分布式发电与微电网技术

分布式发电与微电网技术
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1. 对分布式发电技术和微电网的概括
分布式发电技术指某些与用户侧安装相靠近的中小型发电装置，该技术可直接接入配电网络，与公共电网共同供给电能，亦可以独立于公共电网，直接供给电能。

现阶段分布式发电技术比较常用的有：生物质能发电系统、风力发电系统、太阳能光伏电池发电系统、燃料电池发电系统、以微燃机、内燃机及燃气轮机等为核心的发电系统。

此外，储能技术也在分布式发电中得到应用，且超导储能、高密度电容储能、飞轮储能技术的发展速度也相当的快。

分布式发电的优越性主要包括：节能性、环保性、可靠性、灵活性、能源多样化、效率高等，且电力市场化也推动了分布式发电技术的广泛应用。

分布式发电技术主要被应用于：住宅小区、企事业单位（学校、疗养院、医院等）等。

微电网（Micro-Grid）也译为微网，是一种新型网络结构，是一组微电源、负荷、储能系统和控制装置构成的系统单元。

微电网是一个能够实现自我控制、保护和管理的自治系统，既可以与外部电网并网运行，也可以孤立运行。

微电网是相对传统大电网的一个概念，是指多个分布式电源及其相关负载按照一定的拓扑结构组成的网络，并通过静态开关关联至常规电网。

开发和延伸微电网能够充分促进分布式电源与可再生能源的大规模接入，实现对负荷多种能源形式的高可靠供给，是实现主动式配电网的一种有效方式，是传统电网向智能电网过渡。

2. 光伏系统最大功率跟踪控制的仿真研究
2.1 光伏电池建模与仿真分析
光伏电池是利用光生伏特效应（Photovoltaic Effect，简称光伏效应）将光能转变为电能的器件，光伏效应就是当光伏电池受到外界光照时，其内部的电荷发生运动而产生电流和电动势的一种效应。

通过光伏电池组件将外界太阳辐射的能量转换成电能的系统称为光伏发电系统。

目前，光伏发电工程上广泛采用的光电转换器件主要是硅光伏电池，已开始大规模产业化生产。

2.1.1 光伏电池特性
硅太阳能电池的特性可用一个等效电路来描述：
图 1 太阳能电池等效电路
根据图1中电压与电流的参考方向，得出普遍使用的太阳能电池通用模型：
()exp 1s s p ph p rs p s sh V IR V IR q I n I n I n kTA n R ⎧⎫+⎡⎤+⎪⎪=---⎨⎬⎢⎥⎪⎪⎣⎦⎩
⎭ （１） 由于实际当中，太阳能并联电阻sh R 的实际值很大，s R 的实际值很小，故有：
V exp 1p ph p rs s q I n I n I kTA n ⎧⎫⎡⎤⎪⎪=--⎨⎬⎢⎥⎪⎪⎣⎦⎩⎭
（2） ()1100
ph sc r S I I k T T =+-⎡⎤⎣⎦ （3） 3
11exp G rs rr r r qE T I I T kTA T T ⎛⎫⎡⎤⎡⎤=- ⎪⎢⎥⎢⎥ ⎪⎣⎦⎣⎦⎝⎭ （4） 式中：
,I V ———太阳能电池的输出电流、电压（单位：A ，V ）
； ,s p n n ———为光伏阵列串列和并联的电池个数；
ph I ———为太阳能电池光生电流，单位为(A)；
sc I ———为短路电流，单位为(A)；
q ———为电子电量（1.6×19-10C ）
； k ———为 波 尔 兹 曼 常 数 （1.38×23-10J/K ）
； A ———k 为无纲量任意曲线的拟合常数，取值在1~5之间；
T ———为太阳能电池绝对温度（单位：K ）
； r T ———为太阳能电池参考温度（单位：K ）；
rs I ———为太阳能电池阵列反向饱和电流（单位：A ）；
rr I ———为二极管反向饱和电流（单位：A ）；
G E ———为硅的禁带宽度；
1k ———为短路电流温度系数；
S ———为光照强度（单位：2W/m ）
2.1.2 光伏电池的工程用数学模型的建立
由于现有硅太阳能电池工程数学模型精度不高，方法不够简化，容易出错的缺点，基于硅太阳能电池的理论数学模型，本文提出一种改进的硅太阳能电池非线性工程简化数学模型。

该模型是利用Matlab ／Simulink 工具，在光伏电池物理数字模型的基础上，建立的一种简洁光伏电池仿真模型。

该模型忽略一些次要因
素的影响，根据厂商提供的多晶硅太阳能电池作为参考。

下面给出S=10002W/m ，T=25C ︒测试条件下的4个电气参数，即短路电流sc I ＝8.58A 、开路电压oc V ＝22V 、最大功率点电流m I ＝7.94A 和最大功率点电压m V ＝17.7V 。

首先给出仿真模型的数学表达式为：
121exp m m sc oc I V C I C V ⎛⎫⎛⎫=-- ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭
（5）
21/ln 1m m oc sc V I C V I ⎛⎫⎛⎫=-- ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭
（6） 1ref T T T =- （7）
11ref
S S S =- （8） ()1111sc D I S aT S =++ （9）
1s dv bT DR =+ （10）
1211exp sc oc V dv I I C D C V ⎧⎫⎡⎤⎛⎫+⎪⎪=--+⎨⎬⎢⎥ ⎪⎝⎭⎪⎪⎣⎦⎩
⎭ （11）
式中：sc I ，oc V ，m I ，m V 为4个标准参考技术值；Sref 为太阳光强参考值为10002W/m ；Tref 为电池参考温度，为25C ︒；S,T 为任意太阳光强和电池温度；1S ，1T ，1C ，2C ，D 均为中间变量；a ，b 为补偿系数，a ＝0.0054，b ＝0.21。

太阳能电池模型的内部结构如图2所示。

图 3(a)所示的光伏电池封装的电压和电流是分开的，因此无法直接与负载相连，通过将光伏电池模块输出电流接一受控电流源后，经过电流、电压测量模块将光伏电池的输出电压反馈至光伏电池仿真模块，即可以把光伏电池输出的电流和电压连接起来。

然后在MATLAB/Simulink 中搭建光伏电池仿真模型，其内部结构如图3(b)所示。

图 2 太阳能电池模型内部结构(PV Subsystem)
(a)光伏电池仿真模块封装(b)光伏电池模型
图 3 光伏电池仿真模块封装及模型
2.1.3 仿真曲线及结果
图 4 所示的光伏电池参数设置界面，可以方便地设置光伏电池在新的辐照强度S、环境温度T以及任意一款光伏电池在标准测试条件下的Isc、V oc、Im、Vm的值。

图2-5
图 4 光伏电池参数设置界面
经仿真测试得到图 5 所示的光伏电池在不同温度和辐照强度下的I-U、P-U 特性曲线，从图中仿真结果可以看出电池主要参数指标与厂家提供是吻合的。

(a)不同温度下（光强1Kw/m2），光伏电池的I-U、P-U 特性曲线
（由左到右依次是45℃、35℃、25℃、15℃曲线）
(a)不同辐照强度下（温度250C），光伏电池的I-U、P-U 特性曲线
（由上到下依次是1、0.8、0.6、0.4、0.2Kw/m2）
图 5 光伏电池的I-U、P-U 特性曲线
对图5 分析可知：
(1) 由图曲线可看出，光伏电池特性具有强烈的非线性。

(2) 由图5(a)的I-U 曲线可知：光伏电池温度的变化对开路电压影响较短路电流影响稍大些，即电池温度上升，其开路电压开始不断减小，短路电流缓慢增加。

(3) 由图5(a)的P-U 曲线可知两点：一是随着光伏电池输出电压、电流的变化，其输出功率呈先上升后下降趋势，表明输出功率存在一最大值(即下一章节的最大功率点跟踪MPPT)；二是从温度对输出功率影响的角度看，温度上升使得电池输出功率降低，表明光伏电池具有负的温度系数，即温度低的地区更有利于提高光伏电池的转换效率。

(4) 由图5(b)曲线可知：辐照强度的上升，使得短路电流显著增加、开路电压缓慢增加，最大功率也随之增加。

2.2. 光伏最大功率点跟踪控制模型
光伏发电系统中，光伏电池的转换效率不仅与光伏电池的内部结构特性有关外，还会受到外界环境如温度、辐照强度、负载等因素的影响。

光伏电池在一定的外界条件下（如环境温度、辐照强度等），系统会输出不同的工作电压，但只有在系统处于某一点时，光伏阵列的输出功率才会出现最大值，该点称之为最大功率点MPP（Maximum Power Point）。

对于光伏发电系统而言，根据外界条件的变化情况，适时调整光伏阵列的工作点，利用控制算法来寻求最大功率点的技术被称之为最大功率点跟踪MPPT （Maximum Power Point Tracking）技术。

目前人们研究出的最大功率点跟踪方法主要有：恒定电压控制法、扰动观察法、电导增量法、三点重心比较法，最优梯度法，间歇扫描跟踪法，功率数学模型法，模糊逻辑法，神经网络预测法等。

下面就对经典的扰动观察法进行诈细的分析，并进行仿真建模。

2.2.1 扰动观察法的仿真模型
扰动观察法（Perturbation and Observation,简称P&O)：即在每个采样周期，采用同定的步长增大或减小光伏系统的输出电压或输出电流，然后通过比较采样周期前后系统的输出功率的大小，决定下一周期的“干扰”方向。

得到其流程图，如图6 所示。

第k次采样，对当前电压U(k)、电流I(k)进行采样，计算出光伏阵列当前的功率P(k)=U(k)I(k)，然后判断当前功率P(k)和上一周期的功率P(k-1)的大小，如果P(k)-P(k-1 )=0，说明光伏阵列已经位于最大功率点处，则电压不再变化，固定在Um处，反之，则继续判断P(k)和P(k-l)的大小。

如果P(k)〉P(k-l)，说明扰动方向正确，则继续判断U(k)和U(k-l)的大小，来决定扰动是从左向右还是从右向左，如果U(k)>U(k-l)，说明扰动方向是从左向右，因此下个周期电压取值为U(k)+△U，反之则情况相反。

如是循环。

图6 经典的扰动观察法流程示意图
注：U （a)、I (k)为光伏系统的当前输出电压、输出电流，P (k-1)为上一周期的采样值。

根据上面的流程图，并将最后的输出，即电压的增量,转换为用于产生PWM 信号需要的占空比D，得到的经典的扰动观察法的仿真模型图如图7。

图7 经典的扰动观察法仿良模型图
其输入量为光伏阵列输出电压U和输出电流I，输出量为占空比D。

其中步长设定为step= △U= 0.0001。

2.2.2DC/DC变换电路仿真模块
通过调整DC-DC 中功率开关管控制信号的占空比，来获取光伏系统工作输出的最大功率点，进而实现MPPT 控制。

Boost电路是升压变换器，使得光伏阵列的配置比较灵活，再通过适当的控制策略可以使Boost 电路的输入电压波动较小，提高系统最大功率点跟踪的
精度。

Boost 变换器结构如图8 所示。

图 8 Boost 变换器结构图
对于Boost 电路，定义开关管S 的导通时问t on 与开关周期Ts 的比值为占空比，表示为D:
on
t D Ts =
在电感电流连续情况下，该变换器可以等效为一个变比为k 的直流变压器，且D
与k 存在如下关系： ()1,0,11out in U k D U D
==∈- 根据上面的Boost 变换器电路拓扑图，利用Matlab 巾的SimPowerSystems 模型库，得到Boost 电路的仿真模型如图9 所示：
图9 Boost 变换器的仿真模型
其中PWM模块，即脉冲调制模块，基于占空比D，为Boost电路提供触发脉冲信号，即把MPPT功能作用在了Boost电路上，其模块仿其图见图4-20。

其输入量为占空比D，输出量为PWM脉冲信号。

图10 PWM模块仿真模块图
2.3 光伏最大功率点跟踪控制仿真分析
根据上述建立的子模块，搭建光伏阵列的最大功率点跟踪控制模型，如图11所示，为使得仿真结果便于分析，仿真中光伏电池的参数设置如下：短路电流8.58A，开路电压22V，峰值电流7.94A，峰值电压17.7V。

本模型在仿真分析时，MPPT 模块部分采用扰动观察法。

图11 MPPT 仿真模型
2.3.1 标准状况下的仿真分析
在标准状况（辐照强度S=12
KW/m；、外界温度T=25C ）下，系统最大功率跟踪效果图如图12 所示。

（a）系统输入、输出功率（b）光伏阵列输出电压
（c）光伏阵列输出电流（d）Boost 变换器输出电压
图12 标准状况下光伏系统MPPT 仿真结果
图中系统输入功率和输出功率分别表示光伏阵列的输出功率和负载上的功率。

由图12（a）中可以看出系统大约在0.04s 时达到最大功率稳定点；图12（b）、（c）为光伏电池输出电压（21.08V）、电流（3.70A），且均在厂家给出参数的波动范围内。

2.3.2 光伏阵列温度变化时仿真分析
在0.1s 时，温度由25C
︒变为40C
︒，0.3s 时恢复
︒，0.2s 时下降到35C
KW/m。

至25C
︒，而辐照强度保持不变S=12
从图13 可知：温度上升时，光伏阵列输出功率减少，工作电压、电流均减
小，Boost 输出电压有所减少；温度下降时，光伏阵列输出功率增加，工作电压、电流缓慢增加，Boost 输出电压有所增加。

（a）系统输入、输出功率（b）光伏阵列输出电压
（c ）光伏阵列输出电流 （d ）Boost 变换器输出电压
图 13 光伏阵列温度变化时仿真结果
2.3.3 辐照强度变化时仿真分析
在 0.05s 时，辐照强度由 12KW/m 变为 0.62KW/m ，0.13s 时变为 0.82KW/m ，0.2s 时变为 12KW/m ，而温度保持不变 T=25C 。

从图 14 可知，辐照强度下降时，光伏阵列输出功率、工作电压和电流、Boost 输出电压均下降，辐照强度上升时，上述变量均增加。

（a）系统输入、输出功率（b）光伏阵列输出电压
（c ）光伏阵列输出电流 （d ）Boost 变换器输出电压
图 14 光伏阵列辐照强度变化时仿真结果
2.3.4 温度、辐照强度均发生变化时仿真分析
温度、辐照强度均发生变化的情况，这里只讨论温度发生变化时刻先于辐照强度变化时刻的情况。

还可以细分四种情况分别阐述：1）温度、辐照强度均增加；2）温度增加、辐照强度减小；3）温度减小、辐照强度增加；4）温度、辐照强度均减小。

仿真结果如图 15 所示。

图 3-16 中温度增加表示从 25C ︒ 变为 50C ︒，反之表示温度减小；辐照强度增加表示从 12KW/m 变为 0.82KW/m ，反之表示辐照强度减小。

（a）0.1s温度增加、0.3s辐照强度均增加（b）0.1s温度增加、0.3s辐照强度减小
（c）0.1s温度减小、0.3s辐照强度增加（d）0.1s温度减小、0.3s辐照强度减小图15 温度、辐照强度均发生变化时仿真
由图15(a)、(b)可知：辐照强度增加，输出功率随之增加，反之输出功率则减小；温度增加，输出功率则减小；图15(b)在辐照强度为12
KW/m时，温度的
KW/m时，其输增加使得输出功率下降幅度较大，相比图15(a)在辐照强度0.82
出功率下降幅度较小。

由图15(a)、(c)可知：温度减小，系统的输出功率会有所增加。

由图15(c)、(d)可知：即辐照强度的变化和输出功率的变化成正向关系；图15(c)与(d)在温度减小时刻，前者的辐照强度相比后者的较低，而温度减小使得前者输出功率的增加幅度明显小于后者输出功率的增加幅度。

3 结束语
本文根据太阳能电池数学模型。

利用Matlab／Simulink仿真工具箱，建立了太阳能电池仿真模型，分析其输出特性以及环境温度和光照强度对输出特性的影
响。

在太阳能电池模型的基础上，建立了扰动观察法实现最大功率点跟踪的Matlab仿真模型，仿真结果表明，模型能很快的跟踪系统的最大功率点，验证了扰动观察法的可行性。

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