基于S-Function Builder的光伏阵列仿真模型

基于MATLAB/Simulink中的S-Function Builder模块,所建立的光伏组件仿真模型利用C语言将简化的光伏组件数学模型编程,再与其他Simulink模块连接成电路以仿真电路性能。该仿真模型输出结果与户外实测光伏组件电流电压特性曲线比较结果显示出了良好的一致性,最大功率点处误差最大约为1.8%,可满足科研精度的要求。特别是该光伏组件仿真模型还可在Simulink中串联为光伏阵列,并对局部阴影下光伏阵列输出特性进行较好的仿真。     

基于参数辨识的光伏组件故障诊断模型

为了对光伏组件运行状况进行准确判断,提出了一种基于参数辨识的组件故障诊断模型。分析了任意工况下的光伏组件输出特性曲线,借助于改进人工鱼群算法对数学模型中各参数进行了辨识。通过分析各模型参数随光照和温度的变化关系来获取多组工况下的模型参数值,结合光伏组件各种故障数据建立了以光生电流、二极管反向饱和电流、二极管理想品质因素和等效串并联电阻为输入层向量,以组件正常、组件短路、等效串联电阻异常老化和等效并联电阻异常老化为输出层向量的径向基函数(radical basis function,RBF)神经网络故障诊断仿真模型,仿真结果验证了上述光伏组件故障规律的正确性。搭建了基于可编程电子负载的光伏组件户外实验平台,进行了组件故障诊断的实验研究,实验结果验证了所提方法的有效性和准确性。     

太阳能光伏电池建模及V-I特性研究

针对现有光伏电池数学模型精度不高的问题,基于光伏电池等效电路模型,建立了光伏电池LNPV-190WP的模型.提出了一种光伏电池等效串联电阻和等效并联电阻求取方法,分析了模型中等效串联电阻和等效并联电阻变化时对光伏电池输出特性的影响,研究了不同光照、不同温度和不同二极管理想因子下光伏电池输出特性,给出了一些定性结论.通过与光伏电池厂商提供的V-I特性曲线对比,该模型输出特性与实际光伏电池输出V-I特性曲线基本一致,能够反映实际光伏电池的物理特性,验证了模型的有效性.     

太阳电池组件户外性能测试

为了研究在户外工作条件下太阳电池组件的实际工作性能,在一天过程中的太阳电池组件V-I特性、组件温度、环境温度和太阳辐照度被测试。结果发现:影响太阳电池最大输出功率的主要因素是太阳辐照度;工作温度对电池组件的效率影响较大,同时高的工作温度还会使最大功率电压降低很多;太阳光谱对太阳电池组件的输出性能也有一定的影响,当辐照主要以散射为主时,太阳电池组件有更高的转化效率。     

改进的光伏组件工程数学模型建模方法

针对现有光伏组件工程数学模型曲线拟合误差较大的问题,首先基于光伏电池的物理模型推导开路电压和最大功率点电压与辐照度之间的函数关系,改进不同工况下建模参数获取的方法,提高模型在关键信息点的建模精度;然后通过分析现有工程数学模型的建模过程,发现现有工程模型建模参数选择方法的不足,结合等效串联电阻对最大功率点电压的影响,提出建模参数选择方法的改进措施,最终建立以电压为输出的改进光伏组件工程数学模型。试验与仿真分析表明,改进的工程数学模型极大地提高了工程数学模型的曲线拟合精度,对不同类型组件均具有较高的建模精度。     

恒频滞环电流控制的单相光伏并网逆变器

基于符合工程实际的光伏模块数学模型,在PSIM软件中建立输出能快速动态随光照强度与温度变化的模块仿真模型,通过仿真分析光伏模块的输出电气特性。同时提出一种实现模块最大功率跟踪算法,并验证其有效性。光伏并网发电系统中的关键部件并网逆变器,影响电能质量与系统稳定。采用恒频滞环电流跟踪控制下的并网逆变器,建立单相光伏并网发电系统的动态仿真模型,仿真结果验证了恒频滞环电流控制光伏并网逆变器能够快速有效地跟踪公共电网,输出谐波畸变率低的并网电流,改善并网系统稳定性与动态性,提高光伏系统输出效率。     

基于Bezier函数的光伏电池建模

以单二极管电路模型为基础,推导了仅包含串、并联电阻和二极管品质因子的光伏电池三参数数学模型,并对其进行迭代法求解,利用求解结果对光伏电池输出I-U(电流-电压)曲线的关键点进行灰色关联度分析,确定了串、并联电阻和二极管品质因子是影响曲线特性的主要因素。在此基础上,提出了光伏电池的Bezier函数建模方法,该方法利用最大功率点代替难以获取的串、并联电阻和二极管品质因子等参数,结合开路电压和短路电流点,借助二阶Bezier函数对光伏电池的输出特性进行拟合。在标准测试条件下对2种不同光伏组件进行建模仿真,将仿真结果与实测结果进行对比,结果验证了所建模型的有效性。讨论了任意条件下Bezier函数在光伏电池输出特性曲线拟合中的应用,以为光伏电池的建模提供参考。     

部分遮挡条件下光伏组件的建模与仿真研究

当光伏组件被部分遮挡时,输出的伏安特性曲线呈阶梯状,功率电压特性曲线会产生多个局部峰值点,在此情况下,现有的单体光伏电池数学模型和传统的单峰最大功率点跟踪算法都不再适用.研究和建立了适用于部分遮挡情况下串联光伏组件的数学模型,并通过Matlab软件对其进行仿真研究,分析了光伏组件在部分遮挡时Ⅰ-Ⅴ,P-Ⅴ特性曲线及输出...     

基于工程用光伏组件参数估算优化设计

为了进一步减少光伏组件工程用单指数数学模型中,光伏组件随环境温度和太阳辐射照度变化时输出的电流、电压和功率的估算误差,设定±3%误差控制目标,利用短路电流、开路电压、峰值功率电流和峰值功率电压四个参数,将两种常用的技术方案与四组实际光伏组件的实测输出值进行比较,得到其中一个方案的参考系数需要进一步修正的结果。将光伏组件电流输出方程对环境温度和太阳辐射照度的微分与实测值进行拟合,得到新的参考系数值。最后,基于MATLAB/SIMULINK模拟仿真其中一组光伏组件的电压、电流和功率的输出特性,为工程上不同光伏组件的数学模型参数估算提供了新的方法。     

用人工神经网络方法计算太阳光谱辐照度分布

针对传统太阳光谱辐照度分布计算模型计算速度慢,需要大量气象参数等问题,提出了一种基于人工神经网络(ANN)算法模型计算特定气象参数下的太阳光谱辐照度分布的方法。首先将数据集通过Mini-Batch-Kmeans算法聚类并标签化,利用Python平台搭建ANN算法模型并对数据集进行训练,从而获得该气象条件下的太阳光谱辐照度分布。结果表明,相对于其他机器学习算法模型,提出的ANN算法具有更好的误差评估参数表现以及更稳定的预测性能。此预测模型可运用于光伏器件的输出性能参数的计算,为光伏组件实际应用中预测发电量输出和性能评估提供了便捷工具。