CN103532491A - 一种预测任意光强和温度下光伏组件性能的方法 - Google Patents

Abstract

一种预测任意光强和温度下光伏组件性能的方法，基于光伏组件3个边界条件，建立光伏组件的幂律输出方程以及短路电流、开路电压、最大功率点处电流和电压与光强、温度之间的定量关系，利用厂商提供的组件在标准情况下四个参数以及每个参数对应的温度系数，获得任意光强和温度下光伏组件性能的预测结果。本发明的优点是：避免了建立光伏组件的光生电流、反向饱和电流、理想因子、并联电阻和串联电阻5个电性参数与光强、温度之间的复杂关系，使预测方法实现更简单以及更容易。

Description

一种预测任意光强和温度下光伏组件性能的方法

技术领域

本发明涉及一种预测方法，尤其涉及一种预测任意光强和温度下光伏组件性能的方法。 

背景技术

目前精确预测光伏组件性能在光伏电站建设中具有重要意义，因此预测组件性能方法得到了广泛研究；但组件电流输出方程是超越方程且方程中参数受外界影响复杂，导致精确预测组件性能不易。为了解决这个问题，人们提出了各种预测光伏组件性能方法，比如建立组件的光生电流、反向饱和电流、理想因子、并联电阻和串联电阻5个电性参数与光强、温度的关系来预测，或者采用经验参数来预测。所有方法追求的目标是在任意光强和温度下精确预测出光伏组件性能。市面上尚未发现一种能有效避免各参数之间的复杂关系，利用厂商提供的组件在标准情况下（即光强为1000瓦/平方米,温度为25摄氏度）获得预测结果的预测任意光强和温度下光伏组件性能的方法。 

发明内容

本发明的目的在于提供一种预测任意光强和温度下光伏组件性能的方法，该方法简单、精确，利用厂商提供的组件在标准情况下获得预测结果，避免了各参数之间的复杂关系，能更有效的实现目的。 

本发明是这样来实现的，其特征是方法步骤为： 

（1）基于光伏组件光生电流远大于二极管反向饱和电流、并联电阻为无穷大以及二极管反向饱和电流与光强无关3个边界条件，建立光伏组件的幂律输出方程以及短路电流、开路电压、最大功率点处电流和电压与光强、温度之间的定量关系。 

（2）结合组件的幂律输出方程及上述定量关系，利用厂商提供的组件在标准情况（即光强为1000瓦/平方米,温度为25摄氏度）下四个参数（短路电流、开路电压以及最大功率点处电流和电压）以及每个参数对应的温度系数，获得任意光强和温度下光伏组件性能的预测结果。 

本发明所述的步骤（1）中，建立光伏组件的幂律输出方程以及短路电流、开路电压、最大功率点处电流和电压与光强、温度之间的定量关系过程中，是利用光伏组件光生电流远大于二极管反向饱和电流、并联电阻为无穷大以及二极管反向饱和电流与光强无关3个边界条件。 

本发明所述的步骤（2）中，只有结合组件的幂律输出方程及定量关系，才能利用厂商提供的组件在标准情况下四个参数以及每个参数对应的温度系数，获得任意光强和温度下光伏组件性能的预测结果。 

本发明所述的方法步骤中光伏组件的幂律输出方程以及定量关系如下五个公式： 

$\frac{I}{I_{\mathrm{sc}}}=1-{\left(\frac{V}{V_{\mathrm{oc}}}\right)}^{\frac{\ln (1-\begin{array}{c}{I}_m\\ I_{\mathrm{sc}}\end{array})}{\ln \left(\frac{V_m}{V_{\mathrm{oc}}}\right)}}---\left(1\right)$

$I_{\mathrm{sc}}=I_{\mathrm{sc}-\mathrm{STC}}\frac{S}{S_{\mathrm{STC}}}(1+a_1\mathrm{\ΔT})---\left(2\right)$

$I_m=I_{m-\mathrm{STC}}\frac{S}{S_{\mathrm{STC}}}(1+a_2\mathrm{\ΔT})---\left(3\right)$

$V_{\mathrm{oc}}=\frac{1}{\frac{1}{V_{\mathrm{oc}-\mathrm{STC}}}\ln \left(\frac{1+\left({\left(\frac{I_{\mathrm{sc}-\mathrm{STC}}-I_{m-\mathrm{STC}}}{I_{\mathrm{sc}-\mathrm{STC}}}\right)}^{\frac{V_{\mathrm{oc}-\mathrm{STC}}}{V_{\mathrm{oc}-\mathrm{STC}}-V_{m-\mathrm{STC}}}}\right)}{\left({\left(\frac{I_{\mathrm{sc}-\mathrm{STC}}-I_{m-\mathrm{STC}}}{I_{\mathrm{sc}-\mathrm{STC}}}\right)}^{\frac{V_{\mathrm{oc}-\mathrm{STC}}}{V_{\mathrm{oc}-\mathrm{STC}}-V_{m-\mathrm{STC}}}}\right)}\right)}\×$

$\ln (\frac{S}{\left({\left(\frac{I_{\mathrm{sc}-\mathrm{STC}}-I_{m-\mathrm{STC}}}{I_{\mathrm{sc}-\mathrm{STC}}}\right)}^{\frac{V_{\mathrm{oc}-\mathrm{STC}}}{V_{\mathrm{oc}-\mathrm{STC}}-V_{m-\mathrm{STC}}}}\right)S_{\mathrm{STC}}}+1)(1+b_1\mathrm{\ΔT})---\left(4\right)$

$V_m=\frac{1}{\frac{1}{V_{\mathrm{oc}}-\mathrm{STC}}\ln \left(\frac{1+\left({\left(\frac{I_{\mathrm{sc}-\mathrm{STC}}-I_{m-\mathrm{STC}}}{I_{\mathrm{sc}-\mathrm{STC}}}\right)}^{\frac{V_{\mathrm{oc}-\mathrm{STC}}}{V_{\mathrm{oc}-\mathrm{STC}}-V_{m-\mathrm{STC}}}}\right)}{\left({\left(\frac{I_{\mathrm{sc}-\mathrm{STC}}-I_{m-\mathrm{STC}}}{I_{\mathrm{sc}-\mathrm{STC}}}\right)}^{\frac{V_{\mathrm{oc}-\mathrm{STC}}}{V_{\mathrm{oc}-\mathrm{STC}}-V_{m-\mathrm{STC}}}}\right)}\right)}\×---\left(5\right)$

$\ln \left(\frac{I_{\mathrm{sc}-\mathrm{STC}}\frac{S}{S_{\mathrm{STC}}}+\left({\left(\frac{I_{\mathrm{sc}-\mathrm{STC}}-I_{m-\mathrm{STC}}}{I_{\mathrm{sc}-\mathrm{STC}}}\right)}^{\frac{V_{\mathrm{oc}-\mathrm{STC}}}{V_{\mathrm{oc}-\mathrm{STC}}-V_{m-\mathrm{STC}}}}\right)I_{\mathrm{sc}-\mathrm{STC}}-I_{m-\mathrm{STC}}\frac{S}{S_{\mathrm{STC}}}}{\left({\left(\frac{I_{\mathrm{sc}-\mathrm{STC}}-I_{m-\mathrm{STC}}}{I_{\mathrm{sc}-\mathrm{STC}}}\right)}^{\frac{V_{\mathrm{oc}-\mathrm{STC}}}{V_{\mathrm{oc}-\mathrm{STC}}-V_{m-\mathrm{STC}}}}\right)I_{\mathrm{sc}-\mathrm{STC}}}\right)(1+b_2\mathrm{\ΔT})$

其中I、V、I_sc、V_oc、I_m以及V_m分别为组件输出电流、输出电压、短路电流、开路电压、最大功率点处电流以及电压；I_sc-STC、V_oc-STC、I_m-STC、V_m-STC分别为标准测试条件的短路电流、开路电压、最大功率点电流和电压；a₁、b₁、a₂、b₂分别为短路电流温度系数、开路电压温度系数、最大功率点电流温度系数和电压温度系数；S_STC为标准测试条件光强（即1000瓦/平方米），S为实际光强;ΔT为电池实际温度与标准测试条件下温度（即25摄氏度）的差值。 

本发明所述的（1）、（2）、（3）、（4）和（5）5个公式，可以得到任意温度和光强下的光伏组件的短路电流、开路电压、最大功率点电流和电压以及I-V曲线。 

本发明的优点是：（1）避免了建立光伏组件的光生电流、反向饱和电流、理想因子、并联电阻和串联电阻5个电性参数与光强、温度之间的复杂关系，使预测方法实现更简单以及更容易；（2）通过厂商提供的标准测试条件下的数据，可 以精确的预测出任意光强和温度下的短路电流、开路电压、最大功率点处的电流和电压以及I-V曲线，没有利用经验值，预测更具准确性。 

附图说明

图1是在温度为25摄氏度，不同光强下厂商提供实验数据与预测曲线图。 

图2是在光强为1000瓦/平方米,不同温度下厂商提供实验数据与预测曲线图。 

具体实施方式

如图1、图2所示，利用厂商提供的标准测试条件下短路电流、开路电压、最大功率点处的电流和电压以及相应的温度系数，对单晶硅组件进行预测。 

从图1中可以看出，温度为25摄氏度光强分别为1000瓦/平方米、800瓦/平方米、600瓦/平方米、400瓦/平方米、200瓦/平方米下预测得到的短路电流分别为：5.6000安培、4.4800安培、3.3600安培、2.2400安培、1.1200安培，开路电压分别为：45.9000伏特、45.3130伏特、44.5563伏特、43.4898伏特、41.6665伏特，最大功率点处电流分别为：5.4100安培、4.3280安培、3.2460安培、2.1640安培、1.0820安培，最大功率点处电压分别为：37.0000伏特、36.4130伏特、35.6563伏特、34.5898伏特、32.7665伏特。 

从图2中可以看出，光强为1000瓦/平方米温度分别为0摄氏度、25摄氏度、50摄氏度下预测得到的短路电流分别为：5.5300安培、5.6000安培、5.6700,开路电压分别为：49.5720伏特、45.9000伏特、42.2280，最大功率点处电流分别为：5.4370安培、5.4100安培、5.3830，最大功率点处电压分别为：40.8850伏特、37.0000伏特、33.1150。 

任意光强和温度下，预测曲线与实验数据都吻合很好，全局拟合均方根误差都在0.271安培以下，满足工程应用要求，以上实例说明我们提出的预测组件性能的方法是正确的。 

以上所述，仅为本发明中的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉该技术的人在本发明所揭露的技术范围内，可轻易想到的变换或替换，都应涵盖在本发明的包含范围之内。 

Claims (4)

1.一种预测任意光强和温度下光伏组件性能的方法，其特征是方法步骤为： 

（1）基于光伏组件光生电流远大于二极管反向饱和电流、并联电阻为无穷大以及二极管反向饱和电流与光强无关3个边界条件，建立光伏组件的幂律输出方程以及短路电流、开路电压、最大功率点处电流和电压与光强、温度之间的定量关系； 

（2）结合组件的幂律输出方程及上述定量关系，利用厂商提供的组件在标准情况下四个参数以及每个参数对应的温度系数，获得任意光强和温度下光伏组件性能的预测结果。 

2.根据权利要求1所述的一种预测任意光强和温度下光伏组件性能的方法，其特征在于：所述的步骤（1）中，建立光伏组件的幂律输出方程以及短路电流、开路电压、最大功率点处电流和电压与光强、温度之间的定量关系过程中，是利用光伏组件光生电流远大于二极管反向饱和电流、并联电阻为无穷大以及二极管反向饱和电流与光强无关3个边界条件。 

3.根据权利要求1所述的一种预测任意光强和温度下光伏组件性能的方法，其特征在于：所述的步骤（2）中，只有结合组件的幂律输出方程及定量关系，才能利用厂商提供的组件在标准情况下四个参数以及每个参数对应的温度系数，获得任意光强和温度下光伏组件性能的预测结果。 

4.根据权利要求1所述的一种预测任意光强和温度下光伏组件性能的方法，其特征在于：所述的方法步骤中光伏组件的幂律输出方程以及定量关系如下五个公式： 

其中I、V、I_sc、V_oc、I_m以及V_m分别为组件输出电流、输出电压、短路电流、开路电压、最大功率点处电流以及电压；I_sc-STC、V_oc-STC、I_m-STC、V_m-STC分别为标准测试 条件的短路电流、开路电压、最大功率点电流和电压；a₁、b₁、a₂、b₂分别为短路电流温度系数、开路电压温度系数、最大功率点电流温度系数和电压温度系数；S_STC为标准测试条件光强（即1000瓦/平方米），S为实际光强;ΔT为电池实际温度与标准测试条件下温度（即25摄氏度）的差值。 

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