基于malabsimulink的五参数光伏模型的研究

基于malabsimulink的五参数光伏模型的研究

一光伏模型的建立自21世纪以来，将太阳能照明设备用作可再生清洁能源已成为不同国家的研究热点。世界上也迅速增加了照明设备的产量和能力。光伏系统设计与分析需将不同环境状态下光伏系统的输出特性作为参考,制造商所提供的技术文件通常只包含特定条件(如标准测试状态,辐照度G=1000W/m2,太阳电池温度T=298K,大气质量AM=1.5)下光伏组件的输出特性,物理实验既需要实验台的搭建又受到测试时间及条件的限制,难以得到光伏组件在全工况下的输出特性。而仿真环境下能快速而容易地获得不同工况下光伏组件的输出特性,仿真模型能提供足够准确数据,并且没有物理实验的诸多限制,因此,光伏模型的建立一直受到国内外研究者的关注[1～4]。常用的光伏电池模型有四参数太阳电池模型、五参数太阳电池模型及双二极管光伏电池模型。其中四参数模型结构简单、求解快速,但准确度较低,在低光照情况下会出现较大误差。双二极管模型在五参数模型的基础上增加一个二极管用以表征载流子在耗散区的复合损失,该模型能全面表征光伏电池特性,但所需求解参数为七个甚至更多,这使其求解极为困难,通常需进行若干假设减少所需求解参数才能对其求解。五参数模型因其准确度高并且求解速度适中而成为太阳电池模型中使用最广泛的经典模型,这种太阳电池模型含有等效串联电阻、二极管反向饱和电流、光生电流、二极管理想因子和等效并联电阻五个待解参数,确定这五个待解参数后,就可根据五参数模型得到光伏电池的输出特性曲线,进而对太阳电池性能进行分析。国内也有许多研究人员建立了太阳电池的工程用数学模型,但由于这些模型通常忽略了光伏电池的等效串联电阻和等效并联电阻,使得其模型与实际模型偏差很大,再加上求解时所作的假设使模型的精确度不高,通常只能控制在6%以内。本文基于光伏制造商提供的技术文件来提取计算用初始参数,采用五参数模型得到光伏阵列特性曲线。该模型所需初始参数均可简单直观地从制造商的文件中获取,同时避免了如文献、中提取短路电流点斜率与开路电压点斜率这两个难以准确提取的参数,以避免因其参数提取不准而造成模型准确度下降。该模型在太阳电池及参考状态的基础上进行了太阳电池到光伏阵列、参考状态到全工况运行状态的扩展,使其具有广泛的适用性。本文基于该五参数模型在Matlab/Simulink平台中建立了模块,然后通过仿真实验与文献中建立的四参数模型进行对比,验证了该模型的准确性及通用性。二光伏阵列模型的扩展1太阳电池仿真模型五参数光伏模型等效电路如图1所示。数学表达式为:式中,Iph为太阳电池的光生电流,A;ID为通过二极管的电流,A;Iph为通过并联电阻的电流A;I0为二极管的反向饱和电流,A;Rs为太阳电池等效串联电阻,½;RP为光伏电池等效并联电阻,½;n为二极管的理想因子;为太阳电池热电压,V,其中k为波尔兹曼常数,k=1.381×10-23J/K,q=1.602×10-19C为电子电荷量,T为太阳电池温度,K。为方便书写与计算,记N=nVt为修正二极管理想因子。本文采用太阳电池特性曲线上具有代表性的点来求解方程(1),以获得太阳电池特性曲线,这些点为某一环境状态下太阳电池的短路电流点(I=Isc,V=0)、开路电压点(I=0,V=Voc)和最大功率点(I=Imp,V=Vmp)。在短路电流点处:所以可得:通常可认为太阳电池所受光照是均匀统一的,但对于光伏阵列,可能由于部分遮挡等其他原因而造成太阳电池所受的光照并不均匀统一而导致式(2)失效,这种情况应给予特殊考虑。在开路电压点处:在最大功率点处:所以可得:在最大功率点处,功率对电压的导数为零,即可以得出:在短路电流点,电流对电压的导数等于并联电阻的负倒数,即,可以得出:将式(3)代到Xmp、Xsc,则可得:将式(3)代到式(4)可得:联立式(5)、(6)、(7)可求得参数Rs、Rp、N,再将其代入式(3),即可求得I0,至此五个待解参数均已获得。2从太阳电池到光伏阵列的仿真模型扩展单个太阳电池所能输出的电压及功率很小,实际应用中是将具有相同输出特性的太阳电池串并联获得具有一定输出特性的模块或阵列后再进行应用。实际工程中,一个光伏系统通常只使用一个规格的光伏阵列,因为如使用不同规格的光伏阵列,很可能会造成功率损失及逆变过程出现困难甚至故障。所以本文的模型扩展是基于太阳电池与光伏阵列均为同一规格进行的。若干太阳电池串联在一起组成一个光伏模块,光伏模块模型的数学表达式可在太阳电池模型的数学表达式上进行修改获得:其中,Ns为一个光伏模块所串联的太阳电池数。若干光伏模块再通过串、并联组合成一个光伏阵列,以达到需要的电压和电流输出。光伏阵列模型的数学表达式为:其中,Ns为光伏阵列中串联太阳电池的个数;Np为光伏阵列光伏组件并联数。容易得知,如将Ns、Np隐含在相应的参数中,即,式(8)、(9)就与式(1)一致,并且表达简捷,易于理解。3全工况条件下五个参数的确定当光伏阵列所处工况发生变化时,所求解的五个参数也会相应发生变化,参考文献并作出合理修正,得到在相应工况下五个参数的确定方法如下:I0由式(3)确定其中,下标ref表示参考状态,一般将标准测试状态定为参考状态,即Tref=298K;Gref=1000W/m2,M表示电压在辐照度变化时所需修正系数,其中Voc,200为光伏阵列在G=200W/m2时的开路电压;a为短路电流温度系数,A/K;b为开路电压温度系数,V/K。光伏阵列模型的具体计算过程为:(1)由制造商提供的技术文件获得Isc,ref、Voc,ref、Imp,ref、Vmp,ref。(2)由式(2)、(3)、(5)、(6)、(7)联立迭代计算出参考状态下的Iph,ref、Nref、Rs,ref、Rp,ref和Io,ref。(3)根据实际辐照度及太阳电池温度,由方程式(10)～式(14)和式(3)计算出全工况下用于求解光伏特性的五个参数Iph、N、Rs、Rp和Io。(4)将五个参数代入式(1)中,求解不同负载电压V下所对应的输出电流I。三建立光伏阵列仿真模块基于上述数学模型,本文在Matlab/Simulink环境下建立了光伏阵列的仿真模块(图2)。其内部结构如图3、图4所示,其中图3的模块用于计算在不同太阳辐射及温度下的五个参数,图4的模块用于计算在负载电压下光伏阵列的输出电流和输出功率。四太阳电池特性分析本文采用Kyocera生产的型号为KC175GHT-2的光伏阵列对所建光伏阵列模型进行验证,从该光伏阵列的技术文件中提取所需参数如表1所示。本文用所建立的五参数模型与Vengatesh等建立的四参数模型及制造商所提供的太阳电池特性曲线进行对比,以验证其准确度。在T=298K时,不同辐照度下的光伏特性曲线对比如图5所示。从图5及表2、表3可知,本文所建模型在辐照度变化的情况下仍具有很高的准确度,最大功率偏差在1%以下,开路电压偏差在0.5%以下。四参数模型在随辐照度下降时,最大功率点电压、最大功率点功率及开路电压的偏差都越来越大。在G=1000W/m2时,不同太阳电池温度下的光伏特性曲线对比如图6所示。从图6、表4可知,本文所建模型在辐照度不变而温度发生变化时,模型最大功率偏差在1%以下,最大功率点电压偏差在0.5%以下。四参数模型在辐照度不变而温度发生变化时,模型的准确度也很好。五模型参数提取模块本文基于光伏制造商提供的技术文件来提取计算用初始参数,采用五参数光伏模型在Matlab/Simulink平台建立该模型的计算模块。该模型所需初始参数均可简单直观地从制造商文件中获取,同时避免了提取短路电流点斜率与开路电压点斜率这两个难以准确提取的参数,以避免因其参数提取不准确而造成模型准确度下降。该模型在太阳电池及参考状态的基础上进行了太阳电池到太阳阵列、参考状态到全工况运行状态的扩展,使得该模型具有广泛的适用性。通过与制造商技术数据及一种四参数模型的对比实验表明,该模型具