多项式拟合的光伏电池阵列模拟器研究与设计

分析了光伏电池的数学模型,提出了一种简化的工程应用模型,该模型仅需要光伏电池的5个出厂参数就可以在工程精度下完整地复现光伏电池的外部特性,采用多项式拟合方法,成功地使用4段折线对光伏电池的I-U特性曲线进行了拟合。基于多项式拟合的光伏电池阵列特性曲线设计了一种数字式光伏阵列模拟器,该模拟器以Boost变换器作为主电路,采用电流闭环PI控制。仿真与实验证明,采用多项式对光伏电池特性曲线进行分段拟合具有较高的精确度,模型误差在6 %以下,可以满足光伏系统设计及仿真的精度要求,可以取代实际光伏阵列进行相关实验研究。     

基于麻雀搜索算法的光伏阵列参数辨识

目前最为常用的光伏电池参数辨识方式是解析法与智能优化算法,麻雀搜索算法（SSA）是新提出来的智能优化算法,具备传统智能优化算法优势的同时,提高了运算速度,对传统算法易陷入局部最优的问题进行了优化。在对光伏系统智能化监测的需求下,提出了一种基于麻雀搜索算法的光伏阵列参数辨识方法辨识模型参数,然后对光伏阵列特性曲线进行拟合。通过实测数据对光伏电池的相关参数进行辨识,之后再对特性曲线进行拟合,结果表明采用该方法可以在保证计算速度的同时精确地对特性曲线进行拟合。     

典型故障条件下光伏阵列建模与仿真

为实现光伏阵列在典型故障条件下的仿真模拟和数据分析,利用Simulink搭建了局部遮阴、开路、短路和老化条件下的光伏阵列仿真模型。构建2种光伏组件模型,通过实验数据分析,得到精度较高的光伏组件模型;根据光伏阵列故障原理,通过搭建物理接口电路实现优选的光伏组件模型和电阻器之间的串并联,建立光伏阵列故障模型。对光伏阵列故障输出特性进行仿真分析,结果表明,该光伏阵列故障仿真平台便于故障模拟和特性分析,能够直观看出光伏阵列电气参数变化趋势,为研究如何有效地选取电气参数作为故障诊断模型的输入特征变量提供了理论依据。     

基于平抛模型的光伏多峰最大功率点预测跟踪方法

局部阴影条件下,现有的常规光伏电池模型不再适用。结合光伏阵列电流压特性曲线和质点平抛运动轨迹的相似性,构建了适用于阴影条件下的光伏阵列运动学平抛模型,并利用改进粒子群算法对其求解进行最大功率预测。由于平抛模型是对光伏阵列电流电压特性曲线的拟合,而拟合曲线不一定精确,单独使用该模型预估追踪最大功率点存在误差。针对上述问题,在使用改进PSO算法预测光伏阵列的最大功率点后,再利用指数变步长电导增量法进行局部跟踪。在MATLAB中通过不同运行工况下的仿真实验,验证了此多峰寻优方法的可行性,该方法能够有效缩短寻优时间,且减少寻优时系统的振荡,从而达到提高收敛速度和光伏发电效率的目的。     

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。     

基于光伏电池双指数模型的最大功率跟踪

首先分析了光伏电池的单指数模型和双指数模型,得出双指数模型具有更高的精度。然后利用双指数模型模拟出温度和光照强度对光伏阵列输出特性的影响。最后将双指数模型结合Boost电路,采用扰动观测法实现了对光伏阵列的最大功率跟踪,仿真结果证明了模型的通用性和算法的可行性     

基于PSO优化BPNN估计光伏阵列MPPT控制系统研究

为了充分利用光伏阵列转换能量,提高光伏阵列的发电效率,在分析光伏阵列的伏安特性及最大功率点跟踪(MPPT)原理的基础上,提出了一种基于粒子群算法优化BP神经网络(PSO-BPNN)的建模方法,并用这种改进的神经网络构建了光伏阵列的动态模型.通过PSO-BPNN模型拟合光伏阵列输出功率与输出电压的非线性关系,实现了对光伏阵列的最大功率点跟踪.Matlab/Simulink仿真及在线测试结果表明:基于PSO-BPNN估计的光伏阵列MPPT控制系统能快速、精确地跟踪光伏阵列的最大功率点,改善了BP神经网络收敛速度慢,易陷入局部极值,建模精度不高的缺点,提高了系统的稳定性和能量转换效率,是研究光伏发电这个复杂非线性系统的一个可行办法.     

基于CatBoost算法的光伏阵列故障诊断方法

针对基于传统机器学习算法的光伏阵列故障诊断方法需要大量训练集的问题，提出了基于CatBoost算法的故障诊断方法，实现小规模训练集下不同程度故障的准确诊断。建立了光伏组件等效电路模型，考虑短路、开路、老化、局部阴影下不同程度的光伏阵列故障，分析包含旁路二极管和阻塞二极管的光伏阵列的伏安特性曲线变化特性，构建反映不同故障特性的特征量，作为光伏阵列故障诊断方法的输入向量。使用CatBoost算法对小规模训练集进行训练，建立基于CatBoost算法的故障诊断模型。为验证所提方法的效果，分别进行了仿真和实验分析。将所提方法与传统神经网络算法、其他决策树算法进行对比，验证了所提方法在小规模训练集下的准确性与稳定性。     

光伏阵列故障类型的改进型RBF神经网络识别算法

光伏阵列是光伏系统中非常重要的组成部分。传统的BP神经网络诊断算法有着精度低、收敛速度慢等缺点,为了精确地诊断出光伏阵列内部的故障位置及其类型,通过分析阵列开路、短路、老化、阴影和电池板裂片5种故障,提出了一种改进型RBF神经网络的故障诊断识别算法。首先,建立RBF神经网络的光伏阵列故障诊断模型,确定基于遗传算法的故障模型隐层中心的确定方法,然后针对基于粒子群优化算法的网络模型进行自适应权重寻优的仿真实验。最后,将优化的算法与传统RBF神经网络算法进行对比。结果表明:该优化算法不仅可以有效地诊断光伏阵列的故障类型,还可以提高故障诊断的准确率。     

局部阴影条件下光伏阵列输出特性的研究

当光伏阵列处于阴影情况下时,输出的I-V曲线呈阶梯状,相应的P-V曲线含有多个局域峰值。通过理论分析、Matlab仿真以及实验测试,研究阴影分布对光伏模组输出特性的影响。并以工程用光伏电池模型为基础,用Matlab语言建立了一个简单实用的光伏阵列辅助设计软件,利用该软件对光伏阵列在不同光照、温度、遮挡模式以及阵列结构下进行仿真研究,深入分析了光伏阵列在局部阴影下的I-V和P-V特性,给出全局最大功率点位置随遮挡模式变化的定性结论,为局部阴影下光伏阵列特性和最大功率点跟踪算法的研究提供了有力的支持。     

一种数字式光伏阵列模拟系统的研究

针对模拟式光伏阵列模拟器的缺点,提了以光伏电池数学模犁为基础,由直流斩波器构成的数字式光伏阵列模拟器.该模拟器可以模拟任意太阳辐射强度、环境温度的光伏阵列1-V特性.实验结果证明该模拟器的输出特性非常接近实际情况,并且动态响应良好.     

Design and development of a model-based hardware simulator for photovoltaic array

This paper presents a model based hardware simulator to emulate a photovoltaic (PV) array/module for all operating conditions. For making the model accurate the values of manufacturer dependent parameters pertaining to a PV array are extracted from the published data sheet of the array by a curve fitting based extraction technique. The proposed simulator consists of a microcontroller controlled switched mode DC–DC converter. The mathematical model of the PV array is embedded in the controller with provisions for the user to enter the required ambient conditions. A feedback compensator is implemented to achieve fast response and good stability and to minimize the steady-state error. As a test case to design, develop and test for compliance the published data of 115 W solar panel Shell S115 has been used. The prototype is tested for steady-state and transient conditions. The experimental results of the simulator are presented. The results are compared with the cell characteristics available in literature and compliance is confirmed.     

基于纵横维度的光伏阵列群体类比状态评估方法研究

针对光伏阵列状态评估中指标选取维度较窄,异常状态及原因判定误差较大的问题,提出一种基于纵横维度的光伏阵列群体类比状态评估方法。将光伏阵列状态评估特征参量按照递阶层次结构划分,定义时间序列节点和光伏阵列监测点。从横向角度构造基于正负理想点评估法的光伏阵列运行状态评估模型,得出某项评估指标在不同光伏阵列单元中的最佳距离度。从纵向角度利用高斯曲线拟合法构造最佳距离度与评估指标的时间函数关系,得出光伏阵列群体运行状态曲线。从而准确识别异常阵列及对应异常指标,并及时给出预警,为光伏阵列运维提供决策依据。结合实际工程的光伏数据验证该方法,结果表明,该方法能够准确反映光伏阵列的实时运行状态,具有一定的应用价值。     

光伏建模与并网仿真

在Matlab/Simulink仿真环境下利用S函数,开发了太阳电池板的仿真模型,其通用性强,仿真速度快.该模型采用扰动计算法实现光伏阵列的最大功率跟踪(MPPT),模拟了不同太阳辐射强度、环境温度下的I-V、P-V特性.并且利用该模型进行并网仿真,仿真结果表明在短时间内光照强度的变化对光伏阵列的输出特性影响比温度更为...     

基于深度信念网络的光伏阵列故障诊断

光伏阵列所处环境恶劣严峻,导致故障频发。为提高光伏阵列故障诊断精度,针对光伏阵列的常见故障类型,提出基于深度信念网络（deep belief networks,DBN）的故障诊断方法。利用Matlab仿真模拟获取实验特征参数,建立以光伏阵列5种运行状态为输出的故障诊断模型;根据深度信念网络的特点,通过识别实验,分析不同训练集、训练周期以及受限玻尔兹曼机（restricted boltzmann machine,RBM）层数等对模型性能的影响,并从整体诊断精度和各类型故障诊断精度2方面,与模糊C均值聚类（fuzzy C-means clustering,FCM）、支持向量机（support vector machine,SVM）和BP神经网络（back propagation neural networks,BPNN）方法进行对比。实验结果表明,该方法适用于光伏阵列故障分类,相比于其他诊断模型,有效提高了故障识别准确率。     

基于PSIM的光伏模块建模与电气特性仿真

光伏模块依靠光伏逆变器将产生的直流电转变为交流电用于负载供电,光伏逆变器的设计需要考虑光伏模块的电气特性。根据光伏电池物理机制的数学模型,采用PSIM软件中已有的器件搭建光伏模块仿真模型。利用该仿真模型,通过PSIM软件模拟实际光伏模块在不同太阳光照强度、环境温度下的I-V和P-V特性。通过仿真分析串联电阻Rs和并联电阻Rsh变化对模块输出特性的影响,更加深入地了解光伏模块的电气特性。模型为将来光伏逆变器设计时的动态仿真研究提供了一个准确的仿真电源。     

基于支持向量机的局部阴影条件下光伏阵列建模

由于周围高大建筑物、树木等的遮挡,光伏阵列经常处在局部阴影中.而光伏阵列是光伏发电系统的关键部分,其电气特性容易受到光伏电池温度、太阳光辐射强度和负载阻抗等因素的影响.为了能够获得光伏阵列最大输出功率,建立其电气特性模型尤为重要.本文首先基于光伏阵列的工作原理,提出了一种快速建立局部阴影下光伏阵列数学模型的方法.然后,...     

基于DSP的光伏水泵变频调速系统

介绍一种基于DSP的光伏水泵变频控制系统.利用空间矢量PWM算法实现对光伏阵列母线电压动态补偿的功能,保证在光伏阵列工作电压大范围变化条件下,变频驱动电机满足恒磁通调速控制.同时结合光伏水泵系统的工作特点,提出了一种简单实用的光伏阵列最大功率点跟踪控制方式,稳定可靠地实现了系统的最大功率点跟踪控制.     

基于相似日理论的光伏发电系统输出功率预测

光伏发电系统的输出功率受到太阳辐照强度、辐照时间、气温等多种气象因素的影响,具有一定的时变性和随机性。对各种气象影响因素进行合理的选取和处理,由于具有相似气象条件下的光伏阵列输出功率具有较大的关联性,基于差异性和相关性原理,提出了选择光伏阵列输出功率相似日的方法,设计了基于相似日选取和BP神经网络的光伏阵列输出功率预测模型,利用我国某地光伏发电系统的实测数据对模型进行了验证,结果表明模型有较好的预测精度,具有一定的实用性及可行性。     

独立光伏系统恒压工作模式下最优工作区的选择

独立光伏系统中,当光伏电池输出的电能超出蓄电池和负载所需时,系统会过渡到一种非常重要的工作模式,即恒压工作模式.恒压模式下,对应同一负载,光伏电池存在2个工作点,分别位于最大功率点的左侧和右侧,即光伏电池 i-u 特性曲线的电流源区和电压源区.对这2个不同工作区域内光伏系统的稳定性进行了分析,提出了相应的控制方式.首先对光伏电池进行线性化处理,推导出光伏电池的线性化等效模型,并建立了整个系统的数学建模,在频率域内对不同工作点处系统的稳定性进行了分析.结果表明,恒压工作模式下,独立光伏系统工作于光伏电池的电压源区时,具有更好的稳定性.搭建的仿真模型在时域内验证了上述分析结果的正确性