0引言在光伏系統實際應用中,由于天上移動的云朵、電池板累積的灰塵以及城鎮中周圍建筑物等的影響,光伏陣列在運行過程中總會受到不同程度的陰影遮擋,太陽能電池板的P-U曲線會受到影響出現多個峰值點。傳統的MPPT控制方法在電池板沒受到局部陰影影響的情況下可以有效的追蹤到電池板的最大功率點,但是對受到遮擋的電池板有時候會跟蹤錯誤,誤以為局部最大功率點(LMPP)是全局最大功率點(GMPP)而放棄繼續追蹤[1]。相應地采用多峰MPPT控制方法可以準確的追蹤到光伏組件的全局最大功率點。近年來國內外學者針對多峰追蹤控制問題提出很多跟蹤方法,如根據復合傳統方法的跟蹤方法(PI控制算法[2]等)、規律實現跟蹤的方法(電流掃描法[3]、電壓掃描法等)以及引入人工智能控制算法(神經元網絡控制法[4]、模糊邏輯控制法[5]、遺傳算法[6]、人工魚群算法[7]等)的全局尋優跟蹤算法等。這些算法都能夠較為準確的收斂到全局最大功率點。但這些算法往往存在控制參數多,計算量大,控制思想復雜,追蹤速度和精確度成反比,對硬件的要求高等問題,這在一定程度上制約了這些算法的工程實踐應用。針對此本文提出了光伏功率等效面積法。光伏功率等效面積法控制思想簡單,控制參數少,追蹤精度高、速度快,誤差小,具有實用價值。1非均一照射情況下太陽能電池(P-U)輸出特性1.1光伏電池數學模型圖1為太陽能電池物理模型等效電路[8],圖1太陽能電池物理模型等效電路Fig.1Physicalmodelequivalentcircuitofsolarcell由物理模型等效電路圖可得出上圖各變量的方程式[9]見式(1),式中,I0為太陽能電池內部二極管PN結反向飽和電流,一般情況下為常數;UD為二極管兩端端電壓,q為電子電荷其值為1.610-19C;k為玻爾茲曼常量,0.8610-4eV/K;T為熱力學溫度;A為PN結曲線常數(取值范圍為1~5)。ID=I0(eqUDAkT-1)IL=Iph-ID-UDRsh=Iph-I0(eqUDAkT-1)-UDRshUOC=AkTqln(ISCI0+1?)(1)通常在實際生活中,生產廠商只提供太陽電池組在標準測試條件下(取標準光照強度Sref=1000W/m2、標準溫度Tref=25)測出的短路電流ISC、開路電壓UOC、最大電流Im、最大電壓Um。所以當不處于標準測試條件的情況下,必須考慮它們的影響,并對其數學物理模型進行修正[10]。環境溫度Tair與電池溫度T的關系為:T=Tair+0.03S(2)根據參考光照強度和參考溫度可以推算出在新的光照強度和電池溫度下的ISC’、UOC’、Im’、Um’[11-15]:T=T-TrefS=-S/Sref-1ISC'=ISC(S+1)(1+aT)UOC'=UOC(1-cT)ln(l+bS)Im'=Im(S+1)(1+aT)Um'=Um(1-cT)ln(l+bS?)(3)由文獻[11]可知,光伏相關系數a、b、c的典型值分別為0.0025、0.5、0.00288。根據式(3)所示數學模型,利用MATLAB軟件搭建多個太陽能電池模型,然后將太陽能電池進行串聯連接,通過給太陽能電池設置不同的溫度和光照強度來模擬受到局部陰影影響的光伏陣列仿真模型。1.2光伏電池仿真模型利用根據實際環境因素修正的數學物理模型公式可以搭建出單體太陽能電池,將三個單體電池串聯,觀察其三塊電池處于不同環境下的輸出特性。取在標準情況下(Sref=1000W/m2、Tref=25):ISC=9.2、UOC=34.2、Im=7.95、Um=20、a=0.0025、b=

總結

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