摘 要:本文研究了光伏逆變器建模和光伏發(fā)電系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特性仿真問(wèn)題,旨在提高光伏系統(tǒng)的運(yùn)行效率。詳細(xì)探討了光伏逆變器的工作原理和在變化光照條件下的動(dòng)態(tài)響應(yīng)?;谒@得的理論基礎(chǔ),采用MATLAB/Simulink軟件對(duì)典型光伏逆變器進(jìn)行建模仿真,仿真結(jié)果顯示,本文提出的模型能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)光伏發(fā)電系統(tǒng)在各種工作條件下的動(dòng)態(tài)響應(yīng)特性,有效評(píng)估了逆變器對(duì)電網(wǎng)質(zhì)量的影響,為光伏發(fā)電系統(tǒng)的設(shè)計(jì)優(yōu)化提供了理論基礎(chǔ),為未來(lái)光伏發(fā)電技術(shù)的發(fā)展提供了重要參考。
關(guān)鍵詞:光伏逆變器;光伏發(fā)電系統(tǒng);動(dòng)態(tài)特性
中圖分類(lèi)號(hào):TM 464" " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A
光伏發(fā)電系統(tǒng)的關(guān)鍵組件之一是光伏逆變器,可將光伏電池陣列產(chǎn)生的直流電轉(zhuǎn)換為可供電網(wǎng)使用,并直接驅(qū)動(dòng)交流電負(fù)載的交流電。光伏逆變器建模的關(guān)鍵在于準(zhǔn)確捕獲其復(fù)雜的電氣特性和動(dòng)態(tài)響應(yīng),需要綜合考慮電路拓?fù)?、控制策略以及各種外部環(huán)境條件對(duì)逆變器性能的影響。
1 光伏逆變器的建模
1.1 建模方法選擇
光伏發(fā)電技術(shù)普及和數(shù)據(jù)采集技術(shù)進(jìn)步有助于更便捷地獲取并處理電力網(wǎng)絡(luò)實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)包括電流、電壓和功率輸出等光伏逆變器在不同工作條件下的詳細(xì)運(yùn)行信息[1]。本文采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和學(xué)習(xí),從中提取有用的特征和模式,建立更準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型(如圖1所示)。
1.2 逆變器建模技術(shù)和算法
本文基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型進(jìn)行光伏逆變器建模,處理逆變器復(fù)雜的動(dòng)態(tài)特性和日常運(yùn)行過(guò)程中出現(xiàn)的各種非線性行為。本文光伏逆變器建模采用支持向量機(jī)執(zhí)行回歸任務(wù),預(yù)測(cè)逆變器的輸出電流、電壓或功率等連續(xù)值參數(shù)。從實(shí)際運(yùn)行的光伏逆變器系統(tǒng)中獲取大量光照強(qiáng)度、溫度、電池電壓以及逆變器本身的輸出電流、電壓等歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)[2]。在具體實(shí)踐中,本文利用高斯核函數(shù)和懲罰因子C參數(shù)構(gòu)建逆變器的回歸模型,檢索最優(yōu)超平面,以最大化預(yù)測(cè)輸出與實(shí)際輸出間的邊界。其中,高斯核函數(shù)K(xi,xj)如公式(1)所示。
K(xi,xj)=exp(-γ|xi-xj|2) (1)
式中:xi、xj為輸入特征空間中的2個(gè)樣本點(diǎn);|?|為歐式距離;γ為控制高斯核寬度的超參數(shù)。
懲罰因子C主要用于控制模型的復(fù)雜度和泛化能力,在最大化分類(lèi)間隔的同時(shí)對(duì)誤分類(lèi)的懲罰程度進(jìn)行權(quán)衡,其計(jì)算過(guò)程如公式(2)所示。
(2)
式中:minw,b,ξ為誤分類(lèi)的懲罰程度,其中w、b和ξ分別為影響懲罰程度的3個(gè)因子; |w|2為模型的復(fù)雜度;ξi為樣本i的誤分類(lèi)程度;P為正則化參數(shù);b為樣本的偏置項(xiàng);n為樣本的數(shù)量。
本文收集了某地光伏逆變器輸入特征、目標(biāo)輸出數(shù)據(jù)。當(dāng)輸入特征(x)分別為1.0、2.0、3.0、4.0和5.0時(shí),相應(yīng)的目標(biāo)輸出(y)分別為0.5、0.8、0.2、0.6和0.3。這些數(shù)據(jù)集反映了在不同輸入條件下系統(tǒng)的響應(yīng)情況,用于分析和驗(yàn)證模型在實(shí)際應(yīng)用中的表現(xiàn)和預(yù)測(cè)能力。對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和仿真,可以更好地理解輸入特征(x)對(duì)目標(biāo)輸出(y)的影響機(jī)制。
本文使用支持向量機(jī)建立預(yù)測(cè)模型,預(yù)測(cè)逆變器的輸出(y)。設(shè)定γ和懲罰因子C的初步值,將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。假設(shè)以前3個(gè)樣本作為訓(xùn)練集,后2個(gè)樣本作為測(cè)試集,使用選定的高斯核函數(shù)和參數(shù)來(lái)擬合SVM模型,以預(yù)測(cè)輸出(y),其運(yùn)行代碼如下所示。
fromsklearn.svmimportSVR
importnumpyasnp
#假設(shè)數(shù)據(jù)
X_train=np.array([[1.0],[2.0],[3.0]])
y_train=np.array([0.5,0.8,0.2])
X_test=np.array([[4.0],[5.0]])
#創(chuàng)建SVR模型
svr=SVR(kernel='rbf',gamma=0.1,C=1.0)
#擬合模型
svr.fit(X_train,y_train)
#預(yù)測(cè)
y_pred=svr.predict(X_test)
print(“預(yù)測(cè)結(jié)果:\",y_pred)
其中“SVR(kernel='rbf',gamma=0.1,C=1.0)”表示使用高斯核函數(shù),即kernel='rbf',并指定了參數(shù)γ=0.1,C=1.0。利用經(jīng)過(guò)充分訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,可以對(duì)一組預(yù)先選定的測(cè)試數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)測(cè)分析,觀察并記錄模型生成的預(yù)測(cè)值與測(cè)試集中實(shí)際存在的真實(shí)值間的差異。為了全面評(píng)估模型性能,本文不僅局限于單一的評(píng)估指標(biāo),而是采用多種不同的衡量標(biāo)準(zhǔn)。這些標(biāo)準(zhǔn)包括均方誤差(MSE)等,它能夠量化預(yù)測(cè)值與實(shí)際值間差異的平方的平均值,從而反映模型在預(yù)測(cè)過(guò)程中可能存在的誤差的大小。此外,本文還會(huì)參考決定系數(shù)(R2),該指標(biāo)能夠描述模型解釋數(shù)據(jù)變異性的比例,從而提供模型擬合優(yōu)度的一個(gè)直觀度量。綜合這些評(píng)估指標(biāo)能夠全面驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性和泛化能力,保證模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好,并在未知數(shù)據(jù)上也能夠保持穩(wěn)定和可靠的預(yù)測(cè)性能。
1.3 光伏逆變器模型參數(shù)化
為保證逆變器能夠有效、可靠地將太陽(yáng)能轉(zhuǎn)換到電網(wǎng)中,本文對(duì)電能光伏逆變器模型進(jìn)行了參數(shù)化處理[3]。以某光伏發(fā)電機(jī)組中的SolarTech5000光伏逆變器作為研究對(duì)象,對(duì)其功率和額定參數(shù)進(jìn)行標(biāo)稱(chēng)(見(jiàn)表1)。
該設(shè)備Vdc,rated為1 000 V,是該設(shè)備能夠安全處理的最大直流輸入電壓數(shù)值。Vac,rated為230 V,代表逆變器的輸出交流頻率。Prated為5 kW,代表逆變器能夠提供的最大輸出功率。溫度變化系數(shù)Toperating=-20℃~50℃,并且溫度每上升1℃,逆變器的效率會(huì)下降0.25%。
2 光伏發(fā)電系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性
通過(guò)分析光伏陣列的實(shí)際電流-電壓和功率-電壓特性曲線,本文得以深入了解其在不同工作條件下的實(shí)際工作狀態(tài)及其效率。從微觀層面來(lái)看,光伏陣列動(dòng)態(tài)響應(yīng)模型的輸入?yún)?shù)包括光照強(qiáng)度G(t)、環(huán)境溫度Tambient(t)以及陰影模式S(t) 。其中,光照強(qiáng)度G(t)表示光伏陣列在不同時(shí)間點(diǎn)接收的太陽(yáng)光照強(qiáng)度數(shù)據(jù),該數(shù)值隨日出和日落而變化。環(huán)境溫度Tambient(t)描述了光伏陣列周?chē)h(huán)境的溫度變化,對(duì)光伏板的工作效率有顯著影響[4]。陰影模式S(t) 主要用于描述陰影對(duì)光伏陣列的部分遮擋或云層移動(dòng)等的影響,此類(lèi)影響將會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)輸出功率的波動(dòng)。綜合考慮上述3種輸入?yún)?shù),光伏陣列動(dòng)態(tài)響應(yīng)模型能夠精確模擬并預(yù)測(cè)系統(tǒng)在不同光照、溫度和陰影條件下的電能輸出。
本文在構(gòu)建光伏陣列動(dòng)態(tài)響應(yīng)模型過(guò)程中引入了光伏板表面溫度Tpanel(t)的計(jì)算公式,如公式(3)所示。
(3)
式中:Gref為參考光照強(qiáng)度;TNOCT為光伏板的標(biāo)稱(chēng)操作溫度;TSTC為標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試條件下的溫度。
基于公式(3)計(jì)算光伏陣列的實(shí)際輸出電流Ipv(t)和電壓Vpv(t),分別如公式(4)、公式(5)所示。
(4)
Vpv(t)=Voc(1+βV?(Tpanel(t)-TSTC))-Rs?Ipv(t) (5)
式中:Isc為短路電流;Voc為開(kāi)路電壓;αI與βV均為溫度系數(shù);Rs為串聯(lián)電阻。
本文以第1.3節(jié)的SolarTech500光伏逆變器作為研究對(duì)象,調(diào)取該設(shè)備所在地區(qū)的光照強(qiáng)度、環(huán)境溫度等氣象實(shí)施數(shù)據(jù),分析MPPT控制器作用下光伏陣列的動(dòng)態(tài)響應(yīng)參數(shù)。光伏陣列的響應(yīng)受多種因素影響,其中光照強(qiáng)度Gref=1 000 W/m2,
環(huán)境溫度變化TNOCT=48 ℃、TSTC=25 ℃,光電性能指標(biāo)例如短路電流Isc=8 A、開(kāi)路電壓Voc=40 V。此外,溫度對(duì)電流αI=0.05 %/℃、電壓βV=-0.2 %/℃的溫度系數(shù)的影響也是重要考慮因素。串聯(lián)電阻Rs=0.5 Ω會(huì)影響電流-電壓特性的斜率,進(jìn)而影響系統(tǒng)的工作效率。
3 仿真試驗(yàn)
3.1 仿真模型建立和驗(yàn)證流程
本文采用MATLAB/Simulink仿真軟件進(jìn)行相關(guān)模擬試驗(yàn),并對(duì)光伏系統(tǒng)進(jìn)行深入的動(dòng)態(tài)特性模擬。詳細(xì)地觀察和分析光伏系統(tǒng)在不同工作條件、不同環(huán)境下的表現(xiàn),從而更好地理解其動(dòng)態(tài)行為和特性(如圖2所示)。
在正式開(kāi)始仿真試驗(yàn)前,需要在仿真軟件中輸入以下3項(xiàng)參數(shù)。1) 光伏陣列參數(shù)。假設(shè)使用一塊標(biāo)準(zhǔn)的多晶硅光伏板,其短路電流Isc≈9 A,開(kāi)路電壓Voc≈40 V,最大功率點(diǎn)電壓Vmpp≈32 V,最大功率點(diǎn)電流Impp≈8.5 A,溫度系數(shù)α≈-0.2 %/℃,額定溫度Tref≈25 ℃。2) 光照強(qiáng)度模型。假設(shè)一天中的典型光照變化(例如清晨到正午)逐漸增加,直至日落時(shí)逐漸減少,其具體數(shù)據(jù)為清晨G(t)≈
200 W/m2,正午G(t)≈1 000 W/m2,日落時(shí)G(t)≈300 W/m2。3) 環(huán)境溫度模型。假設(shè)環(huán)境溫度從早晨的Tambient(t)=
20 ℃變化到正午的Tambient(t)=35 ℃,然后再降至日落時(shí)的Tambient(t)=25 ℃。
本文使用Simulink建立光伏陣列模型,分析光伏系統(tǒng)的性能。在建立模型過(guò)程中,根據(jù)光照、溫度數(shù)據(jù)計(jì)算實(shí)時(shí)光伏板輸出電流Ipv(t)和電壓Ipv(t)。這2項(xiàng)數(shù)據(jù)可以通過(guò)傳感器采集,并在Simulink中用作輸入?yún)?shù)。在此基礎(chǔ)上,研究人員在Simulink中選擇數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型,搭配預(yù)測(cè)控制(MPC)作為本次仿真試驗(yàn)的控制策略,該控制策略通過(guò)優(yōu)化算法來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的系統(tǒng)行為,并據(jù)此調(diào)節(jié)逆變器的輸出[5]。此外,本文還引入了MPPT算法,以保證光伏系統(tǒng)始終運(yùn)行在最大功率點(diǎn)附近。在仿真設(shè)置方面,本文將仿真時(shí)間設(shè)置為1 d,步長(zhǎng)設(shè)置為1 min。在該參數(shù)條件下,Simulink可以對(duì)光照和溫度變化的動(dòng)態(tài)特性進(jìn)行精確模擬,從而為后續(xù)分析提供可靠的數(shù)據(jù)支撐。在仿真過(guò)程中,本文詳細(xì)記錄了輸出功率、電壓和電流等性能指標(biāo),與實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性,并根據(jù)需要對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化。
3.2 數(shù)據(jù)輸入與輸出處理
仿真試驗(yàn)數(shù)據(jù)見(jiàn)表4。分析表4可以發(fā)現(xiàn),在靜態(tài)對(duì)比方面,在條件A下(標(biāo)準(zhǔn)條件),光伏板輸出電流為8.5A,電壓為32.0V,逆變器輸出功率為272.0W。在條件B下(光照變化),光伏板輸出電流略有下降,為7.9A,電壓也略有下降,為31.8V,逆變器輸出功率為250.2W。在條件C下(陰影影響),光伏板受部分陰影影響,輸出電流顯著下降,為4.2A,電壓微降,為31.5V,逆變器輸出功率大幅降至120.5W。由此可以得出結(jié)論,當(dāng)光照條件變化時(shí)(條件B),光伏板的輸出電流和電壓均略有下降,導(dǎo)致逆變器的輸出功率也有所減少。特別是在陰影影響下(條件C),光伏板的輸出電流顯著降低,電壓也有所降低,進(jìn)而導(dǎo)致逆變器輸出功率大幅下降。而在逆變器輸出功率方面,在標(biāo)準(zhǔn)條件(條件A)下,逆變器的輸出功率最高,為272.0W。光照變化(條件B)和陰影影響(條件C)會(huì)導(dǎo)致逆變器輸出功率分別降至250.2W、120.5W,證明光照條件會(huì)影響光伏系統(tǒng)整體性能。在動(dòng)態(tài)對(duì)比方面,在條件A下,MPPT算法的效率為98.5%,系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間為50ms。在條件B下(光照變化),MPPT算法效率略微下降,為97.2%,系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間增至65ms。在條件C下(陰影影響),MPPT算法效率降至94.0%,系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間進(jìn)一步增至80ms。進(jìn)一步分析可以發(fā)現(xiàn),MPPT算法在標(biāo)準(zhǔn)條件下的效率最高,為98.5%。光照變化和陰影影響會(huì)顯著降低MPPT算法的效率,使其分別降至97.2%、94.0%,說(shuō)明光照條件變化會(huì)影響系統(tǒng)實(shí)時(shí)跟蹤最大功率點(diǎn)的能力。在系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間方面,在標(biāo)準(zhǔn)條件下,系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間為50ms,表明系統(tǒng)能夠快速響應(yīng)光照條件的變化。光照變化和陰影影響會(huì)增加系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間,分別增至65ms、80ms,說(shuō)明該系統(tǒng)面對(duì)光照條件快速變化時(shí)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)能力受到影響。
4 結(jié)語(yǔ)
在進(jìn)行光伏逆變器建模和光伏發(fā)電系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特性仿真過(guò)程中,本文通過(guò)MATLAB/Simulink軟件詳細(xì)分析了光照變化和陰影條件對(duì)系統(tǒng)性能的影響,并得出以下2個(gè)結(jié)論。1) 光照條件的重要性。光照條件是直接影響光伏系統(tǒng)輸出功率的關(guān)鍵因素,由仿真分析可知,光照強(qiáng)度的變化會(huì)導(dǎo)致光伏板輸出電流與電壓出現(xiàn)波動(dòng),進(jìn)而影響逆變器的輸出功率。特別是在陰影條件下,即使局部遮擋也會(huì)顯著減少系統(tǒng)的總體輸出,在設(shè)計(jì)和布置光伏陣列過(guò)程中需要特別注意。2) 系統(tǒng)動(dòng)態(tài)響應(yīng)與穩(wěn)定性評(píng)估。動(dòng)態(tài)響應(yīng)與穩(wěn)定性是衡量光伏系統(tǒng)設(shè)計(jì)優(yōu)劣的重要依據(jù)之一。仿真試驗(yàn)表明,系統(tǒng)對(duì)光照變化的反応時(shí)間與穩(wěn)定性直接決定其在實(shí)際環(huán)境中的性能表現(xiàn),更快的響應(yīng)速度和更穩(wěn)定的輸出有助于提升系統(tǒng)的可靠性和持續(xù)發(fā)電能力。
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