Моделирование режимов работы фотоэлектрической системы
DOI:
https://doi.org/10.22213/2413-1172-2021-3-78-87Ключевые слова:
солнечная энергетика, фотоэлектрическая ячейка, фотоэлектрический модуль, умная сеть электроснабженияАннотация
При работе фотоэлектрических установок непостоянство энергетических характеристик потока падающей солнечной радиации отрицательно сказывается на генерации электрической энергии. Потребители сильно зависят от климатических факторов и солнечной инсоляции. Для более эффективной работы генерирующих солнечных установок необходимо проводить детальные исследования характеристик вспомогательного и контролирующего оборудования фотоэлектрической системы. При использовании математических программ для моделирования режимов работы солнечных энергетических генерирующих систем можно значительно улучшить рабочие параметры контролирующих блоков и вспомогательных систем и повысить выработку электрической энергии. В работе приведена улучшенная электрическая схема фотоэлектрической генерирующей системы, ее контролирующих элементов, увеличена эффективность генерации энергии. Также описывается метод моделирования режимов работы фотоэлектрических (PV) модулей, реализованный в программе Matlab/Simulink. В работе было необходимо определить схемную имитационную модель для солнечной батареи, чтобы обеспечить взаимодействие с преобразователем мощности. Характеристики фотоэлементов, на которые влияют облучение и температура, моделируются схемной моделью. В качестве модели используется упрощенная схема замещения для PV-системы с диодным эквивалентом. Результаты моделирования сравниваются с различными типами данных фотоэлектрических модулей. В результате работы было показало, что созданные блоки симуляции в системе Matlab/Simulin хорошо имитируют работу солнечных батарей, при этом они совместимы с разными типами фотоэлектрических модулей и удобны в обеспечении различных режимов работы. При исследовании реальных режимов работы предложенной генерирующей системы была показана возможность увеличения выработки электрической энергии. При использовании предложенных схемных решений для работы солнечных установок можно значительно поднять их эффективность, продлить безаварийность работы, увеличить срок службы оборудования. Проведенные исследования способствуют более качественному использованию блоков фотоэлектрических систем, применяемых для обеспечения электрической энергией промышленных, коммунальных и индивидуальных потребителей. Предложенные в работе схемные решения возможны к применению как на крупных солнечных электростанциях, работающих параллельно с общей энергетической системой, так и на малых фотоэлектрических установках, используемых для обеспечения индивидуальных потребителей.Библиографические ссылки
Javed K., Ashfaq H., Singh R. A new simple MPPT algorithm to track MPP under partial shading for solar photovoltaic systems. Int. J. Green Energy, 2020, vol. 17, pp. 48-61.
Abo-Elyousr F.K., Abdelshafy A.M., Abdelaziz A.Y. ТММT-Based Particle Swarm and Cuckoo Search Algorithms for PV Systems. In Modern Maximum Power Point Tracking Techniques for Photovoltaic Energy Systems. Springer, Cham, Switzerland, 2020, pp. 379-400.
Abo-Elyousr F.K., Abdelshafy A.M., Abdelaziz A.Y. MPPT-Based Particle Swarm and Cuckoo Search Algorithms for PV Systems. In Modern Maximum Power Point Tracking Techniques for Photovoltaic Energy Systems. Springer, Cham, Switzerland, 2020, pp. 379-400.
Morlaye Sekou Camara, Mamadou Bailo Camara, Brayima Dakyo and Hamid Gualous. Permanent Magnet Synchronous Generator for Offshore Wind Energy System Connected to Grid and Battery - Modeling and Control Strategies. International Journal of Renewable Energy, Le Havre, France, 2015, 01-03.
Senol M., Abbaso˘ glu S., Kukrer O., Babatunde A. A guide in installing large-scale PV power plant for self-consumption mechanism. Sol. Energy, 2016, vol. 132, pp. 518-537.
Chatterjee A., Keyhani A., Kapoor D. Identification of Photovoltaic Source Models. Energy Conversion, IEEE Transactions, 2021, vol. PP, pp. 1-7.
Bana S., Saini R.P. A mathematical modeling framework to evaluate the performance of single diode and double diode based SPV systems. Energy Reports, 2016, no. 2, pp. 171-187.
Amiry H. Design and implementation of a photovoltaic I-V curve tracer: Solar modules characterization under real operating conditions. Energy Conversion and Management, 2018, vol. 169, pp. 206-216.
Ibrahim H., Anani N. Variations of PV module parameters with irradiance and temperature. Energy Procedia, 2017, vol. 134, pp. 276-285.
Zhang Q., Ning Xu., Ye Z. MMPT control method for photovoltaic power supply based on improved variable-step hill-climbing method. Electric Engineering, 2018, vol. 2, pp. 55-57.
Masmoudi F., Salem F., Derbel N. Single and double diode models for conventional mono-crystalline solar cell with extraction of internal parameters. In 13th International Multi-Conference on Systems, Signals & Devices (SSD), 2016.
Belkaid A., Colak I., Kayisli K. Implementation of a modified P&O-MPPT algorithm adapted for varying solar radiation conditions. Electr. Eng., 2017, vol. 99, pp. 839-846.
Yin O.W., Babu B.C. Simple and easy approach for mathematical analysis of photovoltaic (PV) module under normal and partial shading conditions. Optik, 2018, vol. 169, pp. 48-61.
Aurel Gontean, Septimiu Lica, Szilard Bularka, Roland Szabo, Dan Lascu. A Novel High Accuracy PV Cell Model Including Self Heating and Parameter Variation. Energies, 2018, 11:36.
Xuan Hieu Nguyen, Minh Phuong Nguyen. Mathematical modeling of photovoltaic cell/module/arrays with tags in Matlab/Simulink. Environmental Systems Research, 2015, 4:24.
Belkaid A., Colak I., Kayisli K. Implementation of a modified P&O-ТММT algorithm adapted for varying solar radiation conditions. Electr. Eng., 2017, vol. 99, pp. 839-846.
Li H., Yang D., Su W. An overall distribution particle swarm optimization mppt algorithm for photovoltaic system under partial shading. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2018, vol. 1, no. 1, pp. 265-275.
Fazal M.R., Kamran M., Haq I., Abbas Z., Ayyaz M.N., Mudassar M. Modified Perturb and Observe MPPT algorithm for partial shading conditions. Int. J. Renew. Energy Res., 2019, vol. 9, pp. 721-731.
Pathy S., Subramani C., Sridhar R., Thentral T., Padmanaban S. Nature-inspired MPPT algorithms for partially shaded PV systems. A Comparative Study Energies, 2019, vol. 12, pp. 14-51.
Aouchiche N., Aitcheikh M.S., Becherif M., Ebrahim M.A. AI-based global MPPT for partial shaded grid connected PV plant via MFO approach. Sol. Energy, 2018, vol. 171, pp. 593-603.
