CN110829496A - 一种光伏分布式电源模型的建立方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种光伏分布式电源模型的建立方法，采用光伏电池等值电路模型；参考当地气象资料，对影响光伏出力的影响进行分析计算；在光伏发电系统规划中，采用统计全年的太阳辐射量，进而得到整个电池阵列的转换出力，或者得到各月份组件的理论出力。本发明工作性能好，适应性强。

Description

一种光伏分布式电源模型的建立方法

技术领域

本发明涉及一种光伏分布式电源模型的建立方法。

背景技术

太阳能是一种用之不竭、储量巨大的清洁可再生能源，每天到达地球表面的辐射能量相当于数亿万桶石油燃烧的能量，太阳能开发与利用正逐步成为各国政府重点发展的战略。热能和光能利用是太阳能应用的两种重要形式。“光伏发电”是利用光伏电池的光伏效应将太阳光的光能直接转换为电能的一种可再生、无污染的发电方式，正在全球范围内迅猛发展，其不仅要替代部分化石能源，而且未来将成为世界能源供应的主体，是世界各国可再生能源发展的重点。

光伏发电是利用半导体界面的光生伏特效应而将光能直接转变为电能的一种技术。这种技术的关键元件是太阳能电池。太阳能电池经过串联后进行封装保护可形成大面积的太阳电池组件，再配合上功率控制器等部件就形成了光伏发电装置。

光伏电池的等值电路模型一般有3种。第1种是不考虑光伏电池内部任何电阻的简单模型，该模型在光伏电池理论研究以及复杂光伏发电系统中应用较多；第2种模型是只考虑光伏电池并联电阻影响的模型，该模型精度稍高，但在实际应用中并不常见：第3种模型是较为精确的一种模型，其既考虑并联电阻，又考虑串联电阻的影响。

发明内容

本发明的目的在于提供一种性能好的光伏分布式电源模型的建立方法。

本发明的技术解决方案是：

一种光伏分布式电源模型的建立方法，其特征是：采用光伏电池等值电路模型，电流I_ph为光生电流，只受光照强度影响，与外接负载无关。其值正比于光伏电池的面积和入射光的辐射强度，而且会随环境温度的升高而略有上升；光电流流经负载R_SCR时建立起端电压U，它反过来正向偏置于PN结，产生暗电流I_d，I_d的大小反映出了当前环境温度下，光伏电池PN结自身所能产生的总扩散电流的变化情况；由于光伏电池输出端存在接触电阻，另外材料本身具有一定的电阻率，流经负载的电流经过它们时必然引起损耗，用一个串联等效电阻R_SE表示；由于电池边沿的漏电及制作金属电极时在电池的微裂纹、划痕等处形成金属桥漏电等，使一部分本应通过负载的电流被短路，这种作用可用一个并联等效电阻R_sh表示，产生漏电流I_sh。R_se与R_sh相比，R_se为低阻值，小于1欧姆；而R_sh是高阻值，几千欧姆；

因此光伏电池的输出电流为I＝I_ph-I_d-I_sh，应用基尔霍夫电流定律，可得流过负载的电流I与其端口电压U之间的关系为：

U_OC＝U+IR_se (3-10)

式中，I为光伏电池输出电流；U为光伏电池输出电压；U_oc为光伏电池开路电压；I_os为光伏电池反向饱和电流；T为光伏电池的热力学温度℃；q为电荷常量1.6×10^-19C)；..为太阳辐射系数；I_SCR为在25摄氏度和1000瓦每平方米时的短路电流；T_r＝301.18℃为参考温度；I_or为T_r＝301.18℃时的饱和电流；K_i为短路电流温度效应系数，一般取0.0017A/℃；A，B为PN节点的理想因数；K为波兹曼常数1.38×10^-23J/K；

参考当地气象资料，对影响光伏出力的影响进行分析计算；在光伏发电系统规划中，采用统计全年的太阳辐射量，进而得到整个电池阵列的转换出力，或者得到各月份组件的理论出力；在某一时刻t的太阳能光照强度r(t)满足Beta分布：

式中，r_max(t)为时刻t的最大光照强度；Γ(·)为Gamma函数；α和β为Beta分布形状参数；

光伏系统发电出力可表达为：

P_s(t)＝r(t)A·η (3-14)

式中，A为太阳能方阵总面积；η为光电转换效率；

光伏出力概率密度函数为：

式中，光伏发电机组在时刻t的最大出力P_smax(t)为：

P_smax(t)＝A·η·r_max(t) (3-16)

结合式(3-15)可得到光伏发电系统出力的期望值E(P_s(t))、方差D(P_s(t))和二阶原点矩E(P_s ²(t))为：

光伏发电出力波动受光照强度变化影响，有很大的随机性；光伏出力的波动情况分为两种，第一种为受太阳运行影响产生光伏发电日出力变化，这种变化情况时间跨度大，变化幅度大，但是变化速度较为缓慢，小时为变化单位，主要影响电力系统的日调度；第二种为有浮云或飞行物掠过时，阴影影响产生的光伏发电出力瞬时变化，实验指出，光伏发电出力可在一秒内降至额定出力的30％，这种变化会对电力系统的暂态稳定性产生影响。

本发明性能好；具体包括：

光伏出力具有以下几个特点：

(a)光伏出力集中在白天，在夜间无出力；

(b)光伏的有功出力随天气变化波动较大，受气象因素影响明显。不同的天气，其出力规律不同。以多云和少云天气波动最大、最剧烈，晴天和阴天波动较缓慢；

(c)光伏出力因为光伏发电的原理与传统发电机原理不同，在受到气象因素变化影响时，发电出力的变化几乎不存在调节特性，瞬时发生变化，对电力系统的冲击较大。因此，储能系统对于平抑光伏出力的波动是必须的。

另外，光伏在白天出力比较大。但是一般情况下风力发电夜间发电量比较多。将风力和光伏发电结合起来，通过风光互补，可以改善系统运行。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。

图1是光伏电池等值电路模型示意图。

图2是光伏电源的典型日出力曲线图。

具体实施方式

一种光伏分布式电源模型的建立方法，其特征是：采用光伏电池等值电路模型，电流I_ph为光生电流，只受光照强度影响，与外接负载无关。其值正比于光伏电池的面积和入射光的辐射强度，而且会随环境温度的升高而略有上升；光电流流经负载R_SCR时建立起端电压U，它反过来正向偏置于PN结，产生暗电流I_d，I_d的大小反映出了当前环境温度下，光伏电池PN结自身所能产生的总扩散电流的变化情况；由于光伏电池输出端存在接触电阻，另外材料本身具有一定的电阻率，流经负载的电流经过它们时必然引起损耗，用一个串联等效电阻R_SE表示；由于电池边沿的漏电及制作金属电极时在电池的微裂纹、划痕等处形成金属桥漏电等，使一部分本应通过负载的电流被短路，这种作用可用一个并联等效电阻R_sh表示，产生漏电流I_sh。R_se与R_sh相比，R_se为低阻值，小于1欧姆；而R_sh是高阻值，几千欧姆；

因此光伏电池的输出电流为I＝I_ph-I_d-I_sh，应用基尔霍夫电流定律，可得流过负载的电流I与其端口电压U之间的关系为：

U_OC＝U+IR_se (3-10)

式中，I为光伏电池输出电流；U为光伏电池输出电压；U_oc为光伏电池开路电压；I_os为光伏电池反向饱和电流；T为光伏电池的热力学温度℃；q为电荷常量1.6×10^-19C)；..为太阳辐射系数；I_SCR为在25摄氏度和1000瓦每平方米时的短路电流；T_r＝301.18℃为参考温度；I_or为T_r＝301.18℃时的饱和电流；K_i为短路电流温度效应系数，一般取0.0017A/℃；A，B为PN节点的理想因数；K为波兹曼常数1.38×10^-23J/K；

参考当地气象资料，对影响光伏出力的影响进行分析计算；在光伏发电系统规划中，采用统计全年的太阳辐射量，进而得到整个电池阵列的转换出力，或者得到各月份组件的理论出力；在某一时刻t的太阳能光照强度r(t)满足Beta分布：

式中，r_max(t)为时刻t的最大光照强度；Γ(·)为Gamma函数；α和β为Beta分布形状参数；

光伏系统发电出力可表达为：

P_s(t)＝r(t)A·η (3-14)

式中，A为太阳能方阵总面积；η为光电转换效率；

光伏出力概率密度函数为：

式中，光伏发电机组在时刻t的最大出力P_smax(t)为：

P_smax(t)＝A·η·r_max(t) (3-16)

结合式(3-15)可得到光伏发电系统出力的期望值E(P_s(t))、方差D(P_s(t))和二阶原点矩E(P_s ²(t))为：

光伏发电出力波动受光照强度变化影响，有很大的随机性；光伏出力的波动情况分为两种，第一种为受太阳运行影响产生光伏发电日出力变化，这种变化情况时间跨度大，变化幅度大，但是变化速度较为缓慢，小时为变化单位，主要影响电力系统的日调度；第二种为有浮云或飞行物掠过时，阴影影响产生的光伏发电出力瞬时变化，实验指出，光伏发电出力可在一秒内降至额定出力的30％，这种变化会对电力系统的暂态稳定性产生影响。

光伏发电的出力随光照强度的变化而变化，在四种不同天气模式(晴天，少云，多云，阴天)下，光伏电源的典型日出力曲线如图1所示。

Claims (1)

1.一种光伏分布式电源模型的建立方法，其特征是：采用光伏电池等值电路模型，电流I_ph为光生电流，只受光照强度影响，与外接负载无关；其值正比于光伏电池的面积和入射光的辐射强度，而且会随环境温度的升高而略有上升；光电流流经负载R_SCR时建立起端电压U，它反过来正向偏置于PN结，产生暗电流I_d，I_d的大小反映出了当前环境温度下，光伏电池PN结自身所能产生的总扩散电流的变化情况；由于光伏电池输出端存在接触电阻，另外材料本身具有一定的电阻率，流经负载的电流经过它们时必然引起损耗，用一个串联等效电阻R_SE表示；由于电池边沿的漏电及制作金属电极时在电池的微裂纹、划痕等处形成金属桥漏电等，使一部分本应通过负载的电流被短路，这种作用可用一个并联等效电阻R_sh表示，产生漏电流I_sh；R_se与R_sh相比，R_se为低阻值，小于1欧姆；而R_sh是高阻值，几千欧姆；

因此光伏电池的输出电流为I＝I_ph-I_d-I_sh，应用基尔霍夫电流定律，可得流过负载的电流I与其端口电压U之间的关系为：

U_OC＝U+IR_se (3-10)

式中，I为光伏电池输出电流；U为光伏电池输出电压；U_oc为光伏电池开路电压；I_os为光伏电池反向饱和电流；T为光伏电池的热力学温度℃；q为电荷常量1.6×10^-19C)；..为太阳辐射系数；I_SCR为在25摄氏度和1000瓦每平方米时的短路电流；T_r＝301.18℃为参考温度；I_or为T_r＝301.18℃时的饱和电流；K_i为短路电流温度效应系数，一般取0.0017A/℃；A，B为PN节点的理想因数；K为波兹曼常数1.38×10^-23J/K；

参考当地气象资料，对影响光伏出力的影响进行分析计算；在光伏发电系统规划中，采用统计全年的太阳辐射量，进而得到整个电池阵列的转换出力，或者得到各月份组件的理论出力；在某一时刻t的太阳能光照强度r(t)满足Beta分布：

式中，r_max(t)为时刻t的最大光照强度；Γ(·)为Gamma函数；α和β为Beta分布形状参数；

光伏系统发电出力可表达为：

P_s(t)＝r(t)A·η (3-14)

式中，A为太阳能方阵总面积；η为光电转换效率；

光伏出力概率密度函数为：

式中，光伏发电机组在时刻t的最大出力P_smax(t)为：

P_smax(t)＝A·η·r_max(t) (3-16)

结合式(3-15)可得到光伏发电系统出力的期望值E(P_s(t))、方差D(P_s(t))和二阶原点矩E(P_s ²(t))为：

光伏发电出力波动受光照强度变化影响，有很大的随机性；光伏出力的波动情况分为两种，第一种为受太阳运行影响产生光伏发电日出力变化，这种变化情况时间跨度大，变化幅度大，但是变化速度较为缓慢，小时为变化单位，主要影响电力系统的日调度；第二种为有浮云或飞行物掠过时，阴影影响产生的光伏发电出力瞬时变化，实验指出，光伏发电出力可在一秒内降至额定出力的30％，这种变化会对电力系统的暂态稳定性产生影响。

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