局部阴影条件下光伏阵列数学模型研究

局部阴影条件下,光伏阵列电流电压输出特性曲线呈阶梯状,使得光伏阵列电流电压输出方程的求解相对复杂.传统的电路指数模型,存在计算量大、参数不易确定等缺点.指数型工程用数学模型只需根据厂家提供参数即可建模,但是由于模型中含有指数或对数函数,通过计算机泰勒展开后运算量仍然较大,影响了控制器解算光伏电池方程的速度.为解决上述问题,提出在光伏电池平抛运动学模型的基础上,推导出分段平抛运动轨迹方程组来表达被部分遮挡的光伏阵列输出特性.采用MATLAB软件建模解算,并与指数模型和实测数据对比后表明,求解过程计算量小,误差在工程精度要求范围内,有利于最大功率跟踪,为光伏阵列模拟器中控制器优化设计提供了依据.     

光伏电池的仿真及其模型的应用研究

不论是太阳能发电系统还是风光互补发电系统,熟悉光伏电池的输出特性是设计新能源发电系统的基础和前提.根据光伏电池输出特性关系式,利用MATLAB的Simulink模块搭建了参数和工况可调的光伏电池模型,并运用该模型建立了具有最大功率跟踪(MPPT)功能的光伏发电系统的仿真模型,通过仿真结果可以更好地把握光伏电池的特性,为...     

基于Matlab的光伏阵列数学模型的研究

通过对单体光伏电池的物理模型的研究,给出了易于求解、便于仿真的光伏阵列的数学模型,该模型可以计算在任一环境温度、太阳辐射强度下光伏电池的I-V特性;以该模型为基础,在工程误差允许的范围内,给出了可行的最大功率点的计算公式。Matlab仿真结果表明,光伏阵列的输出特性随温度和光强的变化而变化,并且光伏阵列I-V和P-V特性呈非线性;在不同光强和温度下,光伏阵列最大功率点不同,它能较好地反应光伏阵列的实际特性。     

基于PSIM的一种硅太阳能电池仿真模型

基于硅太阳能电池的物理特性,在PSIM仿真环境下,设计出一种太阳能电池的仿真模型。结果表明该仿真模型可以模拟任意参数的光伏阵列．为光伏发电系统动态仿真提供良好设计平台。     

光伏电池输出特性与最大功率跟踪的仿真分析

该文根据光伏电池的工程数学模型,提出一种利用MATLAB软件包中的Simulation模块直接模拟光伏电池工作状况的方法,该仿真模型能准确反映光伏电池的输出特性,而且参数调节方便。文章主要对不同负载、模型内部参数变化和日照强度变化条件下光伏电池输出的特性进行了研究,得到了光伏电池输出特性变化的一般规律。数据分析结果表明,光伏电池的输出特性呈非线性。光伏电池输出功率随外部环境或内部参数的变化而发生改变,其最大值只在满足特定条件下的某一点才可能出现。基于导纳增量法,利用BOOSTDC／DC变换电路实现了光伏电池输出的最大功率跟踪,其控制算法用S函数编程实现。     

基于PSIM的光伏矩阵MPPT通用模型的设计与应用

基于光伏矩阵的物理特性,在PSIM仿真环境下,设计带有最大功率跟踪技术(MPPT)仿真算法的光伏矩阵仿真模型,应用于实际的单相光伏并网系统。测试数据表明,仿真模型可以模拟任意参数的光伏阵列,跟踪光照强度、环境温度的变化,为光伏发电系统动态仿真提供了良好的设计平台。     

光伏发电系统MPPT控制仿真模型

在光伏发电系统优化的研究中,为了有效提高太阳能利用率,建立了光伏电池等效电路和数学模型,在MATLAB/Simulink仿真环境下搭建光伏电池通用工程模型,光伏电池通过串并联方式组合成光伏阵列,并利用电导增量法原理通过控制Boost电路占空比实现光伏阵列最大功率点跟踪(MPPT).仿真结果表明:改进模型可仿真任意光照强度、环境温度下,不同型号光伏电池及其串并联组合成光伏阵列的I-V特性,并能较好控制并实现MPPT,模型动态性能好,具有较强的实用性.     

光伏电路的PSpice仿真与实验研究

基于硅光伏电池单元的物理模型和光伏组件及光伏阵列的串并联结构,采用PSpice构建了小型硅光伏阵列的仿真模型,并利用该模型对光伏直流BUCK变换电路的开环和恒压控制闭环特性进行了仿真研究.仿真结果与实验数据对比表明,此模型能够在较高的近似程度上方便地模拟实际光伏电池的行为特性,将PSpice软件用于光伏发电系统的仿真是可行的.     

基于RBF-BP神经网络的光伏MPPT研究

针对光伏电池的输出特性受光照强度、温度等因素的影响而具有的非线性特性的问题,为了提高光伏发电系统的发电效率必须对其输出功率进行追踪,并且为了克服MPP追踪过程中收敛速度慢和精度低的缺点,提出了一种RBF-BP组合神经网络对光伏阵列最大功率点追踪的算法。首先通过对光伏电池输出特性的研究,确定了温度和光照强度是影响光伏电池最大功率点输出的主要因素。然后考虑这两个因素作为RBF-BP组合神经网络的输入来设计光伏阵列最大功率点追踪系统。最后,利用Matlab建立该系统的仿真模型,并进行仿真研究与分析。仿真结果表明,该系统具有最大功率点追踪的精度高,响应速度快等优点。从而有效地实现了对光伏最大功率点的追踪,提高了光伏发电系统的发电效率。     

光伏系统最大功率跟踪方法的研究及其仿真

在分析光伏阵列的数学模型和输出特性的基础上,提出了自适应扰动控制算法。对该算法进行了理论分析,建立了光伏系统的仿真模型,并在Matlab/Simulink环境下进行仿真。仿真结果表明,系统能够快速地跟踪到最大功率点,在光照强度突变的情况下也能快速追踪到最大功率点,具有较好的控制性能。     

基于一种改进的BP神经网络光伏电池建模

由于光伏电池具有高度非线性特性，难以建模，而传统的数学模型难以满足光伏控制系统设计和应用的要求。该文利用神经网络具有逼近任意复杂非线性函数的能力，将神经网络技术应用到光伏阵的建模中，避开了该模块内部的复杂性。模型以太阳能日照、温度以及负载电压作为神经网络辨识模型的输入量，光伏阵输出电流为输出量，采用改进型BP算法，建立了光伏电池的动态响应模型，然后预测了最大功率点。文中给出模型的结构，训练步骤和仿真结果。仿真结果表明，方法可行，建立的模型精度较高，从而为设计光伏实时控制系统奠定了基础。     

Modeling and simulation of a grid connected PV system based on the evaluation of main PV module parameters

In this work we present a new method for the modeling and simulation study of a photovoltaic grid connected system and its experimental validation. This method has been applied in the simulation of a grid connected PV system with a rated power of 3.2 Kw_p, composed by a photovoltaic generator and a single phase grid connected inverter. First, a PV module, forming part of the whole PV array is modeled by a single diode lumped circuit and main parameters of the PV module are evaluated. Results obtained for the PV module characteristics have been validated experimentally by carrying out outdoor I-V characteristic measurements. To take into account the power conversion efficiency, the measured AC output power against DC input power is fitted to a second order efficiency model to derive its specific parameters.The simulation results have been performed through Matlab/Simulink environment. Results has shown good agreement with experimental data, whether for the I-V characteristics or for the whole operating system. The significant error indicators are reported in order to show the effectiveness of the simulation model to predict energy generation for such PV system.     

基于固定电压法结合P＆O法MPPT控制策略研究

对光伏发电控制系统提出了一种新型的最大功率点跟踪（MPPT）控制方法。即在外界环境或负载突变时,先采用固定电压法将光伏阵列的工作点调整到最大功率点附近,以保证跟踪的快速性;并且引入新型的扰动观察法,对最大功率点的稳态特性进行优化,可有效减小光伏阵列的输出功率在最大功率点的振荡现象。通过仿真验证了上述方法的有效性。     

基于CIGS薄膜光伏电池的三相并网研究与仿真

针对光伏电池工程数学模型误差较大的问题,本文采用基于光伏电池物理等效电路模型对CIGS（铜铟镓硒）薄膜光伏电池阵列进行建模仿真,并采用牛顿插值算法对CIGS薄膜光伏电池阵列进行最大功率点跟踪,并网逆变器部分则采用直接电流控制策略,由此搭建仿真平台实现三相光伏并网仿真。仿真结果和数据表明了CIGS薄膜光伏电池阵列所建立模型的有效性和牛顿插值最大功率点跟踪算法的快速与准确性,以及直接电流控制策略的实用性。对CIGS薄膜光伏发电系统的工程分析和设计具有较高的参考价值。     

基于物理特性的光伏电池建模仿真及验证

提出了一种基于光伏电池物理特性的数学模型,并在Matlab/Simulink环境下建立了仿真模型。仿真结果表明,所提出的数学模型能很好地模拟光伏电池的特性。以此光伏电池模型为基础,建立了光伏电池最大功率点跟随系统的仿真模型,仿真结果验证了此光伏电池模型的正确性,为实际应用中,光伏电池的输出可靠性提供了新的解决思路。     

光伏阵列伏安特性测试系统设计

基于对光伏电站控制和设计水平的要求,本文提出一种基于电容充放电的特性的光伏阵列伏安特性测试系统。本文阐述了测试系统的工作原理和系统关键的部分。当光伏阵列给电容充电时,得到当时环境中光伏阵列的电压、电流以及相应的功率特性曲线。同时对M*N的光伏组件进行建模,得出组件的相应的电性能参数,并对最大功率点进行分析。最后进行实验验证。本测试系统具有测量精度高、系统稳定性高、成本低廉,并且能更直观的测得光伏阵列的特性。     

粒子群优化RBF神经网络光伏电池建模研究

本文研究神经网络在光伏电池建模优化问题。由于光伏电池具有高度非线性特性,其输出功率受到外界自然因素的影响,使得传统方法不能满足光伏控制系统动态要求。针对上述问题,本文提出一种粒子群优化的神经网络光伏电池建模算法。改进的方法以日照、温度和负载电压作为提出的RBF神经网络模型的输入值,把光伏电池的输出功率作为神经网络的输出,采用RBF神经网络对光伏电池进行建模,同时利用粒子群算法对神经网络参数进行优化,最后建立光伏电池的动态响应模型。仿真实验结果证明,所提模型更好地克服传统方法的缺点,收敛速度快,具有较高的预测精度和适合能力。     

Modeling and simulation of photovoltaic (PV) system during partial shading based on a two-diode model

This paper proposes accurate partial shading modeling of photovoltaic (PV) system. The main contribution of this work is the utilization of the two-diode model to represent the PV cell. This model requires only four parameters and known to have better accuracy at low irradiance level, allowing for more accurate prediction of PV system performance during partial shading condition. The proposed model supports a large array simulation that can be interfaced with MPPT algorithms and power electronic converters. The accurateness of the modeling technique is validated by real time simulator data and compared with the three other types of modeling, namely Neural Network, P&O and single-diode model. It is envisaged that the proposed work is very useful for PV professionals who require simple, fast and accurate PV model to design their systems.