CN109067358A - 基于遮阴电池个数的光伏阵列重构优化方法 - Google Patents

基于遮阴电池个数的光伏阵列重构优化方法 Download PDF

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Abstract

一种基于遮阴电池个数的光伏阵列重构优化方法，首先构建基于遮阴电池个数的光伏阵列重构优化***控制框架；然后将光伏阵列光照区与阴影区的辐照度数据与每块组件遮阴电池个数数据通过通信网络传送到光伏阵列重构控制中心；接着根据每块组件的遮阴电池个数对光伏组件进行排序，构造备选的重构优化结构；最后结合光伏组件参数、阵列结构以及辐照度、组件遮阴电池个数，利用计算机仿真计算备选结构的最大功率点功率，并根据拥有最大输出功率的结构对光伏阵列进行重构。

Description

基于遮阴电池个数的光伏阵列重构优化方法
技术领域
本发明涉及光伏发电***中光伏阵列遭遇不规则阴影时的光伏阵列重构技术，属于光伏发电技术领域。
背景技术
随着传统能源的枯竭，电力需求的增加与大众环保意识的提高，可再生能源的渗透率日益提升。在众多可再生能源中，无污染、分布广且易获取的太阳能获得了颇多的关注，光伏发电是对太阳能进行有效利用的主要形式。由于单个光伏电池的端电压很低，输出电流较小，需要若干个光伏电池串联后封装成光伏组件，再将大量光伏组件进行适当串并联后形成光伏阵列，从而满足所需的输出电压和功率。然而，实际光伏***周围的树木与建筑物在光伏阵列表面形成的局部阴影，可能会严重减少光伏***的发电效率，甚至损坏光伏组件。
串-并联结构(SP)、桥型结构(BL)、全连接结构(TCT)都是常见的光伏阵列连接结构。其中，TCT是减小遮阴现象对光伏发电效率影响的最有效的连接方式。为了防止热斑现象，TCT结构的每一层子串都会并联旁路二极管。但旁路二极管的存在使局部遮阴的光伏阵列，其输出功率-电压(P-V)特性曲线出现多个峰值。而且，当阴影的形状变得复杂时，峰值的数量也可能增加，需要采用更复杂的最大功率点跟踪算法来精确跟踪阵列的全局最大功率点。尽管如此，阵列中仍然存在一些光伏组件，其工作点偏离其自身的最大功率，引起失配功率损失。因此，我们只能通过改变光伏阵列的拓扑来减少失配功率损失。
近年来，科研人员已经提出了多种静态或者动态重构的方法来减轻光伏阵列的失配功率损失。这些研究通常将阴影简化为规则的形状，即将部分遮阴光伏组件作为完全遮阴组件处理，这会使计算结果产生相当大的误差、重构后的光伏阵列也非最优结构。
发明内容
本发明要克服现有光伏阵列由于不规则阴影引起的失配功率损失与发电效率降低的问题，根据光伏阵列中各个组件的遮阴电池个数，结合光伏组件参数、阵列结构，利用计算机仿真快速计算光伏阵列最佳的重构结构。本发明使用的重构方法非常简单，但可以准确、高效地获取不规则遮阴条件下光伏阵列的重构优化方案。
一种基于遮阴电池个数的光伏阵列重构优化方法，其特征在于具体实现该方法的步骤如下：
步骤1：构建基于遮阴电池个数的光伏阵列重构优化***控制框架；所述的基于遮阴电池个数的光伏阵列重构优化***控制框架包括光伏阵列(1)、可将光伏阵列(1)中任一物理位置的光伏组件重构至任一电气位置的开关矩阵(2)、实现A/D转换与计算光伏阵列最优重构结构的光伏阵列重构控制中心(3)、传输信号的通信网络(4)，其中光伏阵列辐照度数据与组件遮阴电池个数数据通过通信网络(4)传入光伏阵列重构控制中心(3)，开关矩阵(2)的动作信号由光伏阵列重构控制中心(3)经由通信网络(4)传入到开关矩阵(2)，开关矩阵(2)可在光伏阵列(1)中组件物理位置保持不变的情况下改变光伏组件的电气位置，光伏阵列(1)采用TCT结构；
步骤2：对于共串联有k块光伏电池的光伏组件Mxy，将组件Mxy的遮阴电池个数记为Rxy，在某一特定的阴影分布情况下，检测光伏阵列光照区与阴影区的辐照度与每块组件的遮阴电池个数，并将光伏阵列光照区与阴影区的辐照度数据与每块组件遮阴电池个数数据通过通信网络传送到光伏阵列重构控制中心；
步骤3：考虑辐照度数据与每块组件遮阴电池个数数据，根据基于遮阴电池个数的光伏阵列重构优化方法，获取光伏阵列最优重构结构，具体实现步骤如下：
步骤31：将大小为m×n的光伏阵列的初始电气连接结构记为EC0，物理位置处于第x行第y列的光伏组件记为Mxy(x＝1,2,…,m；y＝1,2,…,n)，并将组件Mxy在EC0中的电气位置记为Cij(i＝1,2,…,m；j＝1,2,…,n)，表示组件Mxy位于第i行第j列的电气位置上；
步骤32：假设Rxy≠0的光伏组件共有m×c+d(c＝0,1,2,…,n-1；d＝0,1,2,…,m)块，然后根据Rxy的大小，对m×c+d块光伏组件进行降序排列，得序列q＝{Q1,Q2,Q3,…,Qm×c+d}，其中，元素Q1对应m×c+d块组件中Rxy最大的组件，元素Qm×c+d对应Rxy最小的光伏组件；
步骤33：构造备选的重构优化结构；
步骤331：构造备选的重构优化结构CC1：在电气位置C11～C1(c+1)放置元素Q1～Qc+1对应的光伏组件，在电气位置C21～C2(c+1)放置元素Qc+2～Q2×(c+1)对应的组件，如此共排列d行；然后在电气位置C(d+1)1～C(d+1)c放置元素Qd×(c+1)+1～Qd×(c+1)+c对应的组件，在电气位置C(d+2)1～C(d+2)c放置元素Q(d+1)×(c+1)～Qd×(c+1)+2c对应的组件，如此共排m-d行；使用Rxy＝0的光伏组件块填充剩余的电气位置；
步骤332：构造备选的重构优化结构CC2：在电气位置C11～C1c放置元素Q1～Qc对应的光伏组件，在电气位置C21～C2c放置元素Qc+1～Q2×c对应的组件，如此共排列m-d行；然后在电气位置C(m-d+1)1～C(m-d+1)(c+1)放置元素Q(m-d)×c+1～Q(m-d+1)×c+1对应的光伏组件，在电气位置C(m-d+2)1～C(m-d+2)(c+1)放置元素Q(m-d+1)×c+2～Q(m-d+2)×c+2对应的组件，如此共排d行；使用Rxy＝0的光伏组件块填充剩余的电气位置；
步骤34：获取光伏阵列最优重构结构；
步骤341：结合组件辐照度、光伏组件参数、光伏阵列结构以及各个组件受光照或者遮阴的电池个数，利用计算机仿真快速绘制CC1与CC2的P-V特性曲线，分别记录CC1与CC2最大功率点处的功率为PMPP1与PMPP2；
步骤342：比较PMPP1与PMPP2大小，选取最大输出功率max(PMPP1,PMPP2)对应的结构作为最优重构结构ECOPT；
步骤35：当ECOPT≠EC0时，光伏阵列根据ECOPT进行重构，否则开关矩阵不动作。
本发明的优点是：无需使用大量传感器去检测各组件或各支路的电流与电压，只需采集少量的辐照度数据与组件遮阴电池个数数据，便可准确获得光伏阵列上的阴影分布，且重构优化算法只需要简单的排序而不用复杂的迭代，能够降低重构成本并有效提高光伏发电量，实现光伏发电***的高效运行。
附图说明
图1是本发明的光伏阵列重构优化***控制框架图；其中△表示开关矩阵(2)；□表示光伏阵列重构控制中心(3)；---表示通信网络(4)；点线封闭区域表示光伏阵列(1)的物理结构；点划线封闭区域表示光伏阵列(1)的电气连接结构；Mxy表示物理位置位于第x行第y列的光伏组件(x＝1,2,…,5；y＝1,2,…,5)；Cij表示第i行第j列的电气位置(i＝1,2,…,5；j＝1,2,…,5)。
图2是实施案例的光伏阵列阴影分布图。
图3是本发明的光伏阵列重构优化方法流程图。
图4是实施案例光伏阵列的初始连接结构与备选重构结构图，其中图4a是实施例光伏阵列的初始电气连接结构EC0，图4b是实施例备选的重构优化结构CC1，图4c是实施例备选的重构优化结构CC2。
图5是实施案例中EC0、CC1与CC2的P-V特性曲线图。
具体实施方式
下面结合实施例及附图，对本发明作进一步的详细说明，但本发明的实施方式不限于此。实施例采用规模为5×5的光伏发电***。
步骤一：构建基于遮阴电池个数的光伏阵列重构优化***控制框架；所述的基于遮阴电池个数的光伏阵列重构优化***控制框架包括光伏阵列(1)、可将光伏阵列(1)中任一物理位置的光伏组件重构至任一电气位置的开关矩阵(2)、实现A/D转换与计算光伏阵列最优重构结构的光伏阵列重构控制中心(3)、传输信号的通信网络(4)，其中光伏阵列辐照度数据与组件遮阴电池个数数据通过通信网络(4)传入光伏阵列重构控制中心(3)，开关矩阵(2)的动作信号由光伏阵列重构控制中心(3)经由通信网络(4)传入到开关矩阵(2)，开关矩阵(2)可在光伏阵列(1)中组件物理位置保持不变的情况下改变光伏组件的电气位置，光伏阵列(1)包括5×5块光伏组件，将5块组件并联后再并联一个旁路二极管形成一串子串，最后将5串组件串串联，形成TCT连接结构；
步骤二：检测阴影分布如图2所示的光伏阵列的光照区与阴影区的辐照度与组件遮阴电池个数，并将光伏阵列光照区与阴影区的辐照度数据与组件遮阴电池个数数据通过通信网络传送到光伏阵列重构控制中心，本实施例中局部阴影处辐照度较均匀，光伏阵列光照处与阴影处的辐照度分别为1000W/m2和200W/m2，光伏阵列中各组件的遮阴电池个数表示如下
步骤三：根据通信网络传入的辐照度数据与组件遮阴电池个数数据，建立流程如图3所示的基于遮阴电池个数的光伏阵列重构优化方法，获取光伏阵列最优重构结构；基于遮阴电池个数的光伏阵列重构优化方法具体实现步骤如下：
步骤31：将大小为5×5的光伏阵列的初始电气连接结构记为EC0，EC0如图4a所示；
步骤32：由于共有21块Rxy≠0的组件，所以c＝4，d＝1，将这21块光伏组件根据Rxy的大小，进行降序排列，得如下所示的序列q
步骤33：构造备选的重构优化结构；
步骤331：构造备选的重构优化结构CC1如图4b所示：在电气位置C11～C15放置光伏组件M42、M34、M33、M32、M44，在电气位置C21～C24放置组件M43、M22、M45、M23，如此共排列d行；然在电气位置C31～C34放置组件M31、M35、M24、M41，在电气位置C41～C44放置组件M52、M21、M55、M54，在电气位置C51～C54放置组件M53、M51、M25、M12，在电气位置C25、C35、C45、C55放置Rxy＝0的组件M11、M13、M14、M15；
步骤332：构造备选的重构优化结构CC2如图4c所示：在电气位置C11～C14放置光伏组件M42、M34、M33、M32，在电气位置C21～C24放置组件M44、M43、M22、M45，在电气位置C31～C34放置组件M23、M31、M35、M24，在电气位置C41～C44放置组件M41、M52、M21、M55，在电气位置C51～C55放置组件M54、M53、M51、M25、M12，在电气位置C15、C25、C35、C45放置Rxy＝0的组件M11、M13、M14、M15；
步骤34：获取光伏阵列最优重构结构；
步骤341：结合组件辐照度、光伏组件参数、光伏阵列结构以及各个组件受光照或者遮阴的电池个数，利用计算机仿真快速绘制CC1与CC2的P-V特性曲线如图5所示，分别记录CC1与CC2最大功率点处的功率PMPP1＝1408.2W与PMPP2＝1429.5W；
步骤342：由于PMPP1<PMPP2，选取最大输出功率的结构CC2作为最优重构结构ECOPT；
步骤35：光伏阵列根据ECOPT进行重构。
由图5可见，重构后光伏阵列的最大输出功率由重构前的1070.6W提高到1429.5W，ΔP＝358.9W，输出功率提高33.52％。
本发明的优点是：无需使用大量传感器去检测各组件或各支路的电流与电压，只需采集少量的辐照度数据与组件遮阴电池个数数据，便可准确获得光伏阵列上的阴影分布，且重构优化算法只需要简单的排序而不用复杂的迭代，能够降低重构成本并有效提高光伏发电量，实现光伏发电***的高效运行。

Claims (1)

1.一种基于遮阴电池个数的光伏阵列重构优化方法，步骤如下：
步骤1：构建基于遮阴电池个数的光伏阵列重构优化***控制框架；所述的基于遮阴电池个数的光伏阵列重构优化***控制框架包括光伏阵列(1)、可将光伏阵列(1)中任一物理位置的光伏组件重构至任一电气位置的开关矩阵(2)、实现A/D转换与计算光伏阵列最优重构结构的光伏阵列重构控制中心(3)、传输信号的通信网络(4)，其中光伏阵列辐照度数据与组件遮阴电池个数数据通过通信网络(4)传入光伏阵列重构控制中心(3)，开关矩阵(2)的动作信号由光伏阵列重构控制中心(3)经由通信网络(4)传入到开关矩阵(2)，开关矩阵(2)可在光伏阵列(1)中组件物理位置保持不变的情况下改变光伏组件的电气位置，光伏阵列(1)采用TCT结构；
步骤2：对于共串联有k块光伏电池的光伏组件Mxy，将组件Mxy的遮阴电池个数记为Rxy，在某一特定的阴影分布情况下，检测光伏阵列光照区与阴影区的辐照度与每块组件的遮阴电池个数，并将光伏阵列光照区与阴影区的辐照度数据与每块组件遮阴电池个数数据通过通信网络传送到光伏阵列重构控制中心；
步骤3：考虑辐照度数据与每块组件遮阴电池个数数据，根据基于遮阴电池个数的光伏阵列重构优化方法，获取光伏阵列最优重构结构，具体实现步骤如下：
步骤31：将大小为m×n的光伏阵列的初始电气连接结构记为EC0，物理位置处于第x行第y列的光伏组件记为Mxy(x＝1,2,…,m；y＝1,2,…,n)，并将组件Mxy在EC0中的电气位置记为Cij(i＝1,2,…,m；j＝1,2,…,n)，表示组件Mxy位于第i行第j列的电气位置上；
步骤32：假设Rxy≠0的光伏组件共有m×c+d(c＝0,1,2,…,n-1；d＝0,1,2,…,m)块，然后根据Rxy的大小，对m×c+d块光伏组件进行降序排列，得序列q＝{Q1,Q2,Q3,…,Qm×c+d}，其中，元素Q1对应m×c+d块组件中Rxy最大的组件，元素Qm×c+d对应Rxy最小的光伏组件；
步骤33：构造备选的重构优化结构；
步骤331：构造备选的重构优化结构CC1：在电气位置C11～C1(c+1)放置元素Q1～Qc+1对应的光伏组件，在电气位置C21～C2(c+1)放置元素Qc+2～Q2×(c+1)对应的组件，如此共排列d行；然后在电气位置C(d+1)1～C(d+1)c放置元素Qd×(c+1)+1～Qd×(c+1)+c对应的组件，在电气位置C(d+2)1～C(d+2)c放置元素Q(d+1)×(c+1)～Qd×(c+1)+2c对应的组件，如此共排m-d行；使用Rxy＝0的光伏组件填充剩余的电气位置；
步骤332：构造备选的重构优化结构CC2：在电气位置C11～C1c放置元素Q1～Qc对应的光伏组件，在电气位置C21～C2c放置元素Qc+1～Q2×c对应的组件，如此共排列m-d行；然后在电气位置C(m-d+1)1～C(m-d+1)(c+1)放置元素Q(m-d)×c+1～Q(m-d+1)×c+1对应的光伏组件，在电气位置C(m-d+2)1～C(m-d+2)(c+1)放置元素Q(m-d+1)×c+2～Q(m-d+2)×c+2对应的组件，如此共排d行；使用Rxy＝0的光伏组件填充剩余的电气位置；
步骤34：获取光伏阵列最优重构结构；
步骤341：结合组件辐照度、光伏组件参数、光伏阵列结构以及各个组件受光照或者遮阴的电池个数，利用计算机仿真快速绘制CC1与CC2的P-V特性曲线，分别记录CC1与CC2最大功率点处的功率为PMPP1与PMPP2；
步骤342：比较PMPP1与PMPP2大小，选取最大输出功率max(PMPP1,PMPP2)对应的结构作为最优重构结构ECOPT；
步骤35：当ECOPT≠EC0时，光伏阵列根据ECOPT进行重构，否则开关矩阵不动作。
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