摘要：街道照明是一个有价值的公共设施，使得人们在夜间外出的安全性大大提高，因此城市的犯罪率也极大地降低.尽管有其优点，但路灯的限制在于其性能.传统的路灯设计面临两个重要问题：能源成本和供应性能。由于其建立，实施和维护的高成本，传统的街道照明是昂贵的公用事业。其昂贵的设计成本使其不受小城市和人口稀少地区的欢迎。独立的街道照明作为道路照明的首选应用面临两个重要问题：供应性能和能源成本。根据过去的研究，混合可再生能源系统（HRES）在路灯供应方面的优化似乎是解决这些问题的最有名的方法。然而，具有功率单元的非线性和负载模式的不确定性的路灯供应的复杂设计使得优化成为挑战。本研究采用遗传算法（GA）优化来处理这些复杂和不确定的系统。为了优化路灯供应，它考虑了单目标问题的能源成本以及多目标问题的能源成本和供应绩效。该研究还集成了基于交通的照明控制，以克服负载方面的功耗问题，从而影响路灯供应的最佳设计。利用MATLAB对包括真实天气数据，实际交通状况和优化算法的系统进行了仿真。基于该结果，所提出的方法在一年的模拟研究中将功耗降低了约47％。此外，路灯供应的最佳设计可使功率损耗最小化约39％，能源成本减少约29％。

关键词：智能路灯；路灯HRES优化遗传算法控制；太阳能；光伏；路灯

目录

摘要

Abstract

第一章 引言-5

1.1本课题的研究背景-5

1.2硅太阳能电池及参数-6

第二章 太阳能路灯的工作原理-7

2.1太阳能电池的工作原理-7

2.2太阳能电池板的选用-7

2.3电池型号的选择-8

2.4系统软件的设计流程-9

第三章  光伏组件太阳能路灯的测试与实验-11

3.1太阳能路灯实验-11

3.1.1太阳能电池性能检测-12

3.2最大功率点追踪-13

3.3阶段性结论-14

结束语-15

致  谢-16

参考文献-17