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创新前沿科技创新与应用Technology Innovation and Application2017年34期光伏发电中的光伏矩阵的建模与仿真研究宋灵璞(山东建筑大学信息与电气工程学院，山东济南250101)摘要：光伏发电作为最具开发潜力的新能源受到了国家政策的大力支持，近年来飞速发展。
光伏矩阵是光伏发电系统的重要组成部分。
针对光伏发电系统的作业工况，建立了光伏矩阵模型、最大功率点跟踪控制算法模型、DC -D C 转换电路模型，并利用Matlab /Sim ulink 建立了 上述的仿真模型，对不同光照强度、电池温度条件下的光伏电池矩阵的特性进行了仿真分析并且通过改变光照强度、电池温度、转换电路负载 特性仿真分析了最大功率点跟踪控制算法的控制效果。
仿真结果表明在DC -D C 转换电路的负载为纯阻性负载时，最大功率点跟踪控制算法 中的扰动观察法在光伏发电系统中能够获得理想的控制效果。
关键词：光伏矩阵；最大功率点跟踪;DC -D C 转换电路;建模;仿真分析中图分类号:TM 615文献标志码：A文章编号:2095-2945 (2017)34-0014-02引言太阳能是最清洁、可靠的能源，光伏发电作为开发利用太阳 能最有效的途径，逐渐受到全社会的广泛关注。
《电力发展“十三 五”规划》中针对分布式光伏提出了以下目标一到2020年，太 阳能发电装机达到110GW 以上，其中分布式光伏60GW 以上。
因 此光伏发电的仿真研究对其实际工程应用具有一定的指导意义。
光伏电池作为光伏发电的基本组成部分，其输出特性呈现 非线性。
对于光伏电池建模的研究，文献[1]提出的建模方法精度 高，可以对多种工况进行模拟，但运算量大且仅是对光伏电池的 原理性仿真2]。
文献[3-5]将建模过程简化，由厂商参数得到光伏电 池模型，适于光伏阵列功率计算但难以仿真光照不均匀工况0。
文 献[6]、[7]提出的基于物理实验数据和仿真实验数据的拟合建模法 计算速度快但其精度由拟合对象决定p ]。
局部遮挡下光伏电池的数学建模与仿真研究李正明;方聪聪;张国松;刘亮【摘要】在局部遮挡条件下,光伏阵列I-V输出特性呈阶梯状,P-V输出特性含多个局部峰值.以光伏电池工程数学模型为基础,对光伏电池的串联、并联以及串并联形成阵列进行了深入的研究,建立了对应的数学模型,并理论上探究了功率最大点出现的位置以及多功率最大点产生机理.通过计算机仿真验证了理论推导的正确性,得出局部遮挡下光伏阵列的输出特性是由光照强度、遮挡模式、阵列格局等共同决定的结论.%Under partially shading condition,I-V output characteristics of photovoltaic(PV) array is in stair stepping and P-V output has multiple local peaks.Based on engineering mathematic model of photovoltaic cell,the output characteristics of series array,parallel array and series-parallel photovoltaic array were studied.Then the location of the maximum power point and maximum power point mechanisms were theoretically explored and the corresponding mathematical model was established.The correctness of theory was verified by computer simulation.It's concluded that the output characteristics of PV array are commonly determined by illumination,shading mode and distribution of PV arrays.【期刊名称】《电源技术》【年(卷),期】2018(042)001【总页数】4页(P71-74)【关键词】局部遮挡;数学模型;输出特性;光照强度;遮挡模式【作者】李正明;方聪聪;张国松;刘亮【作者单位】江苏大学电气信息工程学院,江苏镇江212013;江苏大学电气信息工程学院,江苏镇江212013;江苏大学电气信息工程学院,江苏镇江212013;江苏大学电气信息工程学院,江苏镇江212013【正文语种】中文【中图分类】TM914世界范围内一次能源的日益枯竭及其带来的温室效应、环境污染等问题，迫使人们亟待寻求缓解能源危机和环境压力的方法。
光伏发电系统的建模及仿真分析作者：张海晶景志慧来源：《中国科技博览》2018年第06期[摘要]光伏发电（Photovoltaic power system，PV）作为一种典型的分布式发电技术，其并网运行具有重要的研究价值和广阔的应用前景，本文将在Matlab/Simulink仿真环境中建立具有通用性的光伏发电工程模型，并进行仿真分析。
[关键词]光伏发电；建模；仿真分析中图分类号：TM615 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）06-0291-01引言分布式发电（Distributed Generation，DG）是近些年倍受关注的一种发电形式，它利用太阳能、风能、潮汐能等可再生的清洁能源发电，实现了能源利用的多样化，被认为是一种极有发展前途的发电技术。
而光伏发电无疑是其中极具代表性和发展前景的一种。
因此，建立具有通用性的光伏系统工程用模型十分必要。
1.光伏发电系统工作原理按目前常见的两级式光伏发电系统建模，第一级为DC-DC变换，第二级为DC-AC变换。
第一级在光伏电池与负载之间增加了一个DC-DC变换器[1]，如图1所示，其作用是升高光伏电池输出直流电压到一个合适的水平。
2.光伏电池的数学模型光伏电池是光伏发电系统的基础和核心。
它是利用某些材料受到太阳光照时而产生的光伏效应，将太阳辐射能转换成电能的器件[3]。
光伏电池的等效电路如图2所示：其中为光生电流，为二极管结电流，为结电容（分析中可忽略），为串联电阻、低阻值小于，为并联电阻、高阻值数量级为。
根据电路原理及shockloy的扩散理论[2]可得：（2.1）其中为反向饱和电流（数量级为），为电子电荷（），为二极管因子（取值范围）1：5，k为波尔兹曼常（），T为绝对温度。
电池厂家一般提供光谱，光照强度，电池温度时（此状态称为标准情况，简称标况）的参数。
：光伏电池短路电路；：光伏电池最大功率点电流；：光伏电池开路电压；：光伏电池最大功率点电压。
MPPT算法在光伏发电中的应用1Newton插值法1．1最大功率点附近的多项式推导分析光伏电池模型实际是由单个电池串并联组成，其中并联电阻很大，串联电阻很小，两者之比几乎为104倍，因此，在实际应用中忽略了因并联电阻存在的漏电流和因内电阻引起输出电压下降。
那么光伏电池数学模型可以简化为。
光伏发电系统稳定工作点在恒压区，也就是工作点的电压变化很小，因此光伏电池最大功率点附近的工作电压U可近似等于最大功率点处的工作电压Um。
根据简化的模型可以得到在最大功率点附近的输出功率。
1．2Newton插值MPPT算法Newton插值算法利用二次插值的思想，仅通过一步就可以跟踪到最大功率点，在跟踪速度和精准度上有很大优点。
Newton插值MPPT算法原理:采集系统最大功率点附近3个工作点(U0，P(U0))，(U1，P(U1))，(U2，P(U2))，应用Newton插值法构造出光伏电池V－P曲线。
Newton插值法的实现过程如表1所示。
1．3改进型MPPT算法通过对以上两种方法的分析和研究，扰动观察法简单易实现但存在振荡，Newton插值法实现跟踪精度高，所以本文提出了一种将两者相结合的改进型MPPT算法，能够提高系统最大功率跟踪的稳态精度和跟踪的精度。
该算法具体实现的思想是首先用变步长扰动观察法快速跟踪到最大功率点附近。
0时，说明最大功率点在所取的三个点之间，此时用Newton插值法快速拟合出三点之间的曲线，精确的跟踪到最大功率点处。
该算法实现的流程图如图3所示。
情况(1)如图4所示，说明此时在最大功率点的左侧正在上坡，那么需要沿着同方向扰动，扰动量是变步长的，步长扰动量为h=ak1k2，a为扰动速度因子，文中取2，扰动后令电压:uout=u(k－2)+h。
情况(2)如图5所示，说明此时在最大功率点的右侧正在下坡，那么需要向相反方向扰动，扰动后的电压为uout=u(k)－h。
当k1k2＜0时，k1＞0，k2＞0或者k1＜0，k2＞0，如图6中③所示，说明此时最大功率点在这三点之间，那么用Newton插值法快速跟踪到最大功率点处，用DSP来控制输出电压。
光伏场站建模及模型验证报告范文本文介绍了光伏场站建模的方法及模型验证的过程，包括光伏场站的建模、模型的验证以及实验结果的分析等内容。
下面是本店铺为大家精心编写的3篇《光伏场站建模及模型验证报告范文》，供大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。
《光伏场站建模及模型验证报告范文》篇1一、引言光伏场站建模是光伏发电系统设计的重要环节之一。
建模的目的是建立一个能够描述光伏场站发电过程的数学模型，以便于对光伏发电系统的性能进行分析和评估。
本文将介绍一种光伏场站建模的方法，并给出模型验证的过程和实验结果。
二、建模方法1. 建模原理光伏场站建模的方法是根据光伏发电系统的基本原理，建立一个能够描述光伏电池组件发电过程的数学模型。
该模型应该包括光伏电池组件的特性、光伏场站的布局、天气条件等因素，以便于对光伏发电系统的性能进行分析和评估。
2. 建模步骤建模的步骤包括以下几个方面：(1) 收集数据：收集光伏场站的基本数据，包括光伏电池组件的特性、场站的布局、天气条件等。
(2) 建立模型：根据收集的数据，建立一个能够描述光伏电池组件发电过程的数学模型。
(3) 模型验证：对建立的模型进行验证，包括模型的准确性、可靠性等方面。
(4) 模型应用：应用建立的模型对光伏发电系统的性能进行分析和评估。
三、模型验证1. 验证方法模型验证的方法包括以下几个方面：(1) 对比实验数据：将模型的输出结果与实验数据进行对比，分析模型的准确性和可靠性。
(2) 分析模型特性：对模型的特性进行分析，包括模型的精度、响应速度等方面。
(3) 检验模型的稳定性：对模型的稳定性进行检验，包括模型的鲁棒性、稳定性等方面。
2. 验证结果根据实验结果的分析，可以得出以下结论：(1) 建立的模型能够准确地描述光伏电池组件的发电过程，模型的准确性和可靠性较高。
(2) 模型的响应速度较快，能够及时地反映光伏电池组件的发电状态。
(3) 模型具有较好的稳定性和鲁棒性，能够应对不同的天气条件和运行状态。
太阳能光伏电池阵列建模及性能分析研究近年来，随着能源危机的加剧，太阳能光伏电池系统被广泛关注。
在大量研究和实践经验的基础上，太阳能光伏电池阵列建模和性能分析逐渐成为研究的重点。
本文旨在探讨太阳能光伏电池阵列建模及性能分析的相关内容。
一、太阳能光伏电池阵列组成及工作原理太阳能电池阵列是由若干个太阳能电池板组成，每一个太阳能电池板内又包含有若干个太阳电池电池片。
这些太阳电池被连接成串或并的电路，从而形成太阳能电池阵列。
太阳能电池板是将太阳能转化为直流电能的主要设备。
太阳能光伏电池阵列的工作原理是：太阳能电池吸收太阳光的辐射，将太阳光能转化为直流电能。
当太阳光辐射到太阳能电池板时，太阳能电池板会产生电压，并将电压传输到太阳电池阵列中，从而使太阳电池阵列中的每一个太阳电池都能产生电压。
太阳能电池阵列的输出功率与太阳能辐射强度、太阳能电池阵列的方向、太阳能电池阵列的温度等因素有关。
二、太阳能光伏电池阵列的建模太阳能光伏电池阵列的建模是指利用计算机软件，模拟太阳能光伏电池的发电过程，从而预测电池板的输出功率、效率等参数。
太阳能光伏电池阵列的建模主要基于以下几个方面：1. 太阳光辐射模型：太阳光辐射是太阳能光伏电池阵列的主要能量来源。
太阳光辐射模型是指通过时间和空间对太阳光辐射进行统计分析，得到太阳光辐射的分布特征和变化规律的数学描述。
2. 光路模型：光路模型是指将太阳能光伏电池阵列中的光路和其它光学元件进行精确的几何建模，从而实现太阳能光伏电池阵列中的发电过程建模。
3. 电路模型：电路模型是指将太阳能光伏电池阵列的输出电路进行电路建模，并通过电路模拟软件进行电路仿真，以预测太阳能光伏电池阵列的输出功率、效率等参数。
三、性能分析太阳能光伏电池阵列的建模主要是为了预测太阳能光伏电池阵列的输出功率、效率等参数。
在太阳能光伏电池阵列的性能分析中，主要分析太阳能电池阵列的输出功率、效率等指标。
1. 输出功率：太阳能光伏电池阵列的输出功率是指太阳能光伏电池阵列将太阳光转化为直流电能的效果。
光伏电池最大功率点跟踪控制方法的对比研究及改进摘要：光伏发电系统中光伏电池的输出特性具有唯一的最大功率点(MPP)，需要对光伏电池的最大功率点进行跟踪(MPPT)。
文中分析了几种常见的最大功率点跟踪控制方法，对比分析了它们的优缺点。
针对MPPT控制方法中存在的启动特性较差、跟踪过程不稳定、精度不高等特点，采用一种改进爬山法，该法以恒定电压法作为启动特性及采用变步长进行跟踪控制，并利用Matlab/Simulink搭建了改进爬山法的MPPT控制模型，仿真结果验证该方法的有效性。
关键词：光伏发电;最大功率点跟踪;改进爬山法面对日益枯竭的化石能源和不断恶化的生态环境，人类需要进行第三次能源结构转换，从矿物能源向可再生能源转换，用可再生能源替代矿物能源，用无碳能源、低碳能源替代高碳能源[1]。
为降低对传统能源的依赖，世界对新型能源的重视越来越高。
太阳能是最具潜能的新能源形式之一，其中光伏发电是太阳能利用的有效方式之一。
光伏发电具有许多优点，如：安全可靠，无噪声，无污染，能量随处可得，无需消耗燃料，不受地域限制，规模大小随意，无需架设输电线路，可以方便地与建筑物相结合等，这些优点都是常规发电和其他发电方式所不可比拟的[1]。
在光伏发电系统中，要提高系统的整体效率，达到充分利用太阳能资源的目的，一个重要的途径就是实时调节光伏电池的工作点，使之工作在最大功率点附近，这一过程就称为最大功率点跟踪[2]。
1 光伏电池模型及输出特性1.1 光伏电池的数学模型在光照强度和环境温度一定时，光伏电池既非恒压源，也非恒流源，也不可能为负载提供任意大的功率，是一种非线性直流电源。
其等效电路如图1所示[1,3]。
图1中，UJ为PN 结电压，Id为光伏电池在无光照时的饱和电流，Id=Io{EU+IRS) nKT-1}.一个理想的太阳能电池，由于串联电阻RS很小，旁路电阻Rsh很大，所以在进行理想电路的计算时，它们均可忽略不计。
由图1的太阳能光伏电池等效电路得出：I=Iph-I0[eq(U+IRS) nKT -1]- U+IR R s sh(1)式中，I为光伏电池输出电流;I0为PN结的反向饱和电流;Iph为光生电流;U为光伏电池输出电压;q为电子电荷，q=1.6伊10-19 C;k为波尔兹曼常数，k=1.38伊10-23 J/K;T 为热力学温度;n为N结的曲线常数;Rs，Rsh为光伏电池的自身固有电阻。
新能源光伏发电系统的建模与仿真近年来，随着能源消耗的不断增加和环境污染的严重性日益加剧，新能源的开发和利用变得越来越重要。
而光伏发电作为新型能源的代表之一，具有环保、经济、可持续等多种优势，已成为全球范围内发展最快的新能源之一。
光伏发电系统的建模和仿真是光伏发电研究中的重要一环，下面将结合实际案例探讨光伏发电系统的建模与仿真。
一、光伏发电系统的构成光伏发电系统主要由光伏组件、逆变器、电池及控制器等部分组成。
其中，光伏组件是光伏发电的核心部件，逆变器是将直流电转换成交流电的重要设备，而电池和控制器的作用则是优化光伏发电的效果。
二、建模与仿真的意义光伏发电系统的建模和仿真是指通过一系列计算模型和工具，对光伏发电系统的关键性能指标进行评估和优化，并从理论上验证和改进光伏发电系统的设计与控制方法。
这一过程对于光伏发电系统的研究和发展具有重要的意义。
具体来说：1.优化光伏组件的选择和设计。
通过建立光伏组件的计算模型，评估光伏电池片的效率、温度、光谱响应等因素，分析不同光伏组件的性能，最终选取最佳的设计方案进行光伏组件的选择和制造。
2.优化逆变器的设计和控制。
逆变器是将直流电转换成交流电的关键设备。
通过建立逆变器的计算模型，评估逆变器的效率、损耗等因素，分析不同逆变器的性能，优化逆变器的设计和控制，提高光伏发电的效率和经济性。
3.分析光伏发电系统稳定性。
建立光伏发电系统的全局模型，评估系统的稳定性和可靠性，识别并解决可能出现的问题，确保光伏发电系统能够长期稳定、可靠地运行。
三、光伏发电系统建模与仿真的方法目前，光伏发电系统建模和仿真的方法主要有以下几种：1.电路模型法。
该方法利用电路模型对光伏组件进行电气特性建模，通过计算模型评估光伏组件的性能和效果。
该方法以简单、高精度为特点，常用于对小型光伏发电系统进行建模和仿真。
2. 均衡方程法。
该方法基于物理均衡方程，建立光伏组件的热学特性模型，用于评估光伏组件的温度和效率等性能指标。
光伏发电系统的建模与仿真分析随着环保意识的不断提高和可再生能源技术的不断发展，光伏发电系统正在逐步被人们所接受和利用。
在实际应用中，为确保光伏发电系统的稳定性和可靠性，建模和仿真分析是必不可少的步骤。
本文将就光伏发电系统的建模和仿真分析进行探讨。
一、光伏发电系统建模光伏发电系统主要由太阳能电池板、逆变器、支架、组串箱、电缆等组成。
建立光伏发电系统的数学模型需要考虑这些组成部分的物理特性。
以下为各组成部分的建模方法：1. 太阳能电池板的建模方法：太阳能电池板是光伏发电系统的核心部分，它将光线转化成直流电能。
太阳能电池板的数学模型应当考虑其内部电学特性和恒定阻抗和动态响应之间的关系。
常用的太阳能电池板数学模型包括等效电路模型和数学模型。
2. 逆变器的建模方法：逆变器是将太阳能电池板输出的直流电能转化为交流电能的设备，其数学模型应考虑堵转电流、失步电流、输出电压、输出电流等参数。
3. 支架和组串箱的建模方法：支架和组串箱是安装太阳能电池板的设备，其数学模型主要考虑支撑结构的稳定性、组串箱内部的接线和绝缘等特性。
4. 电缆的建模方法：电缆在光伏发电系统中作为输电和连接电网的部分，其数学模型主要考虑其电学特性和热特性。
以上为光伏发电系统各组成部分的建模方法，建立完整的光伏发电系统模型需要将各部分的数学模型进行整合。
二、光伏发电系统仿真分析在建立光伏发电系统的数学模型之后，通过仿真分析可以得到该系统的静态特性和动态响应。
1. 静态特性仿真分析静态特性主要包括电压、电流、电功率等参数，静态特性仿真分析可以求出光伏发电系统在不同光强、温度等条件下的输出特性，对光伏发电系统的电能输出效率进行评估。
2. 动态响应仿真分析动态响应包括瞬态响应和稳态响应两部分内容。
瞬态响应主要考虑系统在启动、光线强度变化、阴影、故障等异常情况下的响应情况。
稳态响应主要考虑系统在长时间工作状态下的稳定性和可靠性。
通过动态响应仿真分析，可以对光伏发电系统进行性能评估、设计优化，为系统的实际应用提供依据。
太阳能光伏电池的性能测评与模型建立随着世界对可再生能源的需求不断增加，太阳能光伏电池作为一种具有广泛应用前景的清洁能源技术，逐渐受到人们的关注与重视。
然而，光伏电池的性能测评与模型建立对于提高其效率和可靠性至关重要。
本文将探讨太阳能光伏电池的性能测评方法以及建立光伏电池模型的重要性。
太阳能光伏电池的性能可以通过多个关键参数进行测评。
其中，最常用的参数是开路电压（Voc）、最大功率点电压（Vmpp）、最大功率点电流（Impp）和短路电流（Isc）。
通过测量这些参数，可以评估光伏电池在实际使用中的性能。
为了准确测评光伏电池的性能，研究人员采用各种不同的测试方法。
常见的方法包括室外真实环境测试和室内模拟测试。
室外真实环境测试可以提供真实的工作条件和性能数据，但是受到天气变化和环境因素的影响较大，测试结果可能存在一定的误差。
与之相比，室内模拟测试可以提供更加稳定和可控的测试环境，但是无法完全模拟实际工作条件。
因此，综合采用这两种测试方法可以更好地评估光伏电池的性能。
除了性能测评外，建立光伏电池的数学模型也是实现高效能源转化的关键。
光伏电池模型通常基于电流-电压特性来建立，其中最常用的是基于单二极管模型和双二极管模型。
单二极管模型采用一个理想的二极管来描述光伏电池的非线性特性，能够较好地预测电池的工作状态。
然而，该模型忽略了电池内部的复杂物理过程，对于某些特殊情况下的性能预测可能存在误差。
为了提高模型的精确性，双二极管模型引入了额外的二极管来描述电池内部的电流流动过程。
该模型能够更好地预测光伏电池在不同工作条件下的性能。
建立准确可靠的光伏电池模型对于研究人员和工程师来说至关重要。
通过模型可以深入理解光伏电池的工作原理，并对其进行性能优化。
此外，模型还可以用于预测光伏电池在不同光照和温度条件下的工作性能，以及对系统参数的敏感性。
通过模型的使用，可以降低光伏电池系统的设计和开发成本，并提高其效率和可靠性。
总之，太阳能光伏电池的性能测评与模型建立是推动清洁能源技术发展的重要环节。
光伏电池小信号模型等效输出阻抗光伏电池是一种将太阳能转化为电能的装置，利用太阳能电池板上的光伏电池单元将光能转化为电能。
光伏电池的小信号模型是对光伏电池在小幅度变化下的建模，用于分析其电学特性。
其中，等效输出阻抗是光伏电池小信号模型的重要参数之一。
光伏电池的小信号模型通常包括光伏电池本体的等效电路和外部负载的等效电路。
在小信号条件下，光伏电池可以近似为一个电流源，并且受到光照强度、温度等因素的影响。
光伏电池的小信号模型可以用电路元件来表示，常见的小信号模型包括理想光伏电池模型和二级元件模型。
在理想光伏电池模型中，光伏电池被建模为一个理想的光电转换元件，其等效电路包括一个电流源和一个并联的二极管。
理想光伏电池模型的等效输出阻抗由电流源的内阻和并联二极管的电阻组成，主要用于描述光伏电池在不同工作点下的输出特性。
而在二级元件模型中，光伏电池被建模为一个电流源和一个串联的阻抗元件，其等效电路包括电流源、串联电阻和并联电容。
二级元件模型的等效输出阻抗由串联电阻和并联电容组成，用于描述光伏电池在动态响应和频域特性上的表现。
光伏电池的等效输出阻抗是描述其在小信号条件下输出特性的重要参数，可以帮助分析光伏电池在不同工作点下的输出功率特性，优化系统设计和运行。
等效输出阻抗通常可以通过实验测量和数学建模来获得，对于理想光伏电池模型和二级元件模型，其等效输出阻抗具有不同的计算方法和应用场景。
在实际应用中，光伏电池的等效输出阻抗对于光伏电池组串并联配置、最大功率点追踪控制、系统匹配和性能评估都具有重要意义。
因此，准确获得光伏电池的等效输出阻抗是光伏电池系统设计和运行优化的关键环节，需要综合考虑光照、温度、负载特性等因素，以得到准确的等效输出阻抗。
总之，光伏电池的小信号模型等效输出阻抗是描述光伏电池在小信号条件下输出特性的重要参数，对于光伏电池系统的设计和运行优化至关重要。
需要综合考虑光伏电池本身特性和外部环境因素，通过实验和数学建模来获得准确的等效输出阻抗，并加以应用于系统设计和运行中。
光伏发电系统的建模与仿真随着节能减排的要求越来越高，光伏发电系统的应用越来越广泛。
然而，在建造光伏发电站前，需要进行大量的建模与仿真工作，以保证系统的稳定性和可靠性。
本文将介绍光伏发电系统的建模与仿真过程。
一、建模建模是光伏发电系统仿真的第一步。
建模的目的就是将光伏发电系统从实际中抽象出来，使之成为一套数学模型，以便在计算机中进行仿真。
光伏发电系统包括发电机组、直流充电器、储能器、逆变器、变压器等基本部件。
对于这些部件，需要进行建模和参数设定。
建模的方法主要有等效模型、电路模型和物理模型等。
1. 等效模型等效模型的思路是将光伏发电系统转换成等效电路，从而进行仿真计算。
例如，将光伏电池板简化成一个电流源加一个二阶低通滤波器。
2. 电路模型电路模型则是基于光伏发电系统的电路特性进行建模。
例如，可以将光伏电池板建模成参数为光强、温度等的电路模型。
3. 物理模型物理模型基于光伏发电系统的物理特性进行建模，涉及光学、热学等多个方面。
例如，可以将光伏电池板建模成空间点的热辐射传递方程。
根据仿真需要，建模时需要进行精度把握和建模方法选择。
在建模完成后，需要进行模型验证，以确保建模工作的准确性。
二、仿真在建模完成后，就可以进行仿真计算了。
仿真是指在计算机中模拟光伏发电系统的工作状态，获得系统的电气参数、性能指标等。
仿真需要使用仿真软件，常见的有PSIM、Matlab/Simulink等。
根据建模的具体方法，仿真算法也存在差异。
1. 辅助设计仿真计算可以对光伏发电系统的组成部分进行电气参数分析，例如组件的最大输出功率、充电器的电流等。
这有助于系统生成流程中的产品选型和设备配套工作。
2. 故障分析仿真计算可对光伏发电系统的故障进行分析。
例如，可能会对电路短路、系统离线等进行典型故障模拟，并从故障指标的角度来改进优化系统。
3. 性能分析仿真计算可以对光伏发电系统的电能转换效率进行性能分析。
例如，可以对系统每个环节的能量损失进行计算，以掌握发电系统的总体能源利用与性能表现。
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电工电气（０９．０２０１）Ｎｏ太阳能光伏电池阵列仿真模型的研究For personal use only in study and research; not for commercial use太阳能光伏电池阵列仿真模型的研究王越，王念春，时斌（东南大学电气工程学院，江苏南京２９）１０６０摘For personal use only in study and research; not for commercial use一要：应用仿真软件ＭＴＡＡＬＢ的Ｓｍｌｎ工具，在光伏电池阵列的物理数学模型基础上，建立了ｉｕｉｋ种光伏电池阵列工作的仿真模型。
给出了仿真模型内部结构图，并在不同的光照强度、环境温度以及多种串并联联接方式下，对不同型号的太阳能电池进行仿真。
仿真结果表明，光伏电池阵列模型输出基本同实际输出相似。
关键词：光伏电池阵列；ＭＴＡ仿真；最大功率点ＡＬＢ中图分类号：Ｔ９４４文献标识码：Ａ文章编号：Ｍ１．Ｓｔｕｄｙ０ｎＰｈｏｏｏｔｉｒａｉｕａｉｎＭｏｌｔｖｌａｃＡｒｙＳｍｌｔｏｄｅＷＡＮＧｕ，ＹｅＷＡＮＧｉｎｃｕ，ＳｎＮａ—ｈｎＨＩＢｉ（ｃｏｌｆＥｅｔｃｌｎｉｅｒｇＳｕｈａｔｎｖｒｉＮａｊｎ１０６ＣｉａＳｈｏｌｃｉｇｎｅｉ，ｏｔｅｓｉｓｏｒａＥｎＵｅｎｉｇ２０９，ｈｎ）Ａｂｓｒｃ：ＩｐｌｃｔｏｆＳｉｕｉｋｔｏｌｏｉｌｔｏｏｔｒＡＴＬｔａｔｎａｐｉａｉｎｏｍｌｎｏｓｆｓｍｕａｉｎｓｆｗａｅＭＡＢ，ａｅｎｔｅｐｓｃｌｎｔｅｔａｏｅｓｏｆｈｔｖｌｂｓｄｏｈｈｙｉａｄｍａｈｍａｉｌａｃｍｄｌｐｏｏｏ—ｔｉｒａ，ａｋｎｈｔｖｌｉｒａｒｎｉｌｔｏｄｌｗａｓａｌｓｅＳｍｕａｉｎｍｏｄｌｉｔｒａｔｔｒｉｇａｗａｉｅ，ａｃａｒｙｉｄｏｆｐｏｏｏｔｃａｒｙｗｏｋｉｇｓｍｕａｉｎｍｏｅｓｅｔｂｉｈｄ．ｉｌｔｏａｅｎｅｌｓｒｕｅｄａｒｍｓｇｖｎｎｕｃａｎｅｉｅｅｔｌｈｉｇｓｒｎｔｅｖｉｎｎａｅｅａｕｅａｄｍｕｔｅｓｒａｎａａｌｌｃｎｅｔｎｍｅｈｄ，ｉｎｄｕｄｒｄｆｒｎｉｔｔｅｇｈ，ｎｒｍｅｔｌｍｐｒｔｒｎｌｐｌｅｉｌｄｐｒｌｏｎｃｉｔｏｓｓｍｕｌｔｏｓｗｅｅＣｌｇｎｏｔｉａｅｏａｉｎｒａ＇－ｒｅｕｒｄｆｅｅｔｙｆｓｌｒｃｌｓＳｍｕｌｔｏｓｌｓｏａｈｔｖｔｉｒａｏｌｕｐｔｉｓｍｉｒａｃｕｌｕｐｔｂｓｃｌ．ｉｄｏｔｆｉｆｒｎｐｅｏｏａｅｌ．ｉｏｔａｉｎｒｕｔｈｗｓｔｔｏｏｏｌｃａｒｙｍｄｅｔｕｓｉｌｓｔａｔｕａｉａｌｅｈｐａｏａａｏｙＫｅｒ：ｈｔｏｔｉｒａ；ＡＴＬＡＢｉｌｔｎ；ａｉｙｗｏｄｓｐｏｏｖｌｃａｒｙＭａｓｍｕａｉｏｍｘｍｕｍｗｅｉｔｐｏｒｐｏｎ在构建一个光伏系统时，由于其在不同的光照强度和温度下的输出功率有较大的变化，如果采用起的光电效应，其基本特性和二极管类似，可用简单的ＰＮ结来说明。
太阳能光伏发电系统的功率输出模型随着环境保护意识的增强和清洁能源的重要性日益被人们所认可，太阳能光伏发电系统作为一种清洁、可再生能源的代表，受到了广泛的关注和应用。
在太阳能光伏发电系统中，功率输出是评估系统性能的重要指标之一。
本文将探讨太阳能光伏发电系统的功率输出模型。
太阳能光伏发电系统的功率输出受多方面因素影响。
其中，太阳辐射是影响光伏功率输出的关键因素之一。
太阳辐射的强度、入射角度等因素直接影响光伏电池组件的工作性能，进而影响系统的总体功率输出。
除太阳辐射外，气温、湿度、风速等气象因素也会对系统的功率输出产生一定影响。
此外，光伏组件的质量、布局方式以及阴影遮挡等因素也会对功率输出产生影响。
为了准确预测太阳能光伏发电系统的功率输出，工程师们建立了各种功率输出模型。
在建立功率输出模型时，首先要考虑的是模型的准确性。
模型需要考虑到太阳辐射、气象因素、光伏组件性能等多个因素，以保证预测结果的准确性。
其次，模型需要具有一定的通用性。
不同地区的气候条件、光伏组件类型等因素不同，因此模型需要具有一定的通用性，适用于不同条件下的功率输出预测。
最后，模型需要具有一定的实用性。
工程师们需要能够通过模型预测系统的功率输出，以指导系统的设计和运行。
目前，常用的太阳能光伏发电系统功率输出模型包括理论模型、经验模型和基于数据挖掘的模型等。
理论模型通过考虑光伏组件的电学特性、太阳辐射等因素，建立功率输出的数学模型。
这种模型一般具有较高的准确性，但也较为复杂。
经验模型则是基于历史数据和实测数据建立的模型，常常用于较为简单的功率输出预测。
数据挖掘模型则是通过分析大量的实测数据，利用数据挖掘算法建立的模型，能够适应更加复杂的系统环境。
在实际工程中，工程师们往往会综合运用多种模型来预测太阳能光伏发电系统的功率输出。
通过建立标准的监测系统，实时监测太阳辐射、气象因素等参数，结合不同的模型进行多角度的分析，从而准确预测系统的功率输出。
光伏电池工程用数学模型研究傅望，郭珂，周林（重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室，重庆市４０００３０，ｆｕｗａｎ９５２５２５９＠ｙａｈｏｏ。ｃｏｒｎ．ｅ１１）
摘要：本文以光伏电池的输出特性曲线为研究对象，结合该曲线和质点平抛运动轨迹的相似性，在原有的光伏电池工程指数模型基础上，本文首次提出了另一种更便于计算的光伏电池工程用数学模型．该模型的特点是用在三个不同重力场ｇＯ、９１和９２下的质点平抛的运动轨迹来代替太阳电池输出特性曲线。运用物理学中的平抛运动公式换算出电池输出特性曲线，通过调节ｇＯ、９１分界点的位置，使得本模型在最大功率点附近的误差尽可能小．和实测数据以及安捷伦光伏模拟电源中指数模型生成的数据比较表明该模型能满足工程精度要求。和指数模型比较，减少了运算量，提高了运算速度。
关键词：光伏电池模型，平抛运动，重力加速度，最大功率跟踪０引言太阳电池作为洁净能源在光伏系统中有着良好的应用和发展［１］。国内外学者做了大量有关太阳电池技术理论与实验方面的研究：有基于等效电路的单指数模型和双指数模型；有基于实验数据拟合的多项式Ｉ—Ｖ特性曲线。还有为了满足工程应用的工程用数学模型等。对硅太阳电池的数学模型进行简化分析处理，可方便地对光伏系统进行研究和设计。例如在太阳能电池模拟器的研发中，需要找到一种实用性强的数学模型，即满足工程应用精度且便于控制器运算处理。本文在上述研究的基础上，首次提出了基于运动学理论的工程用太阳电池数学模型。该模型的特点是用在三个不同重力场９０、９１和９２下的质点平抛的运动轨迹来代替太阳电池输出特性曲线。仅用生产厂家为用户提供的标准测试条件下的Ｉｓｅ、Ｖｏｅ、Ｉｍ、Ｖｍ参数，运用物理学中的平抛运动公式推导出重力加速度ｇｌ和９２的计算公式，换算出电池输出特性曲线。由于运算过程中不含指数对数运算，运算量大大减小，便于控制器运算处理。当环境条件变化时，通过计算改变参数值来考虑环境影响，可以较高精度的复现太阳电池的Ｉ．ｖ特性，满足绝工程应用的需要。
１光伏电池模型根据电子学理论，光伏电池的等效电路［１，２］如图ｌ所示，
］．：＿Ｉｉ＋
：｝ｈ守＿ＪＩ一
图１光伏电池等效电路根据图１，忽略结电容ＣＪ，可以得到光伏电池的Ｉ－Ｖ特性曲线方程为：川ｃ一，ｏｌ唧ｃ掣】－１）－半㈨
式中Ｉ广光电流（Ａ）；Ｉｏ＿反向饱和电流（Ａ）；ｑ一电子电荷（１．６×１０１９Ｃ）；Ｋ一玻耳兹曼常数（１．３８×ｌＯ－２３Ｊ／Ｋ）；Ｔ一绝对温度（Ｋ）：Ａ一二极管因子：Ｒ广串联电阻（Ｑ）：Ｒ。ｈ＿并联电阻（Ｑ）。
式（１），已被广泛应用于太阳电池的理论分析中，但由于表达式中的５个参数。包括式中Ｉ。、Ｉｏ、Ｒ曲、凡和Ａ，它们不仅与电池温度和日射强度有关，而且确定十分困难，因此不便于工程应用，也不是太阳电池供应商向用户提供的技术参数。在式（１）的基础上，文献口’对电路模型简化处理，推导得出一个比较实用的工程用数学模型，即式（２）、（３）、（４），该模型仅需要太阳能电池供应商提供的四个重要技术参数Ｉ。、Ｖ。、Ｉ．、ｖＩ。就能在一定的精度下复现太阳能电池的特性。
，＿“ｌ—ｃＩ【ｅｘｐ（丧）＿ｌ】）（２）其中纠卜≯叶彘，（３）纠丧叫ｎｎ”妒
（４）在任意环境条件下，Ｉ。、ｋ、Ｉ．、ｖ．，会按一定规律发生变化：通过引入相应的补偿系数，近似推算出任意光照Ｓ和电池温度Ｔ下四个技术参数［４］：
，”＝Ｌ∥巧Ｓ‘（１栅△ｎ（５）
‰＝‰一呵‘ｌｎ（ｅ＋ｂ·ａＳ）‘（１一ｃ‘ＡＴ）（６）
厶＝Ｌ一可。巧Ｓ‘（Ｉ＋ａ－ＡＴ）圪＝Ｋ吲’ｌｎ（ｅ＋ｂ·ａｓ）·（１一Ｃ‘ＡＴ）（７）
（８）上式中，ｓ何＝１０００Ｗｌｍ２为参考太阳辐射
阳能电池输出特性。文献ｎ１的光伏电池数学模型简单、实用，但是此模型如果用在控制器编程里仍有其不可克服的缺点，主要是参数和方程的计算涉及到多次对数和指数运算，对于ＤＳＰ等控制器来说完成对数和指数运算并非易事，所以需要在数学上对其进一步简化，找出一种更便于计算的模型。２平抛运动学模型光伏电池是一种非线性的直流源，在最大功率点以前近似为恒流源，在最大功率点之后近似为恒压源。光伏电池Ｉ－Ｖ特性曲线和质点平抛运动轨迹在一定程度上有极大的相似性，本文首次提出一种运动学模型，如图２，把Ｉ－Ｖ特性曲线和质点平抛运动轨迹建议在同一坐标系中，并通过横坐标将其分为三段，每段各处于不同的重力场下，将质点从短路电流点（Ｏ，Ｉ。）平抛出去，可以推导出和实际Ｉ－Ｖ特性非常相近的曲线。
２．１标准测试条件下模型的建立太阳能电池生产厂家会提供标准测试条件下的Ｉ。、Ｖ。、Ｉ。Ｖ．，参数。如图２，假设一质点以初
速度ｖ。从坐标点（０，Ｉ。）平抛出去，在（ｕ，工‘％）区间（ｘ为待定系数，理论取值为０≤ｊｃ＜１），小球处在无重力加速度的环境下（ｇＯ＝Ｏ）做匀速直线运强度；％２２５。ｃ为参考电池温度；丛＝ｓ一％为动，在（工．屹，屹）区间有重立场ｇｌ，在（屹，ｋ）区间
实际光强与参考光强的差值：ＡＴ＝Ｔ－％为实际电池温度与参考电池温度的差值；ｅ为自然对数的底数，其值约为２．７１８２８；补偿系数ａ、ｂ、ｃ为常数。根据大量实验数据拟合，其典型值推荐为：
ａ＝Ｏ．００２５１ｏＣ，
ｂ＝０．ｏ００５（ｗＩｍ２）一１Ｃ＝０．００２８８／ｏＣ当太阳光照和电池温度发生变化时，根据式（５）、（６）、（７）和（８），可以得出任意光照Ｓ和电池温度Ｔ下的四个技术近似值，然后再根据式（２）即可以计算任意光照ｓ和电池温度Ｔ条件下硅太
有重力场９２，为了使运动轨迹与太阳电池Ｉ—Ｖ曲线最大程度的重合。假设运动轨迹必须经过短路电流点（０，Ｉ。），最大功率点（ｖ－，Ｉ．），开路电压点（Ｖ。，０）这三个关键点。在ｇ。下质点下降速度很慢，在９２
下质点下降速度很快，既ｇＩ“９２。Ｙ（Ｉ）ｌ。Ｌ—一二－二一二斗一＝＞
Ｉ¨
Ｊｇｏ蝴ｉｌ自
ＩＩＩＩＩ
工·％％ｋｘ（Ｖ’
图２光伏电池运动学模型质点从点（０。Ｉ。）以初速度ｖ０平抛出去，由于重力场ｇｏ＝Ｏ。所以质点做匀速直线运动至坐标点（工‘圪，Ｉｘ）。中ｔ２代入式（１４）中，解出９２有：铲坐专尚器产质点在点。‘屹，Ｌ）处以速度ｖｏ在重力场９１由运动学理论，质点运动轨迹为：
（１５）
作用下经过ｔ。时间运动到最大功率点（匕，Ｌ）处，由运动学公式，Ｘ轴方向做匀速直线运动，有：
，一Ｋ—ｚ’％‘ｉｔ一一
ｖｏ（９）
（１６）
Ｙ轴方向做重力加速度为ｇｌ的自由落体运式（１６）中，ｖ为光伏电池的输出电压，厶为
动：
ｇｌ２ｌ虻＿Ｉｍ＝毛－ｇｌ·ｔ２
把（９）式中ｔｔ代入（１０）中。解得２·（ｔ。一Ｌ）·ｖ：
Ｏ＜Ｖ＜ｘ‘屹时的光伏电池的输出电流；，ｌ为（１０）ｘ‘％＜ｙ≤Ｖｍ时的光伏电池的输出电流；，２为“
“时的光伏电池的输出电流；１为
眠一工·Ｋｒ．（１１）
在最大功率点（Ｖ。Ｉ．）处，小球竖直方向的速度为：
ｖｎ：９１．ｔｌ：９１．—Ｖｍ－ｘ—，ＶｍＶｏ（１２）
质点到达点（Ｖ．，Ｉ．）后，又在９２下作用ｔｚ时间到达（Ｖ。Ｏ）。Ｘ轴方向做匀速直线运动，有：
乞＝竖监％（１３）
ｙ轴方向做初速度为％，重力加速度为＆的匀加速直线运动：
％＜ｙ≤ｖ。ｃ时光伏电池的输出电流。把式（１１）中ｇｌ代入式（１６）中第二个式子，式（１５）中９２代入式（１６）第三个式子，可以消去Ｖｏ，所以该模型曲线的形状与假设的初速度无关，为简化书写，设Ｖｏ＝１，化简后可得：
占Ｊ９２２【ｋ·（％一Ｊ·％）－２（６ｃ一厶）（‰一％）】（％叱）２（Ｖｍ－ｘ‘％）（１７）
１０＝Ｉ，ｃ１１＝，Ｊｃ一｝”（ｈ·％）２
，２＝Ｉ。＿Ｌ２９２·（ｙ一％）２一ｇＪ·（ｙ一％）·（‰一工·‰）
（１８）由上式可知只需用厂家提供的用生产厂家为用户提供的标准测试条件（ＳＴＣ）下的Ｉ。、Ｖ。、Ｉ．、Ｖ．参数，代入式（１７）、（１８）就可以得标准测试条件下的Ｉ－Ｖ特性曲线。
Ｌ＝％‘乞＋三１。９２，《（１４）
２．２任意条件下，参数初值的修正
在其它任意条件下，可以考虑通过引入相应的把式（１２）中ｖ¨，式（１１）中的ｇ。，式（１３）补偿系数。近似推算出任意光照强度Ｓ和电池温度
７４
益№！％
ｋ
钭钟
ｏｋ
ｏ
＝１１
＝Ｔ下四个技术参数：当太阳光照和电池温度发生变化时，根据式（５）、（６）、（７）和（８），可以得出任意光照强度Ｓ和电池温度Ｔ下的四个技术参数值，然后再根据式（１７）、（１８）即可以计算任意光照Ｓ和电池温度Ｔ条件下的硅太阳能电池输出特性。
３仿真及参数确定在ＭＡＴＬＡＢ中建立光伏电池运动学模型，把不同温度光照条件下的Ｉ。、Ｖ—Ｉ．和Ｖ．数据代入运动学模型并计算出Ｉ－ｖ数据和无锡尚德生产的太阳能电池在不同温度光照下的实测Ｉ—Ｖ数据进行比较。并通过数据拟合选取合适的Ｘ计算公式。
选取两种不同类别型号的电池，其中电池１＃为单晶硅电池，电池２＃为多晶硅电池，在标准测试条件下电池参数为：
表Ｉ标准测试条件下，电池参致
在ＭＡＴＬＡＢ中用运动学模型计算出的数据与实测数据在不同环境参数条件下对比，并在最大功率点附近进行了详细比较，因为无论从理论上还是工程上，最大功率点附近区域为光伏电池最常用的工作区，也是为光伏电池最大功率点跟踪提供更加准确的模型来考虑的。图３为电池ｌ＃，
在光照强度１０００Ｗ／ｍ‘，电池温度２５℃环境条件下计算数据与实测数据对比图，图３中（ａ）、（ｂ）、（ｃ）分别为ｘ分别取值Ｏ．６，０．８１５，０．９时与实测数据对比情况。
Ｕ／Ｖ（ｃ）
图３ｘ取不同值时，运动学模型计算数据与实测数据
对比图
由图３中三幅图对比分析可知，在环境一定的情况下Ｘ的取值在一定程度上影响运动学模型与实测数据之间的误差，取值过小会使模型在最大功率点之前误差变大，取值过大会使模型最大功率点之后误差变大，以模型在最大功率点附近与实测值误差最小为目标，定义此时Ｘ取值为最优值（记为：Ｘｂｅｓｔ），反复对比验证得到不同环境下Ｘ最优值如表２所示：
７５表２不同环境条件下．ｘ最优值
１０００２５８００２５２００２５１０００３０１０００４５叭灌∞洲洲ｎｏｏ¨㈦Ｉ三８６Ｉ三Ｉ卫灌ｍ仉灌灌
０ＯＯ
