基于PVSYST的光伏发电系统仿真研究

2019-09-12余茂全

安徽水利水电职业技术学院学报 2019年2期

余茂全，张磊

(安徽水利水电职业技术学院,安徽合肥 231603)

与传统的火力、水力发电系统相比,光伏发电的优点主要体现于:无枯竭危险、安全可靠,不受资源分布地域的限制、无需消耗燃料和架设输电线路即可就地发电供电、能源质量高、建设周期短,获取能源花费的时间短[1-3]。目前,在光伏电站开发前期,选址和收益估算非常重要,而直接影响投资收益估算的最重要因素之一为发电量预测[4-7]。市场上有许多光伏电站发电量计算软件,其中最常用的主要是PVSYST软件,本文基于PVSYST软件在合肥地区建立30kW屋顶光伏项目仿真模型,对光伏屋顶并网系统进行研究,分析了合肥地区的气象数据、光伏组件的参数设置,并得出实际全年30kW屋顶光伏项目的发电量及经济效益。

1 系统设计参数

1.1 合肥地区的气象数据

合肥地区位于东经 117.23°,北纬 31.86°,海拔32 m。表1列出的气象数据来源于瑞士的Meteonorm软件,相对于美国国家航空航天局(NASA)数据库,通过与气象站同期观测数据相比,Meteonorm数据更接近于实际值。光伏电站的发电量预测采用Meteonorm数据,其发电量预测值更接近于实际电站发电量,从而提高了投资收益测算的准确性,降低了投资风险。

表1 合肥地区月均气象数据

1.2 系统工程参数设计

本仿真系统选择功率为290W的组件,30kW的逆变器。假设项目位于屋顶空旷地带,无遮挡,建立起合肥地区的30kW 屋面光伏发电系统的仿真模型。屋顶混凝土的反射率选择为0.3,系统发电按照全额上网的形式分析。

2 30kW光伏发电系统组成

2.1 30kW光伏发电系统结构图

本仿真系统采用并网光伏发电系统。并网光伏发电系统就是太阳能组件产生的直流电经过并网逆变器转换成符合市电电网要求的交流电之后直接接入公共电网。是由太阳能电池方阵，逆变器，交流配电柜等设备组成。系统结构图如图1所示。

图1 30kW并网光伏发电系统结构图

2.2 设备选型

(1)逆变器。逆变器选用Sungrow的SG30KTL-M型逆变器,具备孤岛保护、低电压穿越、交流短路保护、漏电流保护、电网监控、组串检测、PID修复及浪涌保护等保护功能。采用无变压器隔离方式,额定电网频率50Hz/60Hz,逆变器具体参数如表2所列。

表2 逆变器参数表

转换效率是指在规定的测试周期TM内,光伏逆变器在交流端口输出的电能与在直流端口输入的电能的比值,计算公式如式(1)。

(1)

其中Pac(t)为逆变器在交流端口输出功率的瞬时值,Pdc(t)为逆变器在直流端口输入功率的瞬时值,η为转换效率。

逆变器的效率特性曲线如图2所示,横轴为逆变器的直流输入功率,纵轴为逆变器的转换效率,由图2可见逆变器在直流输入功率大于9kW至额定30kW功率之间时,转换效率约为98.5%。但当逆变器直流输入功率小于4kW时,逆变器的转换效率下降非常明显。

图2 逆变器的效率特性曲线

(2) 光伏组件。光伏组件选用Trina Solar的TSM-295DD05A型组件,外形尺寸为1650mm×992mm×35mm, 组件面积1.637m2,每块组件包含太能能电池片数量为60个,组件最大功率 295W, 工作电流9.08A,工作电压 27V,短路电流9.55A,具体参数如表3所示:

表3 光伏组件参数表

光伏组件按照每13块组件串联后接入逆变器,分8路组串输入,阵列共计接入104块组件,阵列最大功率31kW。随着太阳能电池片温度的增加,光伏组件的转换效率随之下降,组件在标准25oc温度下的最大转换效率在18.03%。

图3 光伏组件的伏安特性曲线

由于太阳能电池的电压与电流并不是线性的关系,且在不同的大气条件下,因日照量与温度不同,每个工作曲线都不一样,每个工作曲线均有1个不同的最大功率点,在太阳能光伏发电系统中,通常要求太阳能电池的输出功率始终最大,即系统要能跟踪太阳能电池输出的最大功率点。图3所示为光伏组件的伏安特性曲线,由图3可见3个圆圈点分别为光伏组件的短路电流点电流为9.55A,最大功率点,开路电压点电压为39.7V。

(3)组件方位平面。光伏系统设计中通常有3大类光伏支架:固定倾角支架、单轴跟踪支架、双轴跟踪支架。跟踪支架可以根据季节和每日的太阳角度来调整方位角或倾角进而获得一定的的发电量提升,但也有相对更高的造价和故障率。考虑光伏系统跟踪型支架和固定倾角支架的发电性能与经济性、可靠性,一般中小规模电站选择固定倾角支架。本设计光伏组件采用固定倾斜平面安装形式,经过调节可以看到,在合肥地区为获得最大功率输出,方位角应选择0°,倾斜角选择26°。此时的转换因子为1.06,相对与最佳状态的的损失量为0.0%。

图4 倾斜角和方位角发电量的影响

3 系统建模与仿真结果

3.1 建模与仿真流程

图5 建模及仿真流程图

系统仿真是以合肥地区全年的气象资料为依据,利用PVSYST软件对30kW光伏屋顶并网系统进行的仿真设计,首先确定项目工程的系统参数,比如安装屋顶的折射率、面积等,再选择好光伏组件和逆变器的型号参数,然后分析1整年不同季节太阳不同辐射量的情况,再进行损失分析,发电量统计,最终得出整套系统的全年发电量。

3.2 仿真结果

(1)系统发电效率分析。图6为不同月份的系统发电效率。影响光伏电站发电量因素主要是太阳辐射量、太阳能电池组件的倾斜角度、太阳能电池组件转化效率以及系统损失等。光伏发电系统在实际应用中,其发电性能受自然环境的影响很大,其中太阳能电池组件的工作温度是影响光伏发电系统性能的主要因素之一。由图6可见,在7月和8月,由于温度的升高引起了电压损失和功率损失,进而造成系统效率较低,可通过合理设计和安装太阳能电池组件来降低温度的影响,也可通过设计合理的太阳能光伏发电充放电控制器来实现太阳能电池方阵最大功率跟踪来精确跟踪工作电压和功率波动,发挥太阳能电池最大效能,并增加温度补偿功能。

图5建模及仿真流程图图6不同月份的系统发电效率

(3) 并网功率分析。表4为系统每月的分时发电量,纵轴为月份,横轴为每天的小时。

表4 系统分时发电量 kWh

经使用PVSYST仿真分析,可得到每kW组件日发电量为3.18kWh/kW/day,组件电能损失量为0.40kWh/kW/day,系统电能损失量为0.07kWh/kW/day,系统效率为87.2%,每kW组件年发电量为1162kWh/kW/year,系统年总发电量为35.6MWh/year。如按照光伏上网电价0.75元/kWh计算,得出合肥地区30kW屋顶光伏系统1年的总收入为26700元。