局部阴影下光伏阵列的建模与仿真分析

徐保友，黄挚雄，焦晓雷

（中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙410075）

为了使光伏阵列输出尽可能多的能量，光伏阵列的设计和安装一般遵循以下原则：光伏阵列周围没有高层建筑、树木或山脉等阳光遮挡物，在冬至日早晨9:00至下午3:00没有前后排阴影遮挡。随着光伏建筑一体化的发展，城市高密度建筑群导致光伏阵列局部阴影问题难以避免。局部阴影对光伏阵列的影响有2个方面：一是导致光伏阵列输出功率降低，光伏阵列发热加剧，严重时甚至发生热斑效应，损坏光伏组件；二是局部峰值对MPPT控制的干扰，使常规的最大功率点算法失效，而陷入局部极大值点。因此在进行光伏系统设计时必须考虑局部阴影的影响，并对光伏阵列进行优化设计[1]。

本文从工程实际出发，建立了光伏阵列的工程数学模型，分析了局部阴影条件下光伏阵列的发电特性。采用光伏发电系统辅助设计软件PVSYST对单晶硅、多晶硅和薄膜电池等3种不同材料的光伏阵列在局部阴影条件下的发电效率进行分析和比较，为工程中光伏电池的选型提供了良好的指导作用。最后提出了几种提高光伏阵列抗局部阴影能力的措施。

1 光伏电池输出特性

1.1 光伏电池数学模型

在实际应用中，太阳电池板生产厂家通常仅为用户提供产品在标准测试条件下（AM1.5光谱，光照强度1 000 W/m2，光伏电池温度300 K）测出短路电流Isc、开路电压Voc、最大功率点电流Im和最大功率点电压Vm。本文采用光伏电池工程用数学模型[2]：

现在光伏发电系统普遍采用集中逆变式拓扑结构，光伏电池以串/并联的形式组合，封装成一个整体构成光伏模块。设光伏模块由n×m块光伏电池封装而成，n为串联电池个数，m为并联组数。则光伏模块的数学模型为：

选用siemens公司的SP75光伏电池模组进行分析，它有36个单晶硅光伏电池串/并联而成。SP75在标准测试条件下的工程参数为：Im=4.4 A，Vm=17 V，Isc=4.8 A，Voc=21.7 V。

利用MATLAB软件对SP75进行仿真分析，不同光照条件下光伏模块的I-V特性曲线和P-V特性曲线如图1和图2所示。

图1 不同光照强度下光伏模块I-V特性Fig.1 I-V characteristic under different light intensity

图2 不同光照强度下光伏模块P-V特性Fig.2 P-V characteristic under different light intensity

由仿真实验结果得出光伏电池的输出特性：温度相同时，随着日照强度的增加，光伏电池的开路电压几乎不变，短路电流有所增加，最大输出功率也会增加。但无论在任何温度和日照强度下，光伏电池都只有一个最大功率点。

1.2 局部阴影下光伏阵列输出特性

实际应用中，光伏系统为了获得足够大的输出电压，往往将多个光伏模块进行串联，组成光伏阵列。如果光伏阵列中所有模块受到相同的太阳辐射，光伏阵列输出的最大功率等于所有模块的最大功率之和。相反，如果出现局部阴影问题则光伏阵列的输出就会出现问题。为了模拟光伏阵列在局部阴影条件下的发电特性，该文采用2个子模块串联形式，其中一个光伏模块处在标准测试条件下，另一个光伏模块分别处在700 W/m2光照强度条件下。当光伏阵列的电流小于处在阴影条件下的光伏模块的短路电流时，光伏阵列的电压等于二个串联光伏模块的电压之和；如果光伏阵列的电流大于处在阴影条件下的光伏模块的短路电流时，阴影条件下的光伏模块就会吸收能量，导致光伏模块发热甚至损坏。为了解决以上问题一般为每个光伏模块接并联一个旁路二极管[3]，这也是光伏电池商家普遍采用的方法。这种做法尽管保护了光伏模块，但也导致系统出现了多个功率极值点。局部阴影条件下光伏阵列的I-V特性和P-V特性如图3和图4所示。

图3 局部阴影条件下I-V特性曲线Fig.3 I-V characteristic under partial shading

图4 局部阴影条件下P-V特性曲线Fig.4 P-V characteristic under partial shading

对比图2和图4可以看出，局部阴影下光伏模块的输出功率有所减少，并出现多个功率极大值点，可能导致常规MPPT算法失效。

2 局部阴影对MPPT控制的影响

通过前面对于传统串联结构的光伏阵列输出特性的研究可知在局部阴影条件下光伏阵列的P-V曲线呈现非线性、多峰值特性。采用常规的扰动观察法[4]进行局部阴影条件下的MPPT控制，其效果如图5所示。

图5 基于扰动观察法的MPPT控制效果Fig.5 The effect of MPPT control based on the perturbation and observation method

由图5可以看出，基于扰动观察法的MPPT控制跟踪到的最大功率为68 W左右，为图4中P-V曲线的一个极大值点，并不是全局最大功率120.88 W。可见常规的MPPT算法容易陷入局部极大值点，不再适用于局部阴影条件下光伏阵列的MPPT控制。

3 局部阴影对系统输出功率的影响

由于阵列阴影问题对光伏发电系统输出特性的影响占主导地位，目前对阴影问题的研究主要集中在光伏阵列上。PVSYST光伏系统设计软件能够较完整地对光伏发电系统进行研究、设计和数据分析，并且具备完善的光伏阵列局部阴影分析功能。下面我们以广州地区为例利用PVSYST5.4软件分析局部阴影条件下光伏阵列的发电情况。

在PVSYST5.4中我们选择单晶硅电池STP 080S-12/Bb、多晶硅电池STP 080-12/Bb和非晶硅电池SMT 30等3种不同材料的光伏电池阵列进行分析研究。3种光伏组件的布置方式、安装面积及发电量如表1所示。

表1 光伏组件型号、布置方式、安装面积及发电量Tab.1 The model,layout,installation area and power capacity of photovoltaic component

由表1可看出，使用非晶硅太阳能电池的光伏并网发电系统的安装面积要比单、多晶硅系统多很多。单晶硅电池和多晶硅电池的日平均发电量相差不大，而非晶硅薄膜电池因为具有较好的弱光效应，其日平均发电量要比单、多晶硅电池多13%。

对3种不同材料的光伏阵列设置不同的阴影条件，观测发电情况，最终的模拟结果如表2所示。

表2 光伏阵列在不同阴影条件下的发电量Tab.2 Power capacity of PV array under different shading conditions

由表2可看出在小比例阴影条件下（≤20%），阴影对3种电池的发电量影响不大，功率损失都在5%以内。但是随着阴影的增大，3种材料的光伏阵列的功率损失都会大幅增加，全阴影条件单晶硅光伏阵列相对无阴影条件下的功率损失最大（45%左右），其次是多晶硅光伏阵列（31%左右），功率损失最小的是非晶硅光伏阵列（小于20%）。由此可见非晶硅光伏阵列的抗阴影能力相对较强。

4 提高抗阴影能力的措施

提高光伏阵列抗局部阴影能力的方法有：采用具有全局峰值判定功能的MPPT算法、采用直流模块或采用微逆变器。采用具有全局峰值判定功能的MPPT算法只能解决局部峰值干扰问题。采用直流模块或微逆变器可以同时解决全局峰值下降和局部峰值干扰问题。

1）采用全局峰值判定功能的MPPT算法。

局部阴影条件下的MPPT控制算法主要有：综合常规算法的复合MPPT算法，Fibonacci搜索法，神经网络算法等。这些算法或是易陷入局部极大值或是复杂，都难以满足局部阴影条件下光伏阵列MPPT控制的需要。近年来，遗传算法、粒子群算法[5]等进化算法开始应用于光伏阵列MPPT控制中，这类算法具有内在并行性，能处理非线性、多极值点的优化问题，具有良好的全局寻优能力。

2）采用直流模块。

高增益直流DC-DC模块[6]负责将光伏组件输出的低压直流电能变换为高压直流电能，光伏直流模块具有独立的最大功率点跟踪能保证每个光伏组件均运行在最大功率点，具有很高的抗局部阴影和组件电气参数失配能力。采用模块化设计，系统构造灵活，支持即插即用和热拔插，易于扩容与维修。但是高增益直流模块存在着应用成本较高、对可靠性要求高等缺点。

3）采用微逆变器。

光伏并网微逆变器与单个光伏电池相连，可以将光伏电池输出的直流电直接变换成交流电并传输到电网[7]。能够保证每个组件均运行在最大功率点；抗局部阴影能力强，部分模块失效不会对整个系统造成影响；系统冗余度高、可靠性高。但也存在系统结构复杂、成本较高的缺点。

5 结语

本文主要研究局部阴影效应对光伏发电系统输出的影响，通过理论分析和仿真验证，得出以下结论。

1）局部阴影效应会使光伏阵列输出功率减少，并且光伏阵列的输出特性曲线是多峰值的，可能造成常规的MPPT算法失效。

2）由于采用数学建模的方法对局部阴影条件下的光伏阵列的输出特性进行分析是比较困难的，因此本文采用了光伏系统辅助设计软件PVSYST对单、多晶硅和非晶硅光伏阵列的发电量进行模拟比较，得出非晶硅光伏阵列的抗阴影能力相对较强。

3）本文列举了3种提高光伏阵列抗阴影能力的措施。其中微逆变器技术在近几年受到越来越多的关注。随着微逆变器技术的成熟，低成本、长寿命、高性能的微逆变器将具有很好的应用前景。

[1] 肖景良，徐正，林崇，等．局部阴影条件下光伏阵列的优化设计[J]．中国电机工程学报，2009，11(29)：119-124．XIAO Jing-liang,XU Zheng,LIN Chong,et al.Optimal design of photovoltaic arrays under partial shading[J].Proceedingsofthe CSEE,2009,29(11):119-124(in Chinese).

[2] 苏建徽，余世杰，赵为．硅电池工程用数学模型[J]．太阳能学报，2005，20(5)：409-412．SUJian-hui,YUShi-jie,ZHAOWei.Investigationon engineering analytical model of silicon solar cells[J].Acta Energiae Solaris Sinica,2005,20(5):409-412(in Chinese).

[3] ARMANDO Bellini,STEFANO Bifaretti,VINCENZO Iacovone,MPPTalgorithmfor current balancing of partially shaded photovoltaic modules[J].IEEE International Symposiumon Industrial Electronics,2010,4(7):933-938.

[4] 王丽萍，张建成．光伏电池最大功率点跟踪控制方法的对比研究及改进[J]．电网与清洁能源，2011，27(2)：52-55．WANGLi-ping,ZHANGJian-cheng.Comparativeresearch and improvement of PV maximum power point tracking control methods[J].Power System and Clean Energy,2011,27(2):52-55(in Chinese).

[5] 王玮茹．基于模糊自适应PI控制的光伏发电MPPT[J]．电网与清洁能源，2011，27(6)：61-64．WANG Wei-ru.Maximum power point tracking based on adaptive fuzzy-PI control for photovoltaic energy generation system[J].Power System and Clean Energy,2011,27(6):61-64(in Chinese).

[6] 刘邦银，梁超辉，段善旭．直流模块式建筑集成光伏系统的拓扑研究[J]．中国电机工程学报，2008，28(20)：99-104．L IU Bang-yin,LIANGChao-hui,DUANShan-xu.Research on topology of DC-module-based building integrated photovoltaic system[J].Proceedings of the CSEE,2008,28(20):99-104(in Chinese).

[7] WARDBower1,RICKWest,ARTDickerson.Innovative PV micro-inverter topology eliminates electrolytic capacitors for longer lifetime[C].IEEE 4th World Conference on Photovoltaic Energy Conversion,2006.