太阳能光伏电站等效建模

提出了光伏电池在无遮挡以及部分遮挡2种情况下光伏电站的等效建模方法。首先根据光伏电池的外特性进行聚合,获得等效光伏电池的外特性;分析了当光伏电池部分遮挡时,等效光伏组件的最大功率点出现漂移,此时根据光伏电池聚合获得的等效光伏单元的功率大于实际值。为获得光伏电池部分遮挡情况下光伏电站的等效模型,根据光伏电站PCC点处测量得到的功率、电压以及实际环境信息,以理想光伏电池外特性作为拟合函数,进而辨识光伏阵列的并联数目。算例结果表明,该方法兼具较高的稳态与动态精度,适用于光伏电池型号不同或部分遮挡下的光伏电站等效建模。     

局部阴影下光伏阵列MPPT控制方法的研究

光伏阵列在局部阴影条件下,其输出P-V特性曲线将呈现多个功率峰值。为了追踪到全局最大功率点,对局部阴影条件下光伏阵列输出P-V特性曲线进行了深入分析,对各功率极值点对应电压和被遮挡的光伏组件个数及光照强度之间的关系进行了研究。得出了相邻功率极值点对应电压之差的最小值为0.8Uoc(Uoc为单个光伏组件的开路电压)等规律,在这些规律的基础上,提出了一种新的最大功率点跟踪方法,能够快速、准确地跟踪到全局最大功率点。应用MATLAB软件搭建了仿真模型,仿真结果验证了所提出方法的正确性和有效性。     

间歇性遮挡对光伏组件发电量影响的研究

当光伏组件或者光伏阵列中部分光伏电池受到间歇性遮挡时,输出伏安特性曲线呈现阶梯状,对应的功率电压曲线包含多个局域峰值,导致光伏阵列发电效率下降,系统发电量降低。为了正确评估该类问题,通过工程案例重点研究和分析了不同遮挡情况下光伏电池输出特性,建立MATLAB池板单元级、方阵级遮挡的计算仿真模型,统计出由于组件间歇性遮挡带来的系统发电量的损失,文中的仿真统计结果与实际系统发电量进行了比较,验证了该方法的可行性。文中最后提出了利用分布式MPPT方法挽回遮挡对系统发电量的影响,通过系统监控得知,分布式MPPT最高可挽回15.52%的发电量,具有较高的工程应用价值。     

阴影对串联光伏阵列输出特性的影响

基于传统的光伏电池等效模型,研究了影响光伏电池输出特性的主要因素。通过对受部分遮挡的串联光伏组件工作状态的分析,建立了适用于任意遮挡情况下的串联光伏阵列的数学及仿真模型,通过仿真曲线与实验数据的对比验证了所建模型的正确性。利用所建模型,仿真分析了串联光伏阵列在不同遮挡程度下的输出特性曲线,对比分析了不同遮挡状态下串联光伏阵列的最大输出功率的变化。     

遮挡下光伏组件中旁路二极管的研究

以太阳能电池的数学模型理论为基础,通过求解标准条件(STC)下光伏组件的数学模型5参数,得到无遮挡条件下光伏组件的输出特性,当光伏组件受到遮挡时,内部并联旁路二极管的导通与阻断使其输出I-U特性曲线发生变化且呈阶梯状。针对光伏组件内旁路二极管导通个数不同进行了实验研究,分析了旁路二极管导通个数不同条件下,光伏组件输出特性的电压特征及导数的变化,结合正常和遮挡条件下光伏组件的输出I-U特性,最后得到了有效的判断旁路二极管导通个数不同的算法,为光伏系统的遮挡研究提供了方法。     

并联型单开关管光伏组件优化器的研究与设计

在光伏发电系统中,因局部阴影遮挡造成的特性失配是引起输出功率降低的重要原因。传统方案大多针对组串及组件失配问题,将每个光伏组件的输出经过变换器独立的最大功率跟踪后再串联加以解决,改变了原有系统连接结构。针对小功率分布式光伏发电系统主要遭遇的组件内失配问题,研究了一种不改变原有光伏组件结构的优化方法,并采用单开关的拓扑实现。该方法在光伏组件遇到局部阴影等造成的组件内特性失配时,可以从光伏组件的输出抽取能量,对受遮挡部分进行补偿,使得各个光伏子串的工作状态可调,从而提高这种情况下的总输出功率。该方法属于部分功率变换,且电路拓扑仅采用单个开关管,控制算法简单,电路损耗和成本较低。仿真和样机实验结果表明,该方法能够显著提高局部阴影条件下光伏组件的输出功率。     

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。     

考虑多点局部阴影的光伏阵列建模及复合型最大功率跟踪算法研究

构成光伏组件的每个光伏电池在运行中由于制造、遮挡等因素的影响,其输出会有差异。当若干个光伏电池受到不同程度阴影遮挡导致其输出与正常电池有较大差异的时候,组件输出的P-U曲线会出现多峰情况,针对单峰的传统最大功率点跟踪（Maximum Power Point Tracking, MPPT）策略很可能失效,从而陷入局部最优值。为解决该问题,推导了多点局部阴影下的光伏阵列数学模型,该模型能够理想描述任意阴影情况下的阵列输出特性曲线。基于此模型,提出了结合全局扫描法、电导增量法,以及快速逼近公式的复合型MPPT算法,并进行了仿真验证。仿真结果表明：相比于传统算法,算法在光伏组件受到遮挡时不会陷入局部最优;同时,相比于全局搜索法,该算法寻优效率更高。     

局部阴影遮挡影响光伏系统性能实验研究

研究了局部阴影遮挡对光伏组件和光伏发电系统输出性能的影响,对光伏组件在不同比例局部阴影遮挡,以及光伏系统在10%的阴影遮挡下的输出特性进行了实验研究。结果表明:光伏系统中的任意一块光伏组件的遮挡都会使整个系统的输出功率衰减;当光伏组件有超过10%部分被遮挡时,光伏系统的输出功率损失达85%以上,输出功率损失随着遮挡面积增大而增大;集中遮挡造成的功率损失大于分散遮挡,遮挡越分散对光伏系统造成的功率衰减越小。     

基于分布式MPPT光伏系统效率研究

在光伏电池数学模型基础上,对采用分布式MPPT的光伏系统输出特性进行分析。在实际光伏电池组件上加装分布式MPPT测量正常情况下和有遮挡情况下的输出特性及效率,得出分布式MPPT具有宽输入/输出电压范围,系统中的单块组件功率输出受限不影响系统中其他组件输出,最大化能量采集和输出,使得光伏电池的利用项目更加可行。     

局部阴影条件下光伏阵列数学模型研究

局部阴影条件下,光伏阵列的I-U特性呈现阶梯状、P-U特性存在多峰值以及输出曲线特性较复杂,为阴影条件下光伏阵列输出特性的建模带来较大难度。工程用数学模型和运动学平抛模型,难以适应多变的阴影条件,且计算量大,建模过程困难。在此基础上提出了电流排序运动学平抛模型。经过建模、仿真、分析和对比,证明使用该模型建模不仅输出结果误差能够维持在一定的范围内,而且在建模过程中能够大大减少计算量;适用于阴影条件下光伏阵列输出特性的快速建模。     

基于Bezier曲线的CIGS薄膜光伏电池I-V曲线简单拟合方法

精准的光伏电池输出数学模型是研究光伏系统的必要条件,然而由于厂家提供的数据有限,铜铟镓硒(CIGS)薄膜光伏电池的输出数学模型是包含若干未知参数的非线性特性曲线.因此提出仅利用厂家提供的有限数据,对CIGS薄膜光伏电池的电流-电压输出特性曲线,即I-V曲线进行拟合.首先利用Bezier曲线选取函数控制点,对CIGS薄膜光伏电池的I-V曲线进行拟合;然后找出Bezier曲线控制点位置与CIGS薄膜光伏电池的填充因子之间的函数关系;最后,利用4种新型CIGS薄膜光伏电池对该函数关系进行验证,并对结果进行了对比分析.分析结果表明,所提方法对4种CIGS薄膜光伏电池的I-V曲线的拟合方法的平均相对误差均小于0.8％,验证了所提方法的有效性.     

光伏电池工程用数学模型研究

光伏电池输出特性曲线方程是光伏发电理论研究的基础,本文结合该曲线和质点平抛运动轨迹的相似性,在原有的光伏电池工程指数模型基础上,首次提出了另一种更便于计算的光伏电池工程用数学模型。该模型的特点是用在三个不同重力场g0、g1和g2下的质点平抛的运动轨迹来代替光伏电池输出特性曲线。运用物理学中的平抛运动公式换算出电池输出特性曲线,通过调节g0、g1分界点的位置,使得本模型在不同的环境条件下最大功率点附近的误差尽可能小。实验表明该模型生成数据和实测数据的误差能满足工程精度要求,模型运算量和指数模型比较,减少了运算量。     

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,...     

一种光伏电池动态模型的参数提取方法

文中研究了光伏电池的动态特性、动态模型及其参数提取问题.提出了光照下光伏电池输出阻抗频率特性的隔离电容测试法,分析了光照情况下的小信号频率特征.建立了光伏电池动态模型以及小信号阻抗模型.基于光伏电池的实验测试数据,提出了一种结合阻抗频率特性、光伏数学解析模型和非线性拟合迭代算法的动态模型参数提取方法.该方法通过先提取固定的、耦合性较低的参数,再提取耦合性强的、随环境变化的参数,极大降低参数提取的难度.通过对比模型仿真与实验结果,验证了参数提取方法的正确性、有效性.     

光伏电池精确工程模型及输出特性研究

建立准确高效的光伏电池工程数学模型是光伏发电技术及相关研究的重要基础。光伏组件传统数学模型具有较高的精度,但非线性强、涉及超越方程,求解比较困难,难以满足工程模型对复杂度与精确度兼顾的要求。针对这一问题提出一种光伏电池精确工程模型,对数学模型进行了参数简化,设计了需要参数及迭代次数较少的牛顿—拉夫逊法的参数计算方法,改进了迭代中出现的奇异矩阵。利用MATLAB对该模型进行了4种不同光伏材料和变电阻参数特性影响测试,在不同的辐照强度和环境温度条件下对光伏组件模型输出特性进行了仿真实验和分析。结果表明,所提模型具有较好的通用性和灵敏度,快速准确反映了变工况条件下光伏组件的I-U和P-U输出特性,为大型光伏发电系统的研究提供了有力的支持。     

A power compensation and control system for a partially shaded PV array

The power–voltage and current–voltage characteristics of a PV array change with the variation of insolation and temperature. In particular, the output power of a PV‐panel block consisting of series‐PV modules inevitably goes down due to partial shading caused by peripheral obstacles. This results in a significant reduction of the total output power from the PV power generation system where a couple of PV blocks are parallel to the DC terminal of interactive inverter because of mismatch of the optimum operating voltages between the PV blocks. In this paper, we propose a power conversion system to compensate the output power of a partially shaded PV array. The proposed system can control the output power of the PV array on a PV block basis, which contributes to a more efficient and simpler implementation of the PV power compensation system than that by individual controls of PV modules using DC–DC converters. In addition, inverter DC voltage is appropriately controlled so that the maximum output power from the overall PV array can be obtained. Then, the feasibility of the system is investigated and verified from the simulation and experimental results. © 2003 Wiley Periodicals, Inc. Electr Eng Jpn, 146(3): 74–82, 2004; Published online in Wiley InterScience ( www.interscience.wiley.com ). DOI 10.1002/eej.10203     

局部阴影条件下太阳能电池-超级电容器件的充放电控制方法

局部阴影条件下,传统光伏阵列中被遮挡光伏组件和未遮挡光伏组件的功率输出特性不一致,导致光伏阵列的功率输出曲线存在多峰值。为此,利用太阳能电池-超级电容器件(Solar cell-supercapacitor device, SCSD)的发电-储能双重功能,构建了以SCSD为基本单元的光伏阵列,并对正常光照和局部阴影下SCSD的数学模型及工作特性进行了分析。在此基础上,提出了一种基于开关网络的充放电控制方法。局部阴影下利用开关网络变换不仅能对SCSD进行独立控制,实现SCSD内部的超级电容对本身光伏功率缺额进行补偿,而且能控制多个SCSD的超级电容相互配合,共同补偿光伏功率缺额。最后基于Matlab仿真,验证了该方法不仅能有效避免储能电池组不均衡问题,而且能在局部阴影下使光伏阵列输出功率曲线恢复单峰值,最大限度地降低局部阴影下的光伏功率波动。     

光伏阵列多峰最大功率点跟踪研究

针对光伏组件输出特性的非线性以及受外部环境的影响,提出了一种遗传神经网络跟踪光伏阵列最大功率点方法.利用太阳能电池的物理特性和输出特性,建立了串联光伏组件的数学模型,给出了组件的电流电压和功率电压特性方程;同时利用MATLAB软件进行仿真、训练及测试,利用遗传神经网络算法成功地对系统最大功率进行跟踪.仿真结果表明,光照强度、温度及遮挡率直接影响着系统最大功率的追踪,与传统的BP算法相比,该算法跟踪的时间更短,精确度更高.