瓶颈。

5　经济性分析

1)仿真1:夏日消耗

 

表2　供电模式开关情况及说明

 

Table 2　Power supply mode switches and description

  

供电模式开关闭合状况供电说明蓄电池对负载供电u3闭合此模式下电池电量充足,可直接供给负载用电电网对负载供电u4闭合此模式下太阳能发电功率不足,蓄电池电量不能满足负载,电网对负载进行供电太阳能对蓄电池充电,电网对负载供电u1,u4闭合此模式下太阳能发电功率充足,蓄电池电量不足,电网对负载进行供电电网对蓄电池充电,电网对负载供电u2,u4闭合此模式下太阳能发电功率不足,蓄电池电量不足,电网处于谷底电价,电网对蓄电池充电,电网对负载供电电网对蓄电池充电,太阳能对负载供电u2,u5闭合此模式下太阳能发电功率充足,蓄电池电量不足,电网对蓄电池充电,太阳能供给负载

NPV函数是一个通过使用贴现值以及一系列未来支出(负值)和收入(正值),返回一项投资的净现值函数:

 

(10)

其中T为项目周期,FC(t)为第t年的资金流(收益和支出的差),d为NPV计算中的折现率．

速生桉树的病虫害防预是造林过程中应该提前考虑到了技术手段，针对速生桉的病虫害提出预防手段。例如：针对金龟子对速生桉的危害，可在造林时用敌百虫粉或特丁膦均匀的撒在植穴内，用于驱杀金龟子幼虫。

1)NPV值大于0表示项目实施后,除保证可实现预定的收益率外,尚可获得更高的收益；

2)NPV值小于0表示项目实施后,未能达到预定的收益率水平,而不能确定项目已亏损；

(2)哈拉湖北侧区域。阴离子、阳离子、阴阳离子之间均呈现出了较高的相关性，表明在区域地下水的交替循环作用异常活跃，主要矿物质的溶滤作用较强，矿化度与所有离子都有较高的相关性，见表3。

3)NPV值为0表示项目实施后的投资收益率正好达到预期,而不是投资项目盈亏平衡．

在我国,用户光伏电价计算有“自发自用,余电上网”和“全额上网”2种模式,本文中系统采用的是第1种模式．

ρ自发自用部分电价=ρ用户电价+ρ国家补贴+ρ地方补贴,

(11)

ρ余电上网部分电价=ρ脱硫煤电价+ρ国家补贴+ρ地方补贴,

(12)

其中ρ用户电价=ρkω1+ρoω2+ρsω3,ω1,ω2,ω3分别是一天中峰值、谷底和标准时间所占的权重,ω1+ω2+ω3=1,削峰平谷,计算为0.533 8元/(kW·h);ρ国家补贴为国家对太阳能用户的电价补贴,为0.42元/(kW·h);ρ地方补贴为当地对太阳能用户的电价补贴,为0.3元/(kW·h);ρ脱硫煤电价为电量折算成脱硫煤的标杆电价,为0.351 5元/(kW·h)．

本系统初期拟装机容量为10 kW,综合估算初期成本约为8万元,每年系统的折旧维护费用约为成本的4%,5年为一个回报周期,平均每年日照时长2 000 h,贴现率为10%,具体收入支出细节如表3所示．

 

表3　系统投资收入明细

 

Table 3　Details of system input and output　元

  

收入支出初期0-80000第1年235183200第2年235183328第3年235183461第4年235183600第5年235183743

经计算,NPV值为7 964.97元,即在保证系统初期投资成本回收以外,项目尚可获得更高的收益报酬．目前,我国国家和地区光伏项目补贴周期为20年,除去最初5年的成本回收,仍有15年的项目回报周期,用户长期的回报收益可观．

6　结束语

首先,采用最优控制,在一定的实际限制条件下,求解出家庭每个月最小的用电量,为用户节约最多的电费．最优控制的目标函数为

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我国目前使用的绝大多数太阳能蔬菜大棚是孤立系统,当太阳能充足的时候,太阳能为大棚内的用电负载供电,太阳能不足时由电网供电,所采用的方式为专家控制模式,导致了太阳能使用效率低下,而且没有考虑太阳能的特性及分时电价等外界因素．

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在进行驾驶行为评价的过程中，各个状态之间没有明确界限，具有模糊性. 选择函数性质稳定、控制平缓、分辨度高的梯形隶属度函数. 根据采集到的驾驶行为影响因素分布情况，分析其平均值、中位数、四分位数等关键数据，结合专家修正意见，建立急加速次数、急减速次数、长时怠速次数、长时加速次数的隶属度函数，如图2所示.

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