基于malabsimulink的五參數(shù)光伏模型的研究

基于malabsimulink的五參數(shù)光伏模型的研究

一光伏模型的建立自21世紀以來，將太陽能照明設備用作可再生清潔能源已成為不同國家的研究熱點。世界上也迅速增加了照明設備的產(chǎn)量和能力。光伏系統(tǒng)設計與分析需將不同環(huán)境狀態(tài)下光伏系統(tǒng)的輸出特性作為參考,制造商所提供的技術文件通常只包含特定條件(如標準測試狀態(tài),輻照度G=1000W/m2,太陽電池溫度T=298K,大氣質(zhì)量AM=1.5)下光伏組件的輸出特性,物理實驗既需要實驗臺的搭建又受到測試時間及條件的限制,難以得到光伏組件在全工況下的輸出特性。而仿真環(huán)境下能快速而容易地獲得不同工況下光伏組件的輸出特性,仿真模型能提供足夠準確數(shù)據(jù),并且沒有物理實驗的諸多限制,因此,光伏模型的建立一直受到國內(nèi)外研究者的關注[1～4]。常用的光伏電池模型有四參數(shù)太陽電池模型、五參數(shù)太陽電池模型及雙二極管光伏電池模型。其中四參數(shù)模型結(jié)構(gòu)簡單、求解快速,但準確度較低,在低光照情況下會出現(xiàn)較大誤差。雙二極管模型在五參數(shù)模型的基礎上增加一個二極管用以表征載流子在耗散區(qū)的復合損失,該模型能全面表征光伏電池特性,但所需求解參數(shù)為七個甚至更多,這使其求解極為困難,通常需進行若干假設減少所需求解參數(shù)才能對其求解。五參數(shù)模型因其準確度高并且求解速度適中而成為太陽電池模型中使用最廣泛的經(jīng)典模型,這種太陽電池模型含有等效串聯(lián)電阻、二極管反向飽和電流、光生電流、二極管理想因子和等效并聯(lián)電阻五個待解參數(shù),確定這五個待解參數(shù)后,就可根據(jù)五參數(shù)模型得到光伏電池的輸出特性曲線,進而對太陽電池性能進行分析。國內(nèi)也有許多研究人員建立了太陽電池的工程用數(shù)學模型,但由于這些模型通常忽略了光伏電池的等效串聯(lián)電阻和等效并聯(lián)電阻,使得其模型與實際模型偏差很大,再加上求解時所作的假設使模型的精確度不高,通常只能控制在6%以內(nèi)。本文基于光伏制造商提供的技術文件來提取計算用初始參數(shù),采用五參數(shù)模型得到光伏陣列特性曲線。該模型所需初始參數(shù)均可簡單直觀地從制造商的文件中獲取,同時避免了如文獻、中提取短路電流點斜率與開路電壓點斜率這兩個難以準確提取的參數(shù),以避免因其參數(shù)提取不準而造成模型準確度下降。該模型在太陽電池及參考狀態(tài)的基礎上進行了太陽電池到光伏陣列、參考狀態(tài)到全工況運行狀態(tài)的擴展,使其具有廣泛的適用性。本文基于該五參數(shù)模型在Matlab/Simulink平臺中建立了模塊,然后通過仿真實驗與文獻中建立的四參數(shù)模型進行對比,驗證了該模型的準確性及通用性。二光伏陣列模型的擴展1太陽電池仿真模型五參數(shù)光伏模型等效電路如圖1所示。數(shù)學表達式為:式中,Iph為太陽電池的光生電流,A;ID為通過二極管的電流,A;Iph為通過并聯(lián)電阻的電流A;I0為二極管的反向飽和電流,A;Rs為太陽電池等效串聯(lián)電阻,?;RP為光伏電池等效并聯(lián)電阻,?;n為二極管的理想因子;為太陽電池熱電壓,V,其中k為波爾茲曼常數(shù),k=1.381×10-23J/K,q=1.602×10-19C為電子電荷量,T為太陽電池溫度,K。為方便書寫與計算,記N=nVt為修正二極管理想因子。本文采用太陽電池特性曲線上具有代表性的點來求解方程(1),以獲得太陽電池特性曲線,這些點為某一環(huán)境狀態(tài)下太陽電池的短路電流點(I=Isc,V=0)、開路電壓點(I=0,V=Voc)和最大功率點(I=Imp,V=Vmp)。在短路電流點處:所以可得:通?？烧J為太陽電池所受光照是均勻統(tǒng)一的,但對于光伏陣列,可能由于部分遮擋等其他原因而造成太陽電池所受的光照并不均勻統(tǒng)一而導致式(2)失效,這種情況應給予特殊考慮。在開路電壓點處:在最大功率點處:所以可得:在最大功率點處,功率對電壓的導數(shù)為零,即可以得出:在短路電流點,電流對電壓的導數(shù)等于并聯(lián)電阻的負倒數(shù),即,可以得出:將式(3)代到Xmp、Xsc,則可得:將式(3)代到式(4)可得:聯(lián)立式(5)、(6)、(7)可求得參數(shù)Rs、Rp、N,再將其代入式(3),即可求得I0,至此五個待解參數(shù)均已獲得。2從太陽電池到光伏陣列的仿真模型擴展單個太陽電池所能輸出的電壓及功率很小,實際應用中是將具有相同輸出特性的太陽電池串并聯(lián)獲得具有一定輸出特性的模塊或陣列后再進行應用。實際工程中,一個光伏系統(tǒng)通常只使用一個規(guī)格的光伏陣列,因為如使用不同規(guī)格的光伏陣列,很可能會造成功率損失及逆變過程出現(xiàn)困難甚至故障。所以本文的模型擴展是基于太陽電池與光伏陣列均為同一規(guī)格進行的。若干太陽電池串聯(lián)在一起組成一個光伏模塊,光伏模塊模型的數(shù)學表達式可在太陽電池模型的數(shù)學表達式上進行修改獲得:其中,Ns為一個光伏模塊所串聯(lián)的太陽電池數(shù)。若干光伏模塊再通過串、并聯(lián)組合成一個光伏陣列,以達到需要的電壓和電流輸出。光伏陣列模型的數(shù)學表達式為:其中,Ns為光伏陣列中串聯(lián)太陽電池的個數(shù);Np為光伏陣列光伏組件并聯(lián)數(shù)。容易得知,如將Ns、Np隱含在相應的參數(shù)中,即,式(8)、(9)就與式(1)一致,并且表達簡捷,易于理解。3全工況條件下五個參數(shù)的確定當光伏陣列所處工況發(fā)生變化時,所求解的五個參數(shù)也會相應發(fā)生變化,參考文獻并作出合理修正,得到在相應工況下五個參數(shù)的確定方法如下:I0由式(3)確定其中,下標ref表示參考狀態(tài),一般將標準測試狀態(tài)定為參考狀態(tài),即Tref=298K;Gref=1000W/m2,M表示電壓在輻照度變化時所需修正系數(shù),其中Voc,200為光伏陣列在G=200W/m2時的開路電壓;a為短路電流溫度系數(shù),A/K;b為開路電壓溫度系數(shù),V/K。光伏陣列模型的具體計算過程為:(1)由制造商提供的技術文件獲得Isc,ref、Voc,ref、Imp,ref、Vmp,ref。(2)由式(2)、(3)、(5)、(6)、(7)聯(lián)立迭代計算出參考狀態(tài)下的Iph,ref、Nref、Rs,ref、Rp,ref和Io,ref。(3)根據(jù)實際輻照度及太陽電池溫度,由方程式(10)～式(14)和式(3)計算出全工況下用于求解光伏特性的五個參數(shù)Iph、N、Rs、Rp和Io。(4)將五個參數(shù)代入式(1)中,求解不同負載電壓V下所對應的輸出電流I。三建立光伏陣列仿真模塊基于上述數(shù)學模型,本文在Matlab/Simulink環(huán)境下建立了光伏陣列的仿真模塊(圖2)。其內(nèi)部結(jié)構(gòu)如圖3、圖4所示,其中圖3的模塊用于計算在不同太陽輻射及溫度下的五個參數(shù),圖4的模塊用于計算在負載電壓下光伏陣列的輸出電流和輸出功率。四太陽電池特性分析本文采用Kyocera生產(chǎn)的型號為KC175GHT-2的光伏陣列對所建光伏陣列模型進行驗證,從該光伏陣列的技術文件中提取所需參數(shù)如表1所示。本文用所建立的五參數(shù)模型與Vengatesh等建立的四參數(shù)模型及制造商所提供的太陽電池特性曲線進行對比,以驗證其準確度。在T=298K時,不同輻照度下的光伏特性曲線對比如圖5所示。從圖5及表2、表3可知,本文所建模型在輻照度變化的情況下仍具有很高的準確度,最大功率偏差在1%以下,開路電壓偏差在0.5%以下。四參數(shù)模型在隨輻照度下降時,最大功率點電壓、最大功率點功率及開路電壓的偏差都越來越大。在G=1000W/m2時,不同太陽電池溫度下的光伏特性曲線對比如圖6所示。從圖6、表4可知,本文所建模型在輻照度不變而溫度發(fā)生變化時,模型最大功率偏差在1%以下,最大功率點電壓偏差在0.5%以下。四參數(shù)模型在輻照度不變而溫度發(fā)生變化時,模型的準確度也很好。五模型參數(shù)提取模塊本文基于光伏制造商提供的技術文件來提取計算用初始參數(shù),采用五參數(shù)光伏模型在Matlab/Simulink平臺建立該模型的計算模塊。該模型所需初始參數(shù)均可簡單直觀地從制造商文件中獲取,同時避免了提取短路電流點斜率與開路電壓點斜率這兩個難以準確提取的參數(shù),以避免因其參數(shù)提取不準確而造成模型準確度下降。該模型在太陽電池及參考狀態(tài)的基礎上進行了太陽電池到太陽陣列、參考狀態(tài)到全工況運行狀態(tài)的擴展,使得該模型具有廣泛的適用性。通過與制造商技術數(shù)據(jù)及一種四參數(shù)模型的對比實驗表明,該模型具