光伏电池组件监测认知无线定位方法技术

本发明专利技术涉及光伏电池组件监测认知无线定位方法，用于由数据融合中心以及N个光伏电池组件形成的认知无线定位网络中，该方法不需额外布设大量的认知用户数目，只需要利用现有已布设的光伏电池组件即可与数据融合中心形成认知无线定位网络，节约了针对授权频段检测的传统认知检测的经济成本，并且还可以准确地实现对占用授权频段的用户定位，从而实现了利用一个网络实现两种用途。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及光伏组件领域，尤其涉及一种光伏电池组件监测认知无线定位方法。
技术介绍
光伏电池组件(也叫太阳能电池板)是太阳能发电系统中的核心部分，其作用是将太阳能转化为电能，并送往蓄电池中存储起来，或推动负载工作。其中，光伏电池组件不是独立的单个光伏电池(或称太阳能电池)，而是将多个光伏电池结合在一起所形成的整体组件。随着光伏产业的不断发展，利用光伏电池发电被认为是21世纪最具吸引力的能源利用技术，国内很多城市正在大量的布设光伏电池组件进行发电，以推动当地经济的不断发展。随着光伏电池组件的广泛大量布设，光伏电池组件必将如现有的路灯一样出现在城市乡村的各个角落。随着大量的无线通信设备在城市乡村中工作着，各种无线通信设备都需要占用一定的频段，并且每一种无线通通信设备所占用的频段也不是完全相同的，这将导致有限的无线频段资源(或称频谱资源)极为紧缺，从而紧缺地频段资源严重地影响着无线通信设备的正常工作，认知无线电技术在此背景下应允而生。在认知无线电中，授权用户能够依法享受到法定分配的通信频段(又称授权频段)，认知用户实时地检测授权用户所使用的授权频段并在检测到授权用户的授权频段处于空闲状态时，认知用户调整自身的发射功率及信号调制参数，从而在保证授权用户通信质量的前提下，使用分配给授权用户的处于空闲状态的授权频段进行通信，以智能地提高所处无线通信网络中的频谱利用率；在授权用户需要占用该授权频段时，认知用户必须从该授权频段上退出，然后去搜索、检测其它空闲频段以完成自己的通信。其中，认知用户在检测到占用授权频段的用户信号后，认知用户还需要准确地定位到占用该授权频段用户的位置，以适应性地调整自身调制参数才能准确地避免对该用户的通信产生干扰。然而，因受到多径衰落、阴影效应和噪声不确定性等诸多因素的不利影响，仅仅依靠单个认知用户对授权用户的授权频段进行检测往往不能适应对授权用户信号检测率的要求。因此，需要多个认知用户之间相互协作才能克服所述不利因素的影响，进而提高对授权频段的认知检测概率。伴随着当前光伏产业的不断发展以及光伏电池组件在城市乡村的广泛布设，在不额外大量布设协作认知用户的前提下，通过大量具有认知功能的光伏电池组件之间协作以实现对授权频段准确地认知检测以及准确定位占用授权频段的用户位置成为可能。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是针对上述现有技术提供一种光伏电池组件监测认知无线定位方法。该光伏电池组件监测认知无线定位方法不需额外布设大量的认知用户数目，只需要利用现有已布设的光伏电池组件，既可以实现对授权频段的准确检测，又可以准确地协作定位到占用授权频段的用户位置。本专利技术解决上述技术问题所采用的技术方案为：光伏电池组件监测认知无线定位方法，用于由数据融合中心以及N个光伏电池组件形成的认知无线定位网络中，数据融合中心与N个光伏电池组件分别建立无线通信连接，各光伏电池组件内存储有自身位置数据，并且光伏电池组件均具有监测频段占用情况的认知检测功能，N≥3，其特征在于，依次包括如下步骤：步骤1，N个光伏电池组件在统一的预设周期内实时采集自身的实时输出电压和实时输出电流后，各光伏电池组件分别发送自身位置数据、实时输出电压和实时输出电流值给数据融合中心；其中：第i个光伏电池组件标记为PVi，i＝1,2,...,N，光伏电池组件PVi的位置数据标记为(XPVi,YPVi,ZPVi)，光伏电池组件PVi的实时输出电压标记为Ut(PVi)，光伏电池组件PVi的实时输出电流标记为It(PVi)，数据融合中心标记为DF，数据融合中心DF的位置数据标记为(XDF,YDF,ZDF)；N个光伏电池组件统一的预设周期标记为T；步骤2，数据融合中心根据在预设周期T内所接收的各光伏电池组件的实时输出电压和实时输出电流，分别计算N个光伏电池组件在预设周期内的工作状态参考值；光伏电池组件PVi的工作状态参考值标记为δPVi，工作状态参考值δPVi的计算公式如下：其中，T表示N个光伏电池组件统一的预设周期，Ut(PVi)表示光伏电池组件PVi的实时输出电压，It(PVi)表示光伏电池组件PVi的实时输出电流；步骤3，数据融合中心设置筛选光伏电池组件的满载状态阈值δ0并根据满载状态阈值δ0以及各光伏电池组件对应的工作状态参考值，筛选出参与协作定位的主协作定位集合以及辅助协作定位集合：当光伏电池组件所对应工作状态参考值大于或者等于满载状态阈值δ0时，则选择该光伏电池组件参与协作定位，并置入主协作定位集合S1中；否则，将该光伏电池组件作为参与协作定位的辅助协作光伏电池组件，并置入辅助协作定位集合S2中；在主协作定位集合S1中，设定作为参与协作定位的主协作光伏电池组件的总数目为N1；在辅助协作定位集合S2中，设定作为参与辅助协作定位的辅助协作光伏电池组件的总数目为N2，且N1+N2＝N；步骤4，在主协作定位集合S1中，预设M个按照升序排列的分簇阈值λj，数据融合中心根据主协作定位集合S1中各主协作光伏电池组件发送来的工作状态参考值分别与各分簇阈值作判断比较，得到M1个独立的含有主协作光伏电池组件的分簇；j＝1,2,...,M且λ1<λ2<...<λM；分簇标记为Cl，l＝1,2,...，M1，1≤M1≤M；数据融合中心对主协作定位集合S1中各主协作光伏电池组件的分簇过程包括步骤4-1至步骤4-2：步骤4-1，根据M个分簇阈值，设定M+1个分簇区间段分别为(-∞,λ1]、(λ1,λ2]、...、(λM-1,λM]和(λM,∞)；其中，位于第一分簇内的主协作光伏电池组件对应的工作状态参考值处于(-∞,λ1]区间段内，位于第二分簇内的主协作光伏电池组件对应的工作状态参考值处于(λ1,λ2]区间段内，依次类推，位于第M分簇内的主协作光伏电池组件对应的工作状态参考值处于(λM-1,λM]区间段内，位于第M+1分簇内的主协作光伏电池组件对应的工作状态参考值处于(λM,∞)区间段内；步骤4-2，数据融合中心分别将主协作定位集合S1中各主协作光伏电池组件对应的工作状态参考值与M+1个分簇区间段比较，以判决各主协作光伏电池组件所处的分簇区间段：当主协作光伏电池组件的工作状态参考值处于分簇区间段(-∞,λ1]或者(λM,∞)时，则不准该主协作光伏电池组件参与到主协作定位集合S1的协作定位，并将该主协作光伏电池组件置入步骤3所述的辅助协作定位集合S2中；步骤5，在含有主协作光伏电池组件的M1个分簇内，选择各分簇内具有最小工作状态参考值的主协作光伏电池组件作为该分簇的簇内数据融合中心，从而得到M1个簇内数据融合中心；其中，M1≤M+1；步骤6，针对M1个分簇，依次得到各簇内针对授权频段f的簇内协作检测概率和簇内协作虚警概率，并由各分簇分别发送对应的簇内协作检测概率和簇内协作虚警概率给数据融合中心；其中，各簇内的频谱感知融合检测过程为：根据所得簇Cl内各主协作光伏电池组件的检测结果，由该簇Cl内的簇内数据融合中心对簇内主协作光伏电池组件的检测结果融合，以得到该簇内所有主协作光伏电池组件的簇内协作检测概率和簇内协作检测的虚警概率；其中，簇内协作检测概率簇内协作虚警概率其中，Ml表示分簇Cl内所有协作光伏电池组件的数目，pk表示分簇Cl内第k个协作光伏电池本文档来自技高网...

【技术保护点】
光伏电池组件监测认知无线定位方法，用于由数据融合中心以及N个光伏电池组件形成的认知无线定位网络中，数据融合中心与N个光伏电池组件分别建立无线通信连接，各光伏电池组件内存储有自身位置数据，并且光伏电池组件均具有监测频段占用情况的认知检测功能，N≥3，其特征在于，依次包括如下步骤：步骤1，N个光伏电池组件在统一的预设周期内实时采集自身的实时输出电压和实时输出电流后，各光伏电池组件分别发送自身位置数据、实时输出电压和实时输出电流值给数据融合中心；其中：第i个光伏电池组件标记为PVi，i＝1,2,…,N，光伏电池组件PVi的位置数据标记为光伏电池组件PVi的实时输出电压标记为Ut(PVi)，光伏电池组件PVi的实时输出电流标记为It(PVi)，数据融合中心标记为DF，数据融合中心DF的位置数据标记为(XDF,YDF,ZDF)；N个光伏电池组件统一的预设周期标记为T；步骤2，数据融合中心根据在预设周期T内所接收的各光伏电池组件的实时输出电压和实时输出电流，分别计算N个光伏电池组件在预设周期内的工作状态参考值；光伏电池组件PVi的工作状态参考值标记为工作状态参考值的计算公式如下：δPVi=Σt=1T|Ut(PVi)-U(PVi)‾|TΣt=1T|It(PVi)-I(PVi)‾|T,U(PVi)‾=1TΣt=1T(Ut(PVi)),I(PVi)‾=1TΣt=1T(It(PVi));]]>其中，T表示N个光伏电池组件统一的预设周期，Ut(PVi)表示光伏电池组件PVi的实时输出电压，It(PVi)表示光伏电池组件PVi的实时输出电流；步骤3，数据融合中心设置筛选光伏电池组件的满载状态阈值δ0并根据满载状态阈值δ0以及各光伏电池组件对应的工作状态参考值，筛选出参与协作定位的主协作定位集合以及辅助协作定位集合：当光伏电池组件所对应工作状态参考值大于或者等于满载状态阈值δ0时，则选择该光伏电池组件参与协作定位，并置入主协作定位集合S1中；否则，将该光伏电池组件作为参与协作定位的辅助协作光伏电池组件，并置入辅助协作定位集合S2中；在主协作定位集合S1中，设定作为参与协作定位的主协作光伏电池组件的总数目为N1；在辅助协作定位集合S2中，设定作为参与辅助协作定位的辅助协作光伏电池组件的总数目为N2，且N1+N2＝N；步骤4，在主协作定位集合S1中，预设M个按照升序排列的分簇阈值λj，数据融合中心根据主协作定位集合S1中各主协作光伏电池组件发送来的工作状态参考值分别与各分簇阈值作判断比较，得到M1个独立的含有主协作光伏电池组件的分簇；j＝1,2,…,M且λ1<λ2<…<λM；分簇标记为Cl，l＝1,2,…,M1，1≤M1≤M；数据融合中心对主协作定位集合S1中各主协作光伏电池组件的分簇过程包括步骤4‑1至步骤4‑2：步骤4‑1，根据M个分簇阈值，设定M+1个分簇区间段分别为(‑∞,λ1]、(λ1,λ2]、…、(λM‑1,λM]和(λM,∞)；其中，位于第一分簇内的主协作光伏电池组件对应的工作状态参考值处于(‑∞,λ1]区间段内，位于第二分簇内的主协作光伏电池组件对应的工作状态参考值处于(λ1,λ2]区间段内，依次类推，位于第M分簇内的主协作光伏电池组件对应的工作状态参考值处于(λM‑1,λM]区间段内，位于第M+1分簇内的主协作光伏电池组件对应的工作状态参考值处于(λM,∞)区间段内；步骤4‑2，数据融合中心分别将主协作定位集合S1中各主协作光伏电池组件对应的工作状态参考值与M+1个分簇区间段比较，以判决各主协作光伏电池组件所处的分簇区间段：当主协作光伏电池组件的工作状态参考值处于分簇区间段(‑∞,λ1]或者(λM,∞)时，则不准该主协作光伏电池组件参与到主协作定位集合S1的协作定位，并将该主协作光伏电池组件置入步骤3所述的辅助协作定位集合S2中；步骤5，在含有主协作光伏电池组件的M1个分簇内，选择各分簇内具有最小工作状态参考值的主协作光伏电池组件作为该分簇的簇内数据融合中心，从而得到M1个簇内数据融合中心；其中，M1≤M+1；步骤6，针对M1个分簇，依次得到各簇内针对授权频段f的簇内协作检测概率和簇内协作虚警概率，并由各分簇分别发送对应的簇内协作检测概率和簇内协作虚警概率给数据融合中心；其中，各簇内的频谱感知融合检测过程为：根据所得簇Cl内各主协作光伏电池组件的检测结果，由该簇Cl内的簇内数据融合中心对簇内主协作光伏电池组件的检测结果融合，以得到该簇内所有主协作光伏电池组件的簇内协作检测概率和簇内协作检测的虚警概率；其中，簇内协作检测概率簇内协作虚警概率其中，Ml表示分簇Cl内所有协作光伏电池组件的数目，pk表示分...

【技术特征摘要】
1.光伏电池组件监测认知无线定位方法，用于由数据融合中心以及N个光伏电池组件形成的认知无线定位网络中，数据融合中心与N个光伏电池组件分别建立无线通信连接，各光伏电池组件内存储有自身位置数据，并且光伏电池组件均具有监测频段占用情况的认知检测功能，N≥3，其特征在于，依次包括如下步骤：步骤1，N个光伏电池组件在统一的预设周期内实时采集自身的实时输出电压和实时输出电流后，各光伏电池组件分别发送自身位置数据、实时输出电压和实时输出电流值给数据融合中心；其中：第i个光伏电池组件标记为PVi，i＝1,2,…,N，光伏电池组件PVi的位置数据标记为光伏电池组件PVi的实时输出电压标记为Ut(PVi)，光伏电池组件PVi的实时输出电流标记为It(PVi)，数据融合中心标记为DF，数据融合中心DF的位置数据标记为(XDF,YDF,ZDF)；N个光伏电池组件统一的预设周期标记为T；步骤2，数据融合中心根据在预设周期T内所接收的各光伏电池组件的实时输出电压和实时输出电流，分别计算N个光伏电池组件在预设周期内的工作状态参考值；光伏电池组件PVi的工作状态参考值标记为工作状态参考值的计算公式如下：δPVi=Σt=1T|Ut(PVi)-U(PVi)‾|TΣt=1T|It(PVi)-I(PVi)‾|T,U(PVi)‾=1TΣt=1T(Ut(PVi)),I(PVi)‾=1TΣt=1T(It(PVi));]]>其中，T表示N个光伏电池组件统一的预设周期，Ut(PVi)表示光伏电池组件PVi的实时输出电压，It(PVi)表示光伏电池组件PVi的实时输出电流；步骤3，数据融合中心设置筛选光伏电池组件的满载状态阈值δ0并根据满载状态阈值δ0以及各光伏电池组件对应的工作状态参考值，筛选出参与协作定位的主协作定位集合以及辅助协作定位集合：当光伏电池组件所对应工作状态参考值大于或者等于满载状态阈值δ0时，则选择该光伏电池组件参与协作定位，并置入主协作定位集合S1中；否则，将该光伏电池组件作为参与协作定位的辅助协作光伏电池组件，并置入辅助协作定位集合S2中；在主协作定位集合S1中，设定作为参与协作定位的主协作光伏电池组件的总数目为N1；在辅助协作定位集合S2中，设定作为参与辅助协作定位的辅助协作光伏电池组件的总数目为N2，且N1+N2＝N；步骤4，在主协作定位集合S1中，预设M个按照升序排列的分簇阈值λj，数据融合中心根据主协作定位集合S1中各主协作光伏电池组件发送来的工作状态参考值分别与各分簇阈值作判断比较，得到M1个独立的含有主协作光伏电池组件的分簇；j＝1,2,…,M且λ1<λ2<…<λM；分簇标记为Cl，l＝1,2,…,M1，1≤M1≤M；数据融合中心对主协作定位集合S1中各主协作光伏电池组件的分簇过程包括步骤4-1至步骤4-2：步骤4-1，根据M个分簇阈值，设定M+1个分簇区间段分别为(-∞,λ1]、(λ1,λ2]、…、(λM-1,λM]和(λM,∞)；其中，位于第一分簇内的主协作光伏电池组件对应的工作状态参考值处于(-∞,λ1]区间段内，位于第二分簇内的主协作光伏电池组件对应的工作状态参考值处于(λ1,λ2]区间段内，依次类推，位于第M分簇内的主协作光伏电池组件对应的工作状态参考值处于(λM-1,λM]区间段内，位于第M+1分簇内的主协作光伏电池组件对应的工作状态参考值处于(λM,∞)区间段内；步骤4-2，数据融合中心分别将主协作定位集合S1中各主协作光伏电池组件对应的工作状态参考值与M+1个分簇区间段比较，以判决各主协作光伏电池组件所处的分簇区间段：当主协作光伏电池组件的工作状态参考值处于分簇区间段(-∞,λ1]或者(λM,∞)时，则不准该主协作光伏电池组件参与到主协作定位集合S1的协作定位，并将该主协作光伏电池组件置入步骤3所述的辅助协作定位集合S2中；步骤5，在含有主协作光伏电池组件的M1个分簇内，选择各分簇内具有最小工作状态参考值的主协作光伏电池组件作为该分簇的簇内数据融合中心，从而得到M1个簇内数据融合中心；其中，M1≤M+1；步骤6，针对M1个分簇，依次得到各簇内针对授权频段f的簇内协作检测概率和簇内协作虚警概率，并由各分簇分别发送对应的簇内协作检测概率和簇内协作虚警概率给数据融合中心；其中，各簇内的频谱感知融合检测过程为：根据所得簇Cl内各主协作光伏电池组件的检测结果，由该簇Cl内的簇内数据融合中心对簇内主协作光伏电池组件的检测结果融合，以得到该簇内所有主协作光伏电池组件的簇内协作检测概率和簇内协作检测的虚警概率；其中，簇内协作检测概率簇内协作虚警概率其中，Ml表示分簇Cl内所有协作光伏电池组件的数目，pk表示分簇Cl内第k个协作光伏电池组件的检测概率；l＝1,2,…,M1，1≤M1≤M步骤7，根据辅助协作定位集合S2中的各辅助协作光伏电池组件所对应的信噪比和检测概率，得到该辅助协作定位集合S2中针对授权频段f的辅助协作检测概率和辅助协作虚警概率，并发送辅助协作检测概率和辅助协作虚警概率给数据融合中心；其中：辅助协作检测概率辅助协作虚警概率步骤8，数据融合中心根据M1个分簇对应的簇内主协作光伏电池组件的信噪比以及辅助协作定位集合S2内所有辅助协作光伏电池组件的信噪比，分别得到M1个分簇各自对应的主协作贡献系数δl以及辅助协作定位集合S2的辅助协作贡献系数其中：δl=Σr=1mlSNRrΣl=1M1Σr=1mlSNRr+Σq=1N2SNRq,δS2=Σq=1N2SNRqΣl=1M1Σr=1mlSNRr+Σq=1N2SNRq;l=1,2,...,M1;]]>ml表示第l分簇内所有主协作光伏电池组件的总数目，N2表示辅助协作定位集合S2内所有辅助协作光伏电池组件的总数...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑紫微，李攀，
申请(专利权)人：宁波大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33