前言

风力发电虽然是较为普及且成熟的一个研究方向，但其中内部系统可以涉及的电路设计、PCB板设计、单片机的使用、程序算法的设计编程等相关领域知识内容，是电子通信方向类本科生的重要课程。

风力发电装置的核心在于它的发电转换效率与数据的采集显示能否精确。显而易见，在相同电机的选择上，风扇的尺寸选取决定了其接触的风面大小，风面越大，能收集到的能量就越多，进而影响电机能量转换的效率。

本实验综合了本科生的模拟电子技术、单片机原理与应用、MATLAB与通信仿真等课程内容进行展开，使学生综合利用各科相关知识，制造出一个可以测量风速、风向，同时还能发电的装置。从而达到促进学生学习兴趣，巩固理论知识，增强实践能力的目的。

系统方案与总体设计

1.1系统方案

整个系统的核心部分是基于STM32F103C8T6单片机构建的数据处理与输出单元。

本单元通过对前一单元（数据采集单元）传递来的模拟量进行数字化操作（即模数处理）；同时，采用串行通信协议，连接一块型号为LCD12864的四行液晶显示屏幕，从而实现数据处理后的输出显示与信息交互功能。

此外，本装置还通过配置红外遥控器件，该红外遥控器件工作距离最远可达8 m，可对整个系统进行精确调控的能力。风力发电作为本装置所要模拟及实现的关键要素，其构造至关重要。

本系统采用扇叶大小适中的微型碳刷280发电机作为发电设备；并连接核心处理器对其输出端进行电压信号采集。由于扇叶的构造，其转动方向是唯一的，故而发电机输出为直流电。因此，只需对电路进行限流保护即可。

顶层各单元、模块布局示意图

1.2总体设计

在实物装置的设计上，可构造基于有机玻璃材料的双层立方体形态容器实现整个系统的合理安置与完整体现。整个系统的各单元、模块在其中的布局示意图如图所示。

底层各单元、模块布局示意图

在此设计基础上，调整线路配置，使用热熔胶对亚克力板立方体进行密封契合。同时，考虑到整体框架的协调性，以及其物理结构，从而制作出如图所示的实物装置。

已完成的装置成品图

算法设计与分析

2.1风向与风速的算法设计

当系统前端单元的风向、风速传感器或集成了风速采集功能的发电设备获取到当前风速信息时，该信息可被转化为电信号，该电信号被输入到单片机对应的采集通道。

经模数转换（ADC）后，系统核心处理器可得到当前风向、风速所对应的瞬时电压，从而进行下一步操作。在测试环境下，已测得风力的实际方向与单片机该通道电压采集量的对应关系。

实际方向与电压采集量对照表

从图中可以显然看出，风向是可以被数据量化的，则其输出信号是阶跃的。因此，只需对采集量进行标识判断，即可确定当前风向。

而对于集成了采集风速需求的发电设备，在测试环境下，通过与风速计实际测量值进行校准比对，统计出多个有效的“实时风速 实时电压”对应数据。

再对数据进行“频率 平均值”“MATLAB曲线拟合”操作，得出风速C0（m/s）与该通道电压采集量U0（m/s）的关系为：C0=1:2U0-0:15（1）或：C0=-3:4U0 3+14:8U-19:5U0+9:1 （2）需要注意的是，当U0E[0:97;1:97]时，适用于式(2)，其余则适用式(1)。

如图4所示，由于采用了一阶线性与三阶多项式的共同拟合方式，从而确保二者对应关系的高度协调统一，增强了可信度。

实时风速与电压采集量的拟合曲线图

风速与电压对照表（部分）

类似的，可获得外置风速传感器采集的风速C1（m/s）与其对应通道电压采集量U1（m/s）的关系为：C1=10:5U1（3）

2.2 LED工作电路电流与功率的算法设计

为直观地显示出发电设备的实时工作电流，还需通过采集LED工作电路两端的实时电压信号U2（m/s）。并由欧姆定律与恒压降模型，计算出LED工作电路的实时电流I（mA）与功率P（W）分别为：I=100U2-180（4）P=1:8I0+10I;I0=10-3I（5）

根据此次风力发电装置的设计，存在着一些风向与风速、电流和功率计算等基础算法设计与实现，可以让学生对算法有基础的认识与实践，为以后更复杂的系统设计打下基础。

电路与程序设计

3.1电路设计

如图所示，整个系统由可充电的12 V、2 800 mA锂电池供电。考虑到各模块单元所需供电电压不同，故采用LM7805、LM1117-3.3等降压芯片，设计电源转换电路以迎合不同模块的电压需求。此外，拓展了单片机地线I/O口，以共“地”连接。

电源转换电路原理图

STM32F103C8T6内部自带的2个ADC，共使用5个通道采集电压信号。由于风向传感器输出信号范围在0~5 V之间，而单片机I/O一般最大支持3.3 V电压测量，故需接入信号转换模块，再连接单片机。LED工作电路会受到发电机的影响，可进行简单的电路设计作为硬性保护。

此外，本装置配备了红外遥控模块以及蜂鸣器的报警系统，并接入单片机I/O口，可实现预设报警，以及远距离遥控功能。如图所示，为整个系统的电路原理图。

其余系统电路原理图

STM32F103C8T6核心板采用Muse Lab厂商的设计，其电路原理图如图7所示。

(a)微粒控制单元

通过杜邦线，将各单元、模块相连接，并集成在亚克力板构建的封闭立方体空间内。

(b)串口、发光二极管、单排针座

3.2程序设计

程序设计是本装置的核心组成。各单元、模块功能的实现与调控，以及数据的输入与输出，都需要通过单片机进行使能、处理。利用单片机的中断系统，可实现数据采集、数据处理与输出单元的需求功能。

(c)电源

其中，通用定时器中断系统的Period值为1 500，Prescaler值为7 199。红外遥控则采用NEC编码进行通信。单片机ADC的采集功能使用DMA中断实现，可实时采集电压信号。同时，程序中还使用系统定时器构建延时函数，在需求部分实现精准延时。

各模块电路实物相接图

当单片机采集到电压信号或红外信号时，即可按照相关算法进行数据处理，并通过串行通信，将处理后的数据输出至LCD液晶显示屏，实现通过遥控器选择内置或外置风速采集设备、显示功率或电流、设置警告方向的功能。

自动报警程序结构图

整个系统基于STM32单片机作为主控制器，同时存在LM7805、LM1117-3.3等降压芯片，以及红外遥控模块、蜂鸣器等多个模块的电路与程序设计和功能基础等多个任务。在系统的实现过程中，可以培养学生如何协调多个模块的布局，实现和集成等系统设计的整体观。

测试及误差分析

4.1测试方案

总体方案：通过硬件测试、软件仿真测试和软硬件联调。

测试条件：室内、室外常温环境下均进行测试。检查多次，仿真电路和硬件电路必须与系统原理图完全相同，并检查无误，硬件电路保证无虚焊。软件部分在Keil uVision5上编译通过，并通过仿真器写入单片机。

距离实时风速变化测试表

各方位风向变化测试表

各方位风向变化测试表

4.2测试结果分析

结果表明：距离风扇1 m位置处，本装置采集风速信息较为准确，误差13不超过 1.5 m/s。风向指示清楚，可显示8个方位，与实际风向相差不超过20 。当电扇到达预设方向时，蜂鸣器可自动鸣声，实时显示风速为最大值。

同时，本装置也可通过风力发电，点亮LED灯（工作电流可达20 mA），并能实时显示工作电流或功率。装置基于红外遥控，可实现最远8 m距离对系统进行控制。且预留外设接口，可采集较远距离的风速、风向信息。

误差分析：

本装置存在系统误差与偶然误差。其中，偶然误差通过多次测量取算术平均值的方法来减少。系统误差具体由如下两个方面产生：

1)仪器误差

装置本身使用的数据采集仪器(风速、风向传感器、单片机ADC等)，并非精密测量，故而出现一定误差。同时，对装置进行校准配置与测试的设备(如指南针、电扇、风速计等)也存在一定的误差。这是影响装置测试结果的主要原因。

2)操作误差

由于单片机对通道电压的采集是即时的，数据变动的间隔甚至小于1 000 ms，而操作人员的观察器官达不到特别敏锐的水平。故而所观察到的数据是滞后的。因此，在配置参数上，存在滞后性，从而出现误差。

影响测量结果的因素有人为、量具、力量、测量、环境等因素。但结合上述误差分析与综合考虑后，判定大部分影响因素仍在数据测量结果的可接受范围之内，故此处不再赘述。下面，给出仪器厂商所标注的误差范围：

1)风速传感器

准确度：测量范围 56 m/s时，为 5%；测量范围>56 m/s时，为 0.55 V。

2)风向传感器

准确度：正常工作时，绝对误差小于10 。

3)风速计

准确度：实际风速<10 m/s时，为 0.02 m/s；实际风速=10 m/s时，为 0.03 m/s。

4)单片机ADC

STM32F103C8T6单片机自带了两个12位精度的ADC，而风速与电压拟合的计算关系式中，R2也只有0.913 0与0.991 8，因此，在电压 风速采集上也存在一定误差。

数据的测试与误差分析是本科生所必须掌握的关键技能。通过本次的系统实现，可以让学生了解到系统设计过程中如何对一些基础的数据进行采集和分析，同时培养其分析数据误差的来源和解决误差的动手能力。

结论

因此本项目在结合模拟电子技术、单片机的原理等多方面书本知识的同时很好地培养了学生的动手能力和实践兴趣，锻炼了学生吃苦耐劳勇于钻研的科研精神。基于本项目实验数据和实际操作的完美结合，学生可以继续在此基础上进行优化改良，发散思维，引起对于新能源方向和数据模拟采集模式的思考与探究。

参考文献

［1］刘火良,杨森.STM32库开发实战指南:基于STM32-F103[M].2版.北京:机械工业出版社,2017.

［2］沈红卫,任沙浦,朱敏杰,等.STM32单片机应用与全案例实践[M].北京:电子工业出版社,2017.

［3］郭业才,黄友锐,吴昭方,等.模拟电子技术[M].2版.北京:清华大学出版社,2011。

［4］郭苏.风电 光伏 储热联合发电系统的多目标容量优化[J].太阳能学报,2020,41(11):359 368.

［5］肖丽佳.优化风力发电机最大功率控制方法的研究[J].南方农机,2020,51(21):97 103.