光伏阵列建模
光伏电池阵列模型的建立及其控制方法研究
光伏电池阵列模型的建立及其控制方法研究光伏电池阵列是利用太阳能发电的一种方法,它通过将大量光伏电池组合起来形成一个整体,在阳光充足的情况下可以产生大量电能。
因此,对于光伏电池阵列的模型建立和控制方法的研究有着非常重要的意义。
本文将介绍光伏电池阵列的模型建立和控制方法的研究进展。
光伏电池阵列模型的建立在建立光伏电池阵列的模型时,需要考虑多种因素。
首先是太阳光的强度和角度,这会影响到电池的输出功率。
其次是气候和天气因素,如温度、风速、湿度等,这些因素也会影响电池的输出功率。
最后则是光伏电池本身的特性,如开路电压、短路电流、光电转换效率等。
在建立模型时,通常采用MATLAB等工具进行仿真,模拟电池的输出功率。
对于光伏电池阵列而言,应该从单个电池开始,再逐步扩大到整个阵列。
在模型建立的过程中,需要考虑以下几个方面:1.光伏电池单元建模:建模的核心是光电转换方程式,即在不同强度、波长、角度、截止波长等条件下电池的光电效率。
2.光伏电池串、并联建模:按照一定的电路拓扑结构建立电池组模型。
3.阵列模块建模:按照一定的组合方式将电池串并联,形成光伏电池阵列模型。
4.建立模型后,进行仿真测试,比较实际阵列的输出参数与仿真计算的输出参数的误差情况,不断调整模型参数,使得模拟值与实际阵列输出相符。
光伏电池阵列控制方法的研究光伏电池阵列的控制包括两个方面:一是保证电池组的安全运行,二是使电池组输出功率最大化。
1.保证电池组安全运行保证电池组的安全运行的方法主要包括以下三个方面:(1)过渡保护:在电池组过渡时,需要增加快速保护手段,避免输出过电流等问题。
(2)短路保护:在电池组出现短路时,需要立即切断电源,防止变成火灾。
(3)防晒保护:在电池组长期暴露在高温、强光等环境下时,需要采取有效的措施,避免电池老化、减少功率损失。
2.使电池组输出功率最大化使电池组输出功率最大化需要考虑以下几个方面:(1)最大功率点跟踪(MPPT)算法:这是一种简单而有效的方法,可以实现电池组输出功率最大化。
局部阴影条件下光伏阵列的建模与优化设计
【 2 : 2 : 2 : 2 : 1 : o ]
[ 2 : 2 : 2 : 2 : 2 : 0 】 【 2 : 2 : 2 : 2 : 2 : 1 】 [ 2 : 2 : 2 : 2 : 2 : 2 ]
3. 1 5 3. 1 2
2 局部 阴影对阵列输 出特性的分析
1 2
S c i e n c e & Te c h n o l o g y Vi s i o n
科 技 视 界
科技・ 探索・ 争鸣差分布
阴影数 x 最优阵列格局
l 2
-
尸 m l a x / k W 最差 阵列格 后
( a ) 光伏 阵列 I — v输 出特性曲线
( b ) 光伏阵列 P — v特性 曲线
5 6 7 8
图2 2串联组件阴影条件下的实验与理论输出特性 曲线
从图2 可 以看 出理论值和实验值略有不 同. 是 因为仿 真模 型忽略 了二极 管的损耗 以及组件 串联匹配 因素 .但误差 在可接受 的精度范 围, 因此可用式( 8 ) 描述 2 个 子串串联 的单 串阵列 。光伏 阵列的建模是 以式 ( 8 ) 为基 础的 , 因此式( 9 ) 也可 以准确地 描述光 伏阵列 在任意 阴影 条件下 的输 出特性 。
4 . 2 8 4 . 2 0 4 . 1 9 [ 1 : O : O : 0 : O : 0 ] 『 1 : 1 : 0 : O : O : O 【 2 : 1 : 0 : O : O : O ]
尸 r n a x / k W
4 2 8
△ P / k W
0
[ h O : O : O : O : O ] [ 2 : 0 : 0 : 0 : 0 : 0 】 [ 3 : 0 : 0 : 0 : 0 : 0 】
带有MPPT功能的光伏阵列的通用建模与仿真
[ 5 ] N i a n c h u n W, Q i n g s h a n X . M o d e l o f S P G 1 7 8 6 T 一 0 2 E p h o t o v o l t a i c m o d u l e i n
O n位 no I a∞ n∞ n 1 . 0 1 2 . 0 1 4 0 . 1 6 0 , 1 8 0 . 2
了该光伏阵列通 用模型 能够应用于实际系统仿真研究中。 ●
【 参考文献】
[ 1 ] 虞华, 郭 宗林, 陈光 亚, 等. 新 能源 产业现 状及 发展趋 势【 J J . 中 国电力, 2 0 1 1 , 4 4
O n 驼 味 o . n0 B 似B 0 . 1 . 0 1 2 .1 0 4 n1 6 Q1 8 0 . 2
k = O 8 k | B
s c i e n c e &T e c h n 。 l 。 g y V i s i 。 n科技视界 l 1 9 7
m a t l a b s i mu l i n k [ J ] . I E EE T r ns a . o n E n e r y g C o n v e r s i o n , 2 0 0 7 , 2 2 ( 2 ) : 4 3 9 — 4 4 9 .
[ 责任编辑: 汤静]
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科技・ 探索・ 争鸣
光伏发电中的光伏矩阵的建模与仿真研究
光伏发电中的光伏矩阵的建模与仿真研究摘要:光伏发电是一种具有较好发展前景的新能源,随着近些年来我国经济的不断发展,光伏发电技术也得到迅速的发展,在光伏发电的过程中,光伏矩阵是发电系统中重要的组成部分。
在进行光伏发电的过程中,应根据发电系统的需要进行相应的光伏矩阵模型的建立,根据Matlab / Simulink的原理进行仿真模型的建立,以此来通过对光伏电池矩阵的特性进行可实施性的相关分析。
并设定不同的温度和光度条件。
通过改变照明强度,模拟跟踪算法的控制效果。
通过仿真不难看出,想要在光伏发电的过程中,使发电系统具有良好的控制效果,就必须确保DC-DC变换器的电路的负载处于纯电阻的负载的状态。
关键词:光伏矩阵;最大功率点跟踪;DC-DC转换电路;建模;仿真分析引言:太阳能资源是我国可再生资源重最为清洁和可靠的能源之一。
就目前来说,光伏发电是最佳利用太阳能资源的方式之一。
我国十三五规划中明确提出分布式光伏发电的目标,即到2020年截止,我国的太阳能发电的装置将会达到110GW以上,其中分布式光伏发电将超过60GW。
因此对光伏发电进行仿真具有十分重要的现实意义。
由于光伏电池矩阵是光伏发电的重要组成,因此有必要对光伏矩阵进行深层次的研究,通常我们采用的是建模的方式来进行研究,由于建模方式本身具有较强的精度,能够有效模拟各种工况,但是此种方式在计算的过程中会涉及到较大的计算量,因此常常使用光伏矩阵原理实施模式,通过简化建模过程,进而获得光伏矩阵模型,但是该模型仅仅适应于光伏阵列功率的计算过程中,难以满足照明条件需求。
为了有效保证光伏输出电流和电压恒定,保证恒定功率,可以采取Matlab / Simulink对光伏矩阵和最大功率点跟踪控制(MPPT)进行建模和仿真。
通过对电池参数以及光强度和温度等参数实施分析进而实现光伏电池的最大功率输出。
光伏发电系统通过光电效应原理来实现,通过光电效应制造出的太阳能电池组将太阳能转化为电能,光伏电池是光电转换的最小结构单元,且每个电池的电压约为0.45V,工作电流约为20~25mA / cm2。
光伏场站建模及模型验证报告范文
光伏场站建模及模型验证报告范文本文介绍了光伏场站建模的方法及模型验证的过程,包括光伏场站的建模、模型的验证以及实验结果的分析等内容。
下面是本店铺为大家精心编写的3篇《光伏场站建模及模型验证报告范文》,供大家借鉴与参考,希望对大家有所帮助。
《光伏场站建模及模型验证报告范文》篇1一、引言光伏场站建模是光伏发电系统设计的重要环节之一。
建模的目的是建立一个能够描述光伏场站发电过程的数学模型,以便于对光伏发电系统的性能进行分析和评估。
本文将介绍一种光伏场站建模的方法,并给出模型验证的过程和实验结果。
二、建模方法1. 建模原理光伏场站建模的方法是根据光伏发电系统的基本原理,建立一个能够描述光伏电池组件发电过程的数学模型。
该模型应该包括光伏电池组件的特性、光伏场站的布局、天气条件等因素,以便于对光伏发电系统的性能进行分析和评估。
2. 建模步骤建模的步骤包括以下几个方面:(1) 收集数据:收集光伏场站的基本数据,包括光伏电池组件的特性、场站的布局、天气条件等。
(2) 建立模型:根据收集的数据,建立一个能够描述光伏电池组件发电过程的数学模型。
(3) 模型验证:对建立的模型进行验证,包括模型的准确性、可靠性等方面。
(4) 模型应用:应用建立的模型对光伏发电系统的性能进行分析和评估。
三、模型验证1. 验证方法模型验证的方法包括以下几个方面:(1) 对比实验数据:将模型的输出结果与实验数据进行对比,分析模型的准确性和可靠性。
(2) 分析模型特性:对模型的特性进行分析,包括模型的精度、响应速度等方面。
(3) 检验模型的稳定性:对模型的稳定性进行检验,包括模型的鲁棒性、稳定性等方面。
2. 验证结果根据实验结果的分析,可以得出以下结论:(1) 建立的模型能够准确地描述光伏电池组件的发电过程,模型的准确性和可靠性较高。
(2) 模型的响应速度较快,能够及时地反映光伏电池组件的发电状态。
(3) 模型具有较好的稳定性和鲁棒性,能够应对不同的天气条件和运行状态。
分布式光伏建模matlab -回复
分布式光伏建模matlab -回复分布式光伏建模是一种用于模拟和分析光伏系统的方法,其中光伏阵列通过分布在不同地点的多个太阳能电池板组成。
这种建模方法使用MATLAB 编程环境,该环境提供了一套强大的工具和功能,适合于分析和优化光伏系统。
本文将介绍如何使用MATLAB进行分布式光伏建模,重点关注建模步骤和分析结果的解释。
第一步:准备工作在开始建模之前,首先需要进行一些准备工作。
首先,确保已经安装了MATLAB软件,并具备一定的MATLAB编程知识。
其次,收集所需的数据,包括太阳能电池板的技术规格、光照和温度等环境数据以及电网接口和载荷需求。
第二步:定义光伏阵列使用MATLAB可以轻松地定义光伏阵列。
首先,创建一个新的MATLAB 脚本,并定义光伏阵列的基本参数,如光伏板的数量、电池板的尺寸和每个电池板的功率等。
然后,使用MATLAB的矩阵和数组功能,将光伏阵列的参数存储为矩阵或数组,以便后续分析。
第三步:建立环境模型分布式光伏系统的性能受到环境因素的影响,因此需要建立适当的环境模型。
其中,光照和温度是两个重要的环境因素。
使用MATLAB的数学函数和统计工具,可以建立光照和温度模型,并将其与光伏阵列模型进行关联。
例如,可以使用MATLAB的正弦函数模拟一天的光照变化,并使用高斯分布模型模拟温度变化。
第四步:建立电池板模型在分布式光伏建模中,每个太阳能电池板都被视为一个独立的能量转换单元。
因此,需要为每个电池板建立适当的模型。
电池板模型可以基于光照和温度等环境因素来估计每个电池板的发电能力。
使用MATLAB的数学函数和表达式,可以建立与电池板特性曲线相对应的模型。
例如,可以使用MATLAB的指数函数建立与光照和温度相关的电池板效率模型。
第五步:模拟光伏系统运行在完成光伏阵列和电池板模型的建立后,可以使用MATLAB模拟分布式光伏系统的运行。
通过输入环境数据,如光照和温度等,以及电网接口和载荷需求,可以计算出光伏系统的发电量、电网注入功率、自供电率等指标。
太阳能光伏电池阵列建模及性能分析研究
太阳能光伏电池阵列建模及性能分析研究近年来,随着能源危机的加剧,太阳能光伏电池系统被广泛关注。
在大量研究和实践经验的基础上,太阳能光伏电池阵列建模和性能分析逐渐成为研究的重点。
本文旨在探讨太阳能光伏电池阵列建模及性能分析的相关内容。
一、太阳能光伏电池阵列组成及工作原理太阳能电池阵列是由若干个太阳能电池板组成,每一个太阳能电池板内又包含有若干个太阳电池电池片。
这些太阳电池被连接成串或并的电路,从而形成太阳能电池阵列。
太阳能电池板是将太阳能转化为直流电能的主要设备。
太阳能光伏电池阵列的工作原理是:太阳能电池吸收太阳光的辐射,将太阳光能转化为直流电能。
当太阳光辐射到太阳能电池板时,太阳能电池板会产生电压,并将电压传输到太阳电池阵列中,从而使太阳电池阵列中的每一个太阳电池都能产生电压。
太阳能电池阵列的输出功率与太阳能辐射强度、太阳能电池阵列的方向、太阳能电池阵列的温度等因素有关。
二、太阳能光伏电池阵列的建模太阳能光伏电池阵列的建模是指利用计算机软件,模拟太阳能光伏电池的发电过程,从而预测电池板的输出功率、效率等参数。
太阳能光伏电池阵列的建模主要基于以下几个方面:1. 太阳光辐射模型:太阳光辐射是太阳能光伏电池阵列的主要能量来源。
太阳光辐射模型是指通过时间和空间对太阳光辐射进行统计分析,得到太阳光辐射的分布特征和变化规律的数学描述。
2. 光路模型:光路模型是指将太阳能光伏电池阵列中的光路和其它光学元件进行精确的几何建模,从而实现太阳能光伏电池阵列中的发电过程建模。
3. 电路模型:电路模型是指将太阳能光伏电池阵列的输出电路进行电路建模,并通过电路模拟软件进行电路仿真,以预测太阳能光伏电池阵列的输出功率、效率等参数。
三、性能分析太阳能光伏电池阵列的建模主要是为了预测太阳能光伏电池阵列的输出功率、效率等参数。
在太阳能光伏电池阵列的性能分析中,主要分析太阳能电池阵列的输出功率、效率等指标。
1. 输出功率:太阳能光伏电池阵列的输出功率是指太阳能光伏电池阵列将太阳光转化为直流电能的效果。
CAD绘制太阳能光伏阵列布局图的技巧分享
CAD绘制太阳能光伏阵列布局图的技巧分享太阳能光伏阵列布局图是指太阳能光伏组件在安装位置上的排列图,是设计太阳能电站和布置太阳能光伏发电系统的重要步骤。
CAD软件作为一种强大的绘图工具,可以帮助我们实现高精度的布局图绘制。
在本文中,我们将分享一些有关CAD绘制太阳能光伏阵列布局图的技巧。
1. 准备工作:在开始绘制之前,我们需要准备需要的CAD软件和太阳能光伏阵列的设计图纸。
确保你已经了解了太阳能光伏阵列的大小、安装角度等参数。
这些参数将在绘图过程中起到重要的作用。
2. 绘图准确度:太阳能光伏阵列布局图的准确度对于系统的运行和效益非常重要。
在使用CAD软件进行绘制时,应尽可能地提高绘图的准确性。
可以使用CAD软件提供的网格和对齐工具来确保元素的准确对位。
而且,要特别注意尺寸单位的选择,确保图纸的比例和实际情况相符。
3. 图层管理:在绘制太阳能光伏阵列布局图时,合理的图层管理是非常有帮助的。
将不同元素分别放置在不同的图层中,可以方便我们对不同元素进行调整和编辑。
例如,可以将太阳能光伏组件、支架等元素分别放置在不同的图层上。
这样,当需要修改或删除某些元素时,可以更加快捷地进行操作。
4. 使用图案和块:CAD软件中的图案和块是我们绘制太阳能光伏阵列布局图的利器。
可以将太阳能光伏组件的图案制作为一个图块,然后在布局图中重复使用。
这样,可以提高工作效率,并且使布局图更加直观。
另外,对于一些常用的标识符号,也可以将其制作为图块,以便将来的使用。
5. 标注和注释:在太阳能光伏阵列布局图中,标注和注释是非常重要的,可以帮助其他人更好地理解图纸。
通过CAD软件提供的标注和注释工具,可以在布局图中添加文字和尺寸标注等信息。
这样,阅读布局图的人可以更加清晰地了解每个元素的具体尺寸和位置等。
6. 导出和共享:完成太阳能光伏阵列布局图后,可以将其导出为常见的文件格式,如PDF或DWG等。
这样,可以方便地与他人共享,并且在需要时进行文件的打印或传输。
光伏发电系统建模与仿真
光伏发电系统建模与仿真简介光伏发电系统是一种利用太阳光能直接转化为电能的设备,逐渐成为一种重要的可再生能源发电方式。
建立光伏发电系统的数学模型,并进行仿真,可以帮助我们更好地了解光伏发电系统的运行原理以及优化系统性能的方法。
在本文中,我们将讨论光伏发电系统的建模方法,并介绍如何使用仿真工具进行系统仿真。
本文将包含以下几个部分:1.光伏发电系统的基本原理2.光伏发电系统的数学建模方法3.仿真工具介绍与使用方法4.光伏发电系统的仿真案例分析5.结论与展望光伏发电系统的基本原理光伏发电系统主要由光伏电池阵列、逆变器和电网连接组成。
光伏电池阵列是光伏发电系统的核心部件,通过将太阳能转化为直流电能。
逆变器则将直流电转化为交流电,并将其与电网连接起来,以实现电能的输出和调节。
光伏电池的工作原理是通过光生电效应将太阳光能转化为电能。
在光照条件下,光线照射到光伏电池上,光能被光伏电池吸收,进而激发光伏电池中的电子。
这些电子在光伏电池中形成电流,经过光伏电池上的导线和电子器件,通过负载最终输出电能。
光伏发电系统的数学建模方法为了更好地理解光伏发电系统的工作原理和性能,我们需要建立数学模型对其进行描述。
光伏发电系统的数学建模主要包括以下几个方面:1.光伏发电效率模型:光伏发电效率是指光伏电池将太阳能转化为电能的能力。
建立光伏发电效率模型可以帮助我们了解光伏电池在不同光照条件下的工作效果。
2.光伏电池阵列模型:光伏电池阵列是由多个光伏电池组成的。
建立光伏电池阵列模型可以帮助我们了解光伏电池之间的相互影响以及整个光伏发电系统的总体性能。
3.逆变器模型:逆变器是将光伏电池阵列输出的直流电转化为交流电的设备。
建立逆变器模型可以帮助我们了解逆变器的工作原理以及对电网连接的影响。
4.功率调节策略模型:光伏发电系统在不同的工作条件下需要采用不同的功率调节策略。
建立功率调节策略模型可以帮助我们优化光伏发电系统的性能。
通过建立以上数学模型,我们可以对光伏发电系统进行仿真研究,从而更好地理解和优化系统的性能。
太阳能光伏阵列的建模与优化研究
太阳能光伏阵列的建模与优化研究随着全球能源消耗的不断增加,人们开始更加关注可再生能源的利用。
太阳能作为一种最为普及的可再生能源,其利用方法也越来越成熟。
太阳能光伏阵列是一种将太阳能转化为电能的重要技术,其建模与优化研究具有重要意义。
一、太阳能光伏阵列建模太阳能光伏阵列建模是指将光伏组件、组串和整个阵列的电特性用数学模型进行描述。
其中,光伏组件的电特性可以用等效电路模型进行描述,组串和整个阵列的电特性可以用等效电路或数学模型进行描述。
具体地,等效电路模型中包括光伏组件的电池模型、二极管模型和串并联阻抗。
电池模型由电流源、串联电阻和并联电容组成,可用于描述光伏组件的输出特性。
二极管模型用于描述光伏组件有无光照时的电性能。
串并联阻抗则描述了光伏组件在电路中的串并联位置。
通过对光伏组件进行等效电路模型的建立,可以进行光伏组件的电性能参数提取,如开路电压、短路电流、填充因子和转换效率等。
在组串和整个阵列的电特性建模方面,通常采用等效电路或数学模型进行描述。
等效电路模型中,串并联阻抗的数量随串并联组数的不同而改变,阻抗的值则由光伏组件的等效电路模型决定。
通过将串并联阻抗串联起来,可以得到整个阵列的等效电路模型。
而数学模型则通过对阵列输出电流对光照强度、温度等环境因素的拟合来描述阵列的电特性。
二、太阳能光伏阵列优化太阳能光伏阵列的优化是指在一定的条件下,通过优化阵列的组串、阵列布局等参数来提高阵列的输出效率。
其中最常见的优化方法为最大功率点追踪(MPPT)。
MPPT是指在电池电压和电流之间的IV曲线上,点积(Voc*Isc)最大时,所对应的电压和电流点被称作最大功率点。
通过调节光伏组件工作状态,使其输出功率达到最大值,从而提高阵列的效率。
在进行MPPT的过程中,通常采用基于模型的方法、寻峰表方法和人工神经网络方法。
其中基于模型的方法为传统的MPPT方法,其通过建立光伏组件电路模型和整个阵列电路模型分别进行优化。
局部阴影下光伏阵列的建模与仿真分析
控制策略或研究新的控制控制。
图3 局部阴影下I-U特性
图Hale Waihona Puke 不同光照条件下P-U特性3.局部阴影下光伏阵列发电研究 光伏发电系统在安装过程中,会将多个发电单元通过串联的方
式组合在一起,提高发电量(徐子哲,局部阴影条件下光伏阵列MPPT 控制系统设计:东北农业大学,2017;朱文杰,荣飞,局部阴影条件 下基于支路串联电压源的光伏阵列结构设计:中国电机工程学报, 2013)。这种会占用一定面积的多个发电单元组成在一起形成了光伏 阵列。假设安装在一起的所有电池单元所受到的外界环境是一样的情 况下,则整个光伏阵列的输出等于每个发电单元的输出总和,但是这 是一种理想的状态。大多数安装在户外的光伏阵列会受到外界环境的 干扰,不可能保证每一个发电单元都在一样的环境下运行,从而会在 光伏阵列内部形成阴影效应(宋璇坤,韩柳,鞠黄培,陈炜,彭竹 弈,黄飞,中国智能电网技术发展实践综述:电力建设,2016;苏建 徽,余世杰,赵为,硅电池工程用数学模型:太阳能学报,2005;王 丽萍,张建成,光伏电池最大功率点跟踪控制方法的及改进:电网与 清洁能源,2011)。为了更好的模拟现实状况,本文采用两个发电 单元,其中发电单元一个光照强度设置在1000W/m2,另一个发电单元 光照强度设置为600W/m2,通过两个发电单元的光照强度不一,形成 局部阴影。两个发电单元是相对独立的,当处在局部阴影状况下的发 电单元的短路电流小于整个光伏阵列的输出电流时,光伏阵列会给处 在局部阴影的发电单元充电,导致局部过热,形成一定程度的热斑现 象,而当处在局部阴影状况下的发电单元的短路电流大于整个光伏阵 列的输出电流时,光伏阵列正常输出,系统稳定工作。因此,为了防 止热斑现象的发生,每一个发电单元都会并联一个旁路二极管,防止 光伏阵列出现上述情况。这种并联的二极管的存在,导致了光伏阵列 的输出特性曲线发生一定的改变,出现了输出功率的多峰值现象。 因此,搭建整个光伏阵列在局部阴影的条件下仿真模型,并仿真的 输出特性I-U和P-U曲线见图3和图4。
光伏发电中的光伏矩阵的建模与仿真研究
光伏发电中的光伏矩阵的建模与仿真研究光伏发电作为最具开发潜力的新能源受到了国家政策的大力支持,近年来飞速发展。
光伏矩阵是光伏发电系统的重要组成部分。
针对光伏发电系统的作业工况,建立了光伏矩阵模型、最大功率点跟踪控制算法模型、DC-DC转换电路模型,并利用Matlab/Simulink建立了上述的仿真模型,对不同光照强度、电池温度条件下的光伏电池矩阵的特性进行了仿真分析并且通过改变光照强度、电池温度、转换电路负载特性仿真分析了最大功率点跟踪控制算法的控制效果。
仿真结果表明在DC-DC转换电路的负载为纯阻性负载时,最大功率点跟踪控制算法中的扰动观察法在光伏发电系统中能够获得理想的控制效果。
标签:光伏矩阵;最大功率点跟踪;DC-DC转换电路;建模;仿真分析引言太阳能是最清洁、可靠的能源,光伏发电作为开发利用太阳能最有效的途径,逐渐受到全社会的广泛关注。
《电力发展“十三五”规划》中针对分布式光伏提出了以下目标——到2020年,太阳能发电装机达到110GW以上,其中分布式光伏60GW以上。
因此光伏发电的仿真研究对其实际工程应用具有一定的指导意义。
光伏电池作为光伏发电的基本组成部分,其输出特性呈现非线性。
对于光伏电池建模的研究,文献[1]提出的建模方法精度高,可以对多种工况进行模拟,但运算量大且仅是对光伏电池的原理性仿真[2]。
文献[3-5]将建模过程简化,由厂商参数得到光伏电池模型,适于光伏阵列功率计算但难以仿真光照不均匀工况[2]。
文献[6]、[7]提出的基于物理实验数据和仿真实验数据的拟合建模法计算速度快但其精度由拟合对象决定[2]。
为实现光伏电池输出电流、电压恒定并且保持输出恒定最大功率输出,本文通过Matlab/Simulink对光伏矩阵和最大功率点跟踪控制算法(maximum power point tracking,MPPT)进行了建模与仿真,得到了光伏电池参数、光照强度、温度对其输出特性的影响,实现了光伏电池的恒最大功率输出。
科技成果——光伏阵列在线智能建模技术
科技成果——光伏阵列在线智能建模技术所属领域装备制造、电子信息、能源保护成果简介由于近年来国内外光伏电站装机容量逐年增长,光伏系统能效评估、优化设计、智能运维等技术得到了更多关注,而上述技术均依赖于高精度的光伏阵列数学模型。
目前光伏阵列建模技术中,模型参数易受环境条件影响,常规的模型参数提取方法难以确保户外复杂环境条件下模型精度的稳定性与可靠性,亦无法考虑光伏系统长期运行后性能退化引起的模型精度降低问题,且模型参数求解耗时长,在线建模实时性差,不能满足光伏系统在线故障诊断等技术领域的实际应用。
目前开发阶段:算法已形成算法程序并通过实验数据对比验证了该技术有效性。
已受理国家发明专利两项:一种基于强化学习的光伏阵列在线建模方法,CN201911344784.9;一种简化的光伏组件双二极管模型建模及参数提取方法,CN202010099056.2。
关键技术所开发的光伏阵列在线智能建模技术,主要通过强化学习算法对光伏阵列数学模型中的参数在线提取,包括模型参数a的强化学习智能体、参数Rs的强化学习智能体、参数Rsh的强化学习智能体、参数dG的强化学习智能体、单二极管模型、误差计算模块、估算I-V 曲线与实测I-V曲线特征状态提取模块、回报值计算模块、具有I-V 曲线扫描功能的功率变换器、辐照度传感器、光伏组件温度传感器。
其中单二极管模型依据环境辐照、温度参数和各个强化学习智能体估算所得模型参数,估算出光伏阵列I-V特性曲线,再依据实测光伏阵列I-V特性曲线,获得模型中各参数相关的估算误差与用于智能体在线训练的回报值,同时由估算的光伏阵列I-V特性曲线和实测I-V 特性曲线获得其特征状态,智能体依据当前特征状态与回报值进行强化学习训练,在线逼近更精确的模型参数,最后代入单二极管模型实现光伏阵列在线智能建模。
局部阴影条件下光伏阵列的建模与优化设计
Science &Technology Vision科技视界0引言太阳能作为一种新型的绿色可再生能源,具有永不枯竭、不受地域限制、清洁环保等优点,正被迅速推广应用。
为保证发电效率,在光伏发电系统阵列设计和安装时常遵循以下原则:光伏阵列东、西、南一定范围内没有高大的建筑物、树木等遮挡物。
然而在工程实际中,由于城市密集的高大建筑物、树木甚至云层遮挡、阵列表面的灰尘、树叶等因素,使阵列不可避免地产生阴影或受光不匀等问题。
此时组件的输出伏安特性曲即为台阶状,对应的功率电压曲线显现多峰值。
现有的数学模型只能描述太阳能光伏阵列在日照均匀的条件下的特性,并不适用于光照不均匀情况下光伏阵列的研究。
因此,创建局部阴影条件下的数学模型并对分析其输出特性,从而优化光伏系统的阵列设计,具有十分重要的现实意义。
根据光伏电池的工程应用模型,结合串并联电路的原理,建立了光伏阵列在局部阴影条件下的数学模型,研究光伏阵列在局部遮挡情况下的输出特性与阴影数量、阵列格局、遮挡模式等因素的关系,并根据阵列输出特性随阵列的布局、阴影的数量和分布以及遮挡模式的不同而有所差异,给出光伏阵列优化设计方法,为光伏发电系统的工程优化设计提供依据。
1局部遮挡条件下光伏阵列的建模在实际应用中,光伏组件制造商通常只向用户提供产品在标准试验条件(standard test condition,STC)下测出的短路电流I sc 、开路电压V oc 、最大功率点电流I m 和最大功率点电压V m 值。
本文选择文献[2]提供的光伏电池工程用数学模型:I =I sc [1-C 1(e V /(C V )-1)](1)其中:C 1=(1-I m /I s c )e -V /(C V )(2)C 2=(V m /V ov -1)[ln(1-I m /I s c )](3)在光照强度不超过2个太阳常数时,式(1)误差较小[2]。
光伏阵列是由若干光伏组件根据逆变器电气特性要求,通过串并联的方式组成的较大功率的装置。
基于PSCAD的光伏阵列和M控制器的仿真模型
仿真结果与实际情况对比
仿真结果与实际情况对比
在对光伏阵列和M控制器进行仿真分析后,我们需要将仿真结果与实际情况进 行对比。在实际情况中,我们可以通过测量光伏阵列的实际输出功率、电流和电 压等参数,与仿真结果进行对比分析。
仿真结果与实际情况对比
在对比过程中,我们可能会发现仿真结果与实际情况存在一定差异。这主要 是由于仿真模型的简化、实际光照和温度的不稳定性以及M控制器的动态响应限 制等因素导致的。因此,我们需要针对这些差异进行分析和修正,以便提高仿真 结果的可信度和应用价值。
M控制器仿真
M控制器的电路结构主要包括电压采样、电流采样、比较器、调节器和控制逻 辑等部分。在仿真过程中,我们首先需要设置M控制器的采样频率、调节器增益 等关键参数。然后,通过模拟实时运行环境,可以观察M控制器在不同光照强度、 温度等条件下的追踪效果。
M控制器仿真
此外,我们还可以研究M控制器的动态响应性能。例如,在阵列由阴影、云层 遮挡等情况下,M控制器需要迅速调整光伏阵列的工作点以适应环境变化。通过 PSCAD仿真,我们可以对M控制器的动态响应性能进行评估,并通过优化调节器参 数等手段来提高其响应速度。
光伏阵列仿真
光伏阵列仿真
光伏阵列由多个光伏电池单元串联或并联组成。在PSCAD中,我们可以建立光 伏阵列的仿真模型,通过设置不同的电路结构和参数,对析。
光伏阵列仿真
首先,我们选择适当的光伏电池单元型号,设置其技术参数,如开路电压、 短路电流等。接着,将多个光伏电池单元串联或并联起来,构成光伏阵列。通过 调整阵列中电池单元的数量、排列方式及外界条件(如光照强度、温度),可以 观察阵列的I-V特性、输出功率等指标。
光伏阵列仿真
在仿真过程中,我们可以通过添加适当的负载来模拟实际光伏系统的运行状 况。通过改变负载阻值,可以观察到阵列输出功率的变化情况。此外,还可以对 光伏阵列的并联电阻、旁路二极管等元件进行配置,以实现对阵列性能的优化。
太阳能光伏阵列的效率建模与优化
太阳能光伏阵列的效率建模与优化随着能源危机的加重,人们更加重视取之不尽、用之不竭的太阳能资源。
太阳能光伏发电作为现代新能源发电的主流方式之一,正受到越来越多的关注与研究。
而对于太阳能光伏阵列的效率建模与优化,也成为了当前研究的热点之一。
一、太阳能光伏阵列的效率建模太阳能光伏阵列的效率建模是为了掌握其发电特性、提高其发电效率的必要手段。
光伏阵列的效率建模主要涉及到以下两个方面。
1. 分析光伏阵列的性能参数光伏阵列的性能参数主要包括以下几个方面:峰值功率(Pmax)、峰值电压(Vmp)、峰值电流(Imp)、开路电压(Voc)和短路电流(Isc)等。
通过对这些参数的测量分析,可以得出光伏阵列的性能特点,从而进行效率建模。
2. 建立光伏阵列的数学模型光伏阵列的数学模型一般采用等效电路法,即把光伏电池等效为一个电源、一个电阻和一个二极管,根据电路原理建立数学模型,以方便进一步的效率计算。
由于光伏阵列本身具有非线性特点,因此建立的数学模型也需要考虑其非线性变化特点。
二、太阳能光伏阵列的效率优化太阳能光伏阵列的效率建模是提高其发电效率的关键。
基于对光伏阵列性能的分析和数学模型的建立,可以进行光伏阵列效率的优化研究。
光伏阵列的效率优化主要包括以下几个方面。
1. 优化光伏电池的工作条件光伏电池的工作条件是影响光伏阵列效果的重要因素。
通过改变光伏电池的工作温度、照射角度和光照强度等因素,可以优化其工作条件,提高光伏阵列的效率。
2. 优化光伏阵列的电路设计光伏阵列的电路设计也是影响其效率的重要因素。
通过合理设计光伏阵列的电路安排,可以减少系统中电阻的损耗,提高整个系统的运行效率。
3. 采用最新的光伏技术随着技术的不断升级和创新,越来越多高效的新型光伏技术被开发和应用。
比如,双面电池技术、锥形光学技术等,都可以提高光伏阵列的效率。
总之,太阳能光伏阵列的效率建模和优化是保证太阳能光伏发电系统发挥最大效益的核心问题。
无论从系统性能还是能源利用效率的角度来看,太阳能光伏阵列的效率提升都具有非常重要的意义。
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基于PSCAD 的光伏阵列建模钱海艇河海大学电气工程学院,南京市(210098)E-mail :Qht916@摘 要:根据常用的光伏电池数学模型、光伏电池与温度和光强数值函数关系以及光伏阵列输出特性与光伏电池串-并联函数关系等原理,在PSCAD 环境下,采用新方法构建了光伏阵列仿真模型。
文中通过引入不同厂家的光伏电池参数和动态气象数据,进行了光伏电池特性曲线拟合、光伏阵列耦合负载发电以及并网发电等仿真试验。
同时给出相关仿真试验结果,经分析表明该模型适合光伏发电系统的仿真试验。
关键词:光伏电池特性;光伏阵列;PSCAD;动态气象数据;光伏发电;中图分类号:TK5140. 引言随着光伏发电技术的发展,大规模光伏发电正面向全球化、商业化的发展。
由于变化的气象环境对光伏电池电力输出的影响,在设计光伏发电系统过程中,进行仿真分析、寻求可靠的运行参数是必须的。
从而,在理论研究的基础上,构建可靠实用的光伏阵列仿真模型,进而分析光伏发电系统的可行性、可靠性、经济效益最优化以及运行效率最高化等,都是非常必要的研究。
目前,国内外有很多文献是关于光伏发电系统仿真建模,但多数是根据电子学原理,给出复杂的数值仿真模型[1~3]。
而且,大多数文献都是按照稳态理论来建模的,能够充分考虑光强和温度因素的据少。
且多数在构建光伏阵列模型时都是简单的串、并联,没有考虑其对输出的影响。
本文提出的光伏阵列仿真模型不仅考虑到串-并联对输出的影响,还可以根据不同的气象数据和运行环境数据,模拟光伏电池在不同环境下的运行模式和状况。
而且,可以根据不同种类光伏电池的特性参数,设定运行模式。
仿真试验的结果表明,该模型便于工程应用,能满足多数工程项目物理模拟的精度要求。
1. 光伏电池及光伏阵列模型1.1 光伏电池特性及模型针对光伏电池特性的研究和文献国内外有很多[1~5],理论和技术均已成熟。
根据光电学原理,光伏电池数学模型可分为单指数模型和双指数模型,文献[3、4]中已经有详细的说明。
按照文献[5]对光伏电池等值电路模型的分类有三种,其中最为精确,应用最广的是第三种,如式(1)所列。
()0exp 1s s L sh V IR q V IR I I I R AKT ++=−−−⎧⎫⎡⎤⎪⎪⎨⎬⎢⎥⎪⎪⎣⎦⎩⎭ (1) 根据工程应用要求实用性和精确性相结合的特点,根据文献[6]的近似方法可以得到式(2)。
其中有两个近似系数K 1、K 2可以由式(3)和(4)确定。
(){}12exp 1sc sc oc I I K I V K V =−×−⎡⎤⎣⎦ (2)()()12m 1I /exp /sc m oc K I V K V =−−⎡⎤⎣⎦ (3) ()()21m ln 1I //1sc m oc I K V V −−=−⎡⎤⎣⎦ (4)由于光伏电池的特性与光强和温度有关,所以式中V m 、V oc 、I m 、I sc 是随温度和光强变化的。
按标准取参考光强S ref =1000W/m 2,取参考温度T ref =25℃,实时的温度、光强与参考值的差表示为ΔT=(T ref -T ),ΔS=(S ref -S)。
根据文献[6]中的方法,已知实时光强和温度与参考值的差值,可以推算出新的光强和温度下的电池I-V 曲线。
根据文献[6]中给出的典型工程参数可以得到式(5)~(7),这就得到了完整的光伏电池模型。
文献[6]的仿真结果表明(2)~(7)表示的太阳能电池模型,对光伏电池特性的拟合精度可以满足通常的工程要求。
本文也对其精度进行仿真比较,结果符合世界上多数光伏电池厂商提供光伏电池参数要求。
(10.0028)ln(1)2ocref ref oc S V V T S Δ=+Δ−(5) (10.0028)ln(1)2mref ref m S V V T S Δ=+Δ− (6) m I (10.0025)/refsc I S T S ==−Δ (7)1.2 光伏阵列模型 因为单个光伏电池产生的电压很小, 所以在实际中很少应用单个光伏电池, 而是将许多光伏电池相互串联形成一个具有一定程度的抗冲击力、耐腐蚀的光伏模块。
相应地, 再将许多模块集中到一起通过串联增加电压, 并联增加输出电流, 以便向负载提供更大的功率, 从而形成光伏阵列。
当若干个光伏电池串、并联在一起时,因受到光强、温度以及连接阻抗等因素的影响,输出的电流和电压已经不能简单的用电源串、并联原理来计算,必须考虑到光强、温度系数以及串、并联因素等。
本文应用文献[7]中确定温度和光强对输出电压和电流的影响系数的方法和相关工程参数,经过推导得出工程实用的光强和温度同时对光伏电池输出电压或电流的影响系数关系式K v 和K i 。
再将这些系数关系与文献[8]中给出的光伏阵列与串、并联光伏电池函数关系相结合,得出构建能实时采集环境数据的光伏阵列模型。
其中,文献[8]中有关光伏电池I-V曲线拟合部分是采用经验值拟合的,不适合工程应用。
本文将1.1节中提出的拟合模型与文献[8]中方法相结合,得出光伏电池动态拟合模型。
推导过程如下:如果按标准取参考光强和温度,光伏电池的运行光强和温度与参考值的差有以上定义为ΔS 、ΔT 。
那么变化的环境温度对光伏电池输出电压和电流的影响系数分别由式(8)和(9)表示。
其中系数β、λ是根据不同参考温度、光强和不同的电池特性进行测试来确定,如果取标准参考温度和光强时,通常取值范围为:β=0.003~0.004,λ=0.06~0.07。
由于变化的光强促使光伏电池的光伏电流和运行温度发生变化,从而引起输出电压的变化。
当光强变化时,其对输出电压和电流的影响系数可以由式(10)和(11)表示。
其中系数α也是根据不同参考温度、光强和不同的电池特性进行测试来确定的。
这里给出标准参数下的工程实用计算公式α=ΔT/ΔS,本文取文献参数0.2。
1TV C T β=+Δ (8)1/TI refC T S λ=−Δ (9) 1SV C S αβ=−Δ (10)1/SI refC S S =−Δ (11) 如果综合规算光强和温度同时对电压或电流的影响,可以定义影响系数为K v =C TV C SV 和K i =C TI C SI ,那么它们的取值公式可由式(12)和(13)表示。
从而可以得到光伏电池运行电压和电流的输出值与参考值间的关系函数式见式(14)和(15)。
4361843.2101010v K S T S T −−−=−×Δ+×Δ−×ΔΔ (12)2461166101010i K S T S T −−−=−×Δ−×Δ+×ΔΔ (13) out ref v V K V = (14) 0out ref i I K I I =− (15)考虑到串、并联因素等对光伏电池输出电压和电流的影响,根据(Sandia )IV 跟踪程序[8]原理给出串、并联因素对输出电压和电流的影响系数A v 、A i 的公式,见式(16)和(17)。
由式(14)~(17)可以推导出式(18)和(19)。
/1ref out v A V V =− (16) out ref i A I I =− (17) 1/1v v A K =− (18) 0(1)ref i i A K I I =−− (19)光伏阵列由众多光伏电池模块串、并联而成,如果定义串联模块数为N S ,并联模块数为N P ,可以根据以上给出的串、并联因素的算法,以及文献[8]中给出的光伏阵列外电路特性,得出完整的光伏阵列模型。
定义V BO 为光伏阵列输出电压,I C 为光伏模块输出电流,I d 为采集光伏阵列外电路负载电流,那么光伏阵列模型可以由式(20)~(23)表示。
其中式(22)是光伏电池I-V 曲线拟合模型,是根据1.1节中给出的式(2)~(7)所得,在仿真时由底层语言编辑的运算模块来实现。
1[()]BO P P c d V N I I dt C =×−∫ (20) (1)/BO S v V V A N =+ (21) ()I f V = (22) c i I I A =+ (23)2. PSCAD 中光伏阵列模型构建2.1 PSCAD 仿真平台PSCAD是目前世界上使用最为广泛的电力系统仿真软件之一。
EMTDC是一种多用途的用于电力系统仿真的时域仿真程序,PSCAD图形用户界面(GUI)可以广泛地应用于电力系统仿真的各个领域。
除此以外,EMTDC主程序具有良好的开放性,可以方便地实行与其他语言,如C、FORTRAN、Matlab等的接口功能,从而为用户提供了方便的二次开发功能。
PSCAD仿真软件中,实现自定义仿真模块的方式有两种:第一种是通过(CREATE MODULE)控件来实现模块编辑;第二种是通过(NEW COMPONENT)控件来实现模块编辑的。
这种方法实用于对仿真时间要求高的仿真系统,特别是将系统中大型计算、运算部分模块化后,非常节省仿真时间,能很好地提高仿真效率。
通过PSCAD仿真平台中(NEW COMPONENT)控件来实现模块编辑时,需要向编辑窗口中写入源代码,用户代码写入EMTDC程序中也有两种方法:(1) 将源程序代码直接写入定义模块的程序段中去,如:FORTRAN、DSDYN、DSOUT、COMPUTATIONS等程序段。
(2) 将源代码写成子程序或函数格式,提供给EMTDC程序调用。
2.2 仿真模型的实现通常构建光伏阵列模型时,很多研究人员只是将单个的光伏电池模型进行简单的串、并联。
但随着构建的系统越来越庞大、复杂,简单的串、并联电池阵列模型已经不适合用来进行大系统的仿真分析。
本文在PSCAD环境下构建的光伏阵列仿真模型,不需要试验人员了解电池阵列的内部构建原理就可以应用。
该模型提供用户光伏电池规模输入窗口,试验人员只要将系统配置的光伏电池串、并联数目输入该窗口,即可完成光伏阵列的配置。
该模型还提供了环境和气象数据输入窗口,可以满足用户根据不同的地域环境进行仿真。
另外,不同的光伏电池厂家生产的电池性质不同,该模型也提供用户光伏电池特性参数输入窗口,以满足对不同光伏电池构建的光伏电站进行仿真的要求。
在PSCAD软件仿真平台下构建光伏阵列模型,其原理图如图(1)所示。
图(1)光伏阵列构建原理图在光伏阵列构建原理图中,气象数据和环境数据都是通过数据读取模块取得的。
这部分的数据在系统仿真时可以是现场采集的传感器数据,也可以是气象中心提供的经验数据文件。
对于原理图中的参数设定部分,是在定义模块时给用户预留了参数设定属性窗口,用户可以直接输入相关参数,因而非常方便实用。
原理图中的数值运算和拟合部分,则是模型构建的核心,是通过自定义模块、编写源代码的方式实现的。