带有MPPT功能的光伏阵列Matlab通用仿真模型概要.docx

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带有MPPT功能的光伏阵列Matlab通用仿真模型概要

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系统仿真学报Vol.17No.5

JOURNALOFSYSTEMSIMULATIONMay2005

带有MPPT功能的光伏阵列Matlab通用仿真模型

茆美琴ºÏ·Ê

230009

基于光伏模块直流物理模型可以模拟任意太阳辐射强度

此外

ºÍ·ç¹â¸´ºÏ·¢µçϵͳµÄ¶¯Ì¬·ÂÕæ

光伏阵列特性

MPPT

A

1004-731X（2005）05-1248-04中图分类号

光伏模块参数

MPPT

¿ÉÒ

ÔÓÃÓÚ¹â·ü·¢µçϵͳ

苏建徽

ºÏ·Ê230009

开发了光伏阵列通用仿真模型

VersatileMatlabSimulationModelforPhotovoltaicArraywithMPPTFunction

MAOMei-qin,YUShi-jie,SUJian-hui

2

（InstituteofEnergyResearch,HeFeiUniversityofTechnology,Hefei230009,China;

ResearchCenterforPhotovoltaicSystemEngineering,MinistryofEducation,Hefei230009,China）

Abstract:

AVersatilesimulationmodelforphotovoltaicarrayisdevelopedbasedontheDCphysicalmodelofphotovoltaicmoduleunderMatlabenvironment.Bythemodel

characteristicofphotovoltaicarray;photovoltaicgridconnectedsystem;MPPT;Matlabsimulation

引言

太阳能是当今发展速度居第二位的能源

更

是以30%以上的速度增长

太阳能光伏发电的发展趋势

前

要实现光伏发电系统的动态仿真

该模型一旦建立简化的做法是把光伏阵

列直接等效为直流电压源

环境温度变化和光伏阵列参数的变化

目

国内还未见公开发表的文献

但所建模型主要针对特定的光

伏模块[3~4]

是由小型独立户用系统向大型并网系统发展

光伏电站输出的电能波动很大

其输出功率的波动对电网的

影响不容忽视

已成为国际上大规模光伏并网电站应用领域的研究热

点

过去

对系统各部件建模[1~2]

ͳµÄ³¤ÆÚÎÈ̬ÐÔÄܽøÐÐÆÀ¼Û

ÉÏÊöÄ£ÐͲ»ÄÜ·´Ó³µ±Ì«ÑôÄÜ·øÉäÇ¿¶È¹â·üµçÕ¾ÔËÐÐ״̬µÄ˲̬±ä»¯ÒÔ¼°ÕâÖֱ仯¶Ôµç

ÍøµÄÓ°Ïì

或

由于其强大的功能和方便而日益受到人们的重视基于光伏模块直流物理模型该模型考虑了环境温度

Matlab/simulink仿真工具可用于复杂系统离散的或混合型的

大多是按照准稳态理论来

´Ó¶ø¶Ôϵ

光伏阵列串并连数的短路电流

电压温度系数

如标准条件下太阳电池

最大功率点电压

对I-

V特性的影响MPPT

±¾Îĸø³ö

光伏阵列是分布式光伏并网电站系统的关键部件

环境温度和光伏模块参数的非线

Á˸ÃÄ£ÐÍÔÚµ¥Ïà¹â·ü²¢Íøϵͳ·ÂÕæÖеľßÌåÓ¦ÓÃʵÀý

ÓÉÓÚͨÓÃÐÔÇ¿

¹â·üË®±Ãϵͳ）或风光复合发电系统的动态仿真

收稿日期2005-01-25基金项目:

国家十五攻关课题

茆美琴（1961-）,女,安徽芜湖人,副研究员,博士生,研究方

向为太阳能及风能发电系统CAD;余世杰（1934-）,男,江苏常熟人,教授,博导,研究方向为光伏技术理论;苏建徽（1964-）,男,安徽合肥人,教授,研究方向为电力电子与电力传动在新能源发电系统中的应用

电流

I功率P

万方数据

Vol.17No.5

May2005茆美琴,等

图2所示

变化而变化的规律

P–V随太阳辐射

由图可以看出太阳电池I-V

ÓëÌ«Ñô·øÉäÇ¿¶È

图1典型光伏电池I-V,P-V特性随太阳辐射强度变化曲线图2典型光伏电池P-V特性随温度变化曲线

2光伏阵列通用仿真模型

在实际应用中成

MÒò´Ë

ÆäÖÐM

¾ÍÊÇʵ¼ÊÐèÒªµÄÌØÐÔ

组合²¢ÁªÊý

其中Á÷;

:

材料带能,

¹â·üÕóÁÐ×î´ó¹¦ÂʵãµçѹºÍµç

Isc,ref,Voc,ref:

参考条件下V,oc,

Á÷ζÈϵÊý;

N:

光伏阵列模块的串联数

¹â·üÕóÁпªÂ·µçѹºÍ¶Ì·µç

Ns:

光伏阵列各模块的单元串联数;

任意太阳辐射强度R

Ì«Ñôµç³ØζÈT

c

m-2

为

degw--1

P=IV=（Isc（1−C1（e

V−DVC2Voc

C

Tc,ref

Ò»°ãÉ趨Ϊ

25C

R为光伏阵列倾斜面上的总太阳辐射为太阳电池模块的温度系数

Isc为短路电流

¼°»·¾³Î¶ÈÏµĹ¦ÂÊΪ

−1））+DI）V（11）

V−DV

2oc

由极值条件

Isc（1−C1（e

V−DV2oc

−1））+DI−VIscC1e

/（C2Voc）=0（12）

上式是个超越方程

Vk+1=Vk−P'（Vk）/P''（Vk）

1

I+V（−IscC1e

C2Voc

k

Vk−DIC2Voc

））

（13）

=Vk−

VkC（2+）（−Isce

C2VocC2Voc

Vk−DI

C2Voc

当|Vk+1

上式中值

Tref

Ò»°ãȡΪ

C;

µçÁ÷±ä»¯Î¶È

µçѹ±ä»¯Î¶ÈϵÊý

ϵÊý

C

C

1时Vk+1

1次和第k次迭代（Vk）分别是第k次迭代下

得Imax,

Pmax=

Vmax⋅Imax

1为迭代精度

P对V的一阶和二阶导数

1kW/m2

αβ

R

s

Rs=

3光伏阵列Matlab通用仿真模型

基于上述数学模型工具,并结合编写S函数

图3为光伏阵列Matlab仿真模块内部结构为S函数

阳电池的最大功率电电压Vmp和电流Imp

sfunpv

环境温度下太利用simulink

Ohms

由下式决定[4]

Im,refNN

Rs,ref=（Arefln（1−）−Vm,ref+Voc,ref）/Im,ref（9）NpNpIsc,ref

Aref=

T

cref

µ−Vocref+εNs

（10）IscTcref

−3

Lref

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Vol.17No.5

系统仿真学报May2005

块外观

Ｒ太阳辐

射强度和光伏阵列的工作电压

根据系统是否带有MPPT输出电流可以是Imp大功率点的电压;d为接地点Tref交互界面特性的光伏阵列

a

Isc

Im

MPPT等参数得图5所示用户从而构成不同I-V

图4光伏阵列Matlab仿真模型封装

或对应Vpv的实际阵列电流Iout;Vmp为光伏阵列最

图3太阳

阵列

图5光伏阵列Matlab仿真模型用户设置参数界面图6单相光伏并网Matlab仿真模型

输入端的电压随太阳辐射强度的变化情况

因此

图9为逆变器并网电压从图中可以看出基0波幅值不变

并网电压

4光伏阵列Matlab通用仿真模型在光伏并

网系统中的应用

把上述光伏阵列Matlab通用仿真模型

该系统的Matlab模型如图6所示

系统输入电源为本文所建立的光伏阵列模块ＡＣ逆变模块为Matlab自带的通用逆变桥

其中在t=1s

±ð´Ó1000W/m2降至800W/m2和600W/m2

图8为逆变器

Ì«Ñô·øÉäÇ¿¶È·Ö

图8

逆变器输入端的电压随太阳辐射强度的变化

图7光伏阵列输出电流随太阳辐射强度的变化

图9逆变器并网电压

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Vol.17No.5

May2005茆美琴,等

长

参考文献:

Ｖ特性除了与光伏电池模块参数及模块

串并联方式有关以外

实时模拟其I

±¾Îĸù¾Ý¹â·üµç³ØµÄÎïÀíÊýѧģÐÍ¿ª·¢Á˹â·üÕóÁеÄMatlab通用仿真模型利用上述模型可以动态跟踪环境温度

对任意组合的光伏阵列的I

³ýÁËÊÊÓÃÓÚÌ«ÑôÄܲ¢ÍøϵͳÒÔÍâ

¹â·üË®±Ãϵͳ）或风光复

合发电系统的动态仿真

有关最大功率点的跟踪因而仿真时间花费较

融合后系统状态不确定性的基本概率赋值下降到0.0006

´Ëʱ

ͳ¹ÊÕÏ

´¦Àí´ëÊ©¼°²½Öè

Èç¹ûij¸ö×Ó

ϵ

型共享及模型重用工程化提供了重要的提示

较好地实现了复杂系统的模

信息融合系统的

太阳辐射强度有关

[1]

J.G.McGowanandJ.F.Manwell.HybridWind/PV/DieselPowerSystemsModelingandSouthAmericanApplications[C].WREC1996.[2]

茆美琴

苏建徽.风/光复合发电系统变结构仿真建模研

究[J].

系统仿真学报

[1]

Miao,A.X,Zacharias,G.L.Acomputationalsituationassessmentmodelfornuclearpowerplantoperations[J].IEEEtransactionsonsystems,man,andcybernetics.PartA,1997

4.3评估结果的评价

ϵͳÕý³£

每种方法测试200个相同的样本

于模糊综合评判方法的隶属度为领域专家主观确定

为此

由

本文方法的基本概率分配函数值为神经网络与领域

专家共同确定

提高了评估的准确率

½ðÖ¥

经过神经网络

使态势评估系统能够较好地模拟

人类专家的逻辑思维和形象思维能力

避免或减少了漏诊及错诊

提高了评估的准确率和解释能力

ÕÔº£.基于信息融合思想的通用水电仿真系统[J].系统仿

真学报,2002,12（10）:

1344-1347.

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