光伏电池的特性及仿真

光伏电池的特性及仿真（精选6篇）

光伏电池的特性及仿真 篇1

引言

面临世界能源不断紧缺以及环境污染问题日益严峻的难题, 新能源的开发和利用备受关注, 由新能源构成的分布式发电技术也成为热点话题[1]。太阳能以其取之不尽、用之不竭、廉价而又无污染的绝对性优势成为研究的首选, 光伏电池的输出功率不仅受自身因素影响, 而且与光照强度、环境温度及其所接负载等外部因素有关, 能否实现光伏发电系统光电转换效率的最大化, 是整个光伏发电系统的关键所在。本文主要通过对太阳能电池特性的深入分析, 对太阳能电池阵列进行数学建模, 运用Matlab仿真。

1光伏发电系统的输出特性

光伏电池是一种利用光生伏特效应将光能转化为电能的器件, 根据电路理论, 其可等效为如图1所示的电路模型[2,3]。

2光伏电池输出特性

通过上述分析, 可在Matlab/Simulink中建立光伏电池仿真模型, 如图2所示。

设置仿真时间为60 s, 采用ode45算法, 分别进行了外界条件不同的2组仿真实验, 仿真结果分别如下页图3所示。

从图3可以看出, 光照强度对短路电流影响显著, 而开路电压随光照强度的升高略有增大;在右侧电压较高区域, 光伏电池可视为一系列不同等级的电压源, 具有明显的低内阻特性, 在左侧电压较低区域内, 光伏电池可视为一系列不同等级的电流源, 具有明显的高电阻特性。

3结论

光照强度不变时输出功率随输出电压的变化先增加后减少, 光照强度变化时输出功率也会变化。这样在一天中光伏电池存在输出最大功率的一点, 但随着光照强度的变化光伏电池不可能一直工作在最大功率点, 所以必须对光伏电池的输出电压进行调节, 使光伏电池有最大输出功率。

摘要：为了更好地跟踪光伏阵列的最大功率点, 分析单个光伏电池的物理特性, 从物理结构到特性曲线, 深入认识光伏电池。对光伏电池的数学模型进行抽象, 建立了适合于工程应用的光伏电池数学模型, 并用Matlab进行仿真。

关键词：光伏发电,仿真,数学模型

参考文献

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太阳能光伏电池输出特性仿真研究 篇2

光伏电池的光电转化效率与外界的光照强度和环境温度有关。通过对光伏电池输出特性研究, 更好的利用太阳能发电。

本文采用MATLAB/Simulink建立光伏电池模型, 研究光伏电池的输出特性。

1 光伏电池的数学模型

光伏电池实际上就是一个大面积二极管, 其工作原理如下图1等效电路描述。

以上等效电路得到的精确模型参数不易获得。经合理简化, 得到能准确反映太阳能电池的实用数学模型。

根据光伏电池厂商提供的标准状态 (光照强度, 温度) 下参数可得任意光照强度和温度下的输出特性。

2 光伏电池建模仿真

依据简化的实用数学模型, 在Simulink中建立仿真模型, 相比S函数编程实现, 该模型简单实用, 结构清晰, 完整模型如图2。

3 仿真结果分析

基于上述光伏电池模型, 得标准状态下的I-V和P-V曲线如图3。

由I-V特性知, 电压在一定范围时, 输出电流基本恒定, 可看作恒流源, 超过该范围, 电流迅速降为零。P-V特性曲线为单峰值曲线, 在工作电压范围内, 最大功率唯一。

此外, 光伏电池的输出特性与光照强度和温度有关, 如图4~5所示。

由图知, 随光强减弱, 最大功率点和输出电流降幅较大, 但各曲线中最大功率点对应的电压基本不变;随温度增加, 输出电流略有增长, 最大功率点变化较小, 各曲线中最大功率点对应的电压减小。一般适宜将光伏电池装设在不易遮挡, 日照时间较长地区。

4 结语

本文通过MATLAB/Simulink建模仿真, 分析了光照强度和温度对光伏电池输出特性的影响方向, 为后续开发利用提供了有益的参考。

摘要：本文建立了光伏电池数学模型, 并在MATLAB/Simulink中建模仿真, 验证了模型有效性, 并清晰的表明了光照强度和温度对光伏电池输出特性的正向作用。

关键词：光伏电池,输出特性,Simulink,仿真

参考文献

[1]钱念书, 刘阔, 郭建业, 闫星宇.光伏电池建模及其输出特性研究[J].电源学报, 2012, 9 (5) :78-82.

光伏电池的特性及仿真 篇3

关键词：光伏电池组件,最大功率跟踪,模糊控制,Simulink

太阳能光伏发电系统就是利用太阳能电池半导体材料的光伏效应,将太阳光的能量直接转换为电能的一种发电系统,制约太阳能发电系统发展的关键问题是能量转换效率低和太阳能发电成本过高两个因素。该文在构建光伏电池组件模型的基础上将模糊控制算法应用于simulink仿真中,这样MPPT控制器会实时跟踪太阳能板中的最大功率点,使太阳能板功率最大化。在一定的范围内,利用电压越高,就可以输出更多的电量,从而提转换效率。理论上讲,使用MPPT控制器的系统会比传统太阳能发电系统的效率提高50%【1】。

1 光伏电池的输出功率【2~3】

图1为工作状态下光伏电池物理模型的等效电路图。其中Ip:光电流;Id:暗电流;U1:外部负载的端电压;R1:光伏系统的负载电阻;Rh:光伏电池的旁路电阻;Rs:太阳能电池的串联电阻;I:输出到负载的电流,由图可知

其中,Ud为等效二极管两端的电压

Ud=U1+IRs,U1为外部负载的端电压

其中,k为波尔兹曼常数,k=0.86×10-4eV/K;T为绝对温度;A为PN结的曲线常数;q为电子电荷量,q=1.6×10-19c。

当R>Rh时,(Rh和Rs为光伏电池的固有电阻,一般情况下Rh大约是几千欧,Rs小于1欧姆。)由此可得

根据exp函数的性质,忽略部分。

由上述分析可知电池结温和太阳照射的强度是影响太阳能发电系统功率的核心参数。

2 MPPT原理和控制算法[4,5,6,7]

MPPT即为最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,简称MPPT),现在国内外研究MPPT的算法很多,比较成熟的有扰动观测法、恒定电压法、爬山法等。恒定电压法(CVT)就是将光伏电压固定在最大功率点附近,基于恒定电压的追踪器制造简单容易实现,初期投入少,该系统工作电压具有良好的稳定性,但是跟踪精度差,忽略了外界温度对太阳能电池开路电压的影响。扰动观测法(P&O)和爬山法(Hill Climbing)都是通过先确定一个电压值,输出该电压下的功率;然后给一个电压扰动再输出比较功率,来寻找最大功率点的位置。该控制方法的思路简单,效率高,实现比较方便,能提高光伏电池的利用效率,本设计采用的就是扰动观测法。

3 模糊控制器设计

由于扰动观察法(P&O)的基本原理可知,模糊控制器以前一时刻的占空比和当前功率的变化量作为模糊控制器的输入,输出为当前时刻的占空比步长。由前一时刻的占空比和当前功率的变化量决定当前需要调整的步长大小。

3.1 变量的模糊子集和论域

占空比步长ed(n)量化后映像到模糊集合域Ed,语言值模糊子集:{OB(负大),OM(负中),OS(负小),MS(正小),MM(正中),MB(正大)},功率变化量ep(n)量化后映像到模糊集合域Ep,语言值模糊子集:{OB(负大),OM(负中),OS(负小),OO(正零),MS(正小),MM(正中),MB(正大)}。

根据光伏发电系统特点,选择三角形为功率差Ep和占空比步长Ed的隶属度函数类型。

3.2 模糊控制规则表

综合考虑太阳能光电系统的输出功率和占空比之间的关系,可以得到以下规则:

1)当Pn+1>Pn时,若Dn>Dn-1,继续负向(较小的数值方向)输出新步长值。

2)当Pn+1Dn-1,应调整为负向输出新步长值。

3)如果当前工作点与最大工作点接近,应采用较小的步长,降低与最大工作点的偏差,减少功率损失;如果当前工作点与最大功率点误差比较大,可以选择较大的步长,通过粗调的方法加快系统的响应速度。以上就是模糊控制器的基本规则,在此基础上再根据实际仿真结果进一步调整。由此可得到模糊控制规则表2【8,9】。

以上表格所表达的规则为:If Ed(n-1)is A,and Ep(n)is B,then Ed(n)is C,就是在给定的误差和误差变化的情况下对输出值Ed(n)的调整。表中大多数规则是离线制定的,再通过实际实验观察,进一步的修正规则表。

4 仿真

4.1 光伏发电系统仿真模型

根据光伏发电系统输出功率的数学模型,利用Matlab中的Simulink模块可以建立光伏发电系统的仿真模型,搭建的光伏发电系统控制图如图2所示。

以T=25°时,R=3000W/m2和T=30°时,R=3000W/m2为例仿真P-V之间的变化关系,见图3和图4,从图中可以看出,该模型很好的体现了光伏发电系统的特点。

4.2 仿真结果

利用上述仿真模型,在光伏电池的表面温度为30℃;占空比初始值为1;仿真时间5s;日照强度函数为三角函数的条件下,对不采用模糊控制和采用模糊控制的系统分别进行仿真,如图6所示。

5 结论

本文将成熟的模糊控制理论应用到太阳能发电系统寻求最大功率点的跟踪控制中,使得太阳能发电系统能快速跟踪光伏阵列的最大功率点,提高了发电系统的效率,发挥了模糊控制的优势。

参考文献

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[8]刘国海,廖志凌.硅太阳电池工程用数学模型参数的优化设计[J].电源技术,2007(11).

光伏电池的特性及仿真 篇4

1 光伏电池等效电路及其输出特性方程

理想情况下, 光伏电池在等效电路中可以看作一个恒流源。等效电路中并联一个二极管模拟暗电流的产生, 用一个串联电阻来模拟电池板的损耗, 一个并联电阻来模拟短路电流的产生[2,3]。等效电路如图1, 输出特性方程[2,3]如式 (1) 所示。

图 1 光伏电池等效电路

式中:IL为输出电流 (A) ;q为电荷 (C) ;Io为二极管反向饱和电流 (A) ;K为玻尔兹曼常数, 1.381 0-23J/K;A为二极管品质因数 (介于1 和2 之间) ;Ud为为二极管两端的电压;Rsh为并联电阻 (Ω) ;Rs为串联电阻 (Ω) ;Iph为光生电流 (A) ;UL为输出电压 (V) 。

2 光伏电池工程用数学

2.1 光伏电池工程用数学表达式

光伏电池的生产厂家只会为用户提供标况下 (光强S=1 000 W/m2, 电池温度T=25 ℃) 短路电流Isc, 开路电压Uoc, 峰值电流Im, 峰值电压Um四个电池板测量参数。

由于Rs相对于串联电阻Rs的数值非常大, 忽略式 (1) 中的最后一项和ILRs项[4]。当负载短路的时候, 有短路电流Isc=Iph。基于以上两点, 可以把式 (1) 变为:

为了更加方便地建立数学模型, 在这里构造2 个参数[6]X1, X2。式 (2) 可以转化为:

在最大功率点有UL=Um, 实际情况中有exp (UmX2Uoc) >> 1 , 所以得到:

由式 (4) 可以解得:

令:

式中:Tref=25 ℃;Sref=1 000 W/m2;a, b都是补偿系数, a=0.005 6, b=0.2;T, S, D, d V为中间变量[5,6]。

2.2 光伏电池模型搭建及输出特性仿真

本文所用光伏电池测量参数为:最大功率Pm=120 W, 峰值电压Um=34.5 V, 峰值电流Im=3.48 A, 短路电流Isc=4.09 A, 开路电压Uoc=43.2 V。 结合式 (11) 在Matlab/Simulink中搭建模型如图2。

在不同光照和温度下仿真光伏电池的输出特性曲线如图3~图6。仿真结果表明搭建的实用模型可以很好的模拟光伏电池的实际输出特性。通过观察P-V曲线, 发现光伏电池存在唯一的最大功率点。

3 改进电导增量MPPT算法建模仿真

电导增量法是常用的最大功率点跟踪算法, 。采用电导增量法进行最大功率跟踪时并无原理性误差, 是一个比较理想的MPPT跟踪方法[9]。电导增量法中设定的固定步长较大时, 算法跟踪速率较快, 但是有比较大的稳态震荡。设定较小的步长时, 算法跟踪速率较慢, 有比较小的稳态震荡。为了能兼顾跟踪速率快和较小的稳态震荡, 采用变步长的电导增量法。令步长d=A|dp/du|, 当dp/du>0 时, U=U + d;当dp/du<0 时, 有U=U-d[7,8]。根据经验设定参数A=0.000 1。在Matlab环境下搭建梯度电导增量算法模型见图7, 搭建基于boost电路[9,10]的MPPT仿真模型见图8。

仿真参数设定Max step size:0.000 01;slover:ode23;Relative tolerance:1e-4;powergui模块:Simulation type=Discrete , Sample time=50e-6 ;C1=500e-6c ;C2=1 000e-6c;R=40 Ω;L=50e-6 H;IGBT和二极管D取默认参数;仿真时间为0~0.6 s, 阶跃模块实现在0.3 s由S=1 000 W/m2跳变为S=800 W/m2, 光伏电池输出电压及负载功率仿真波形见图9 和图10。结合图9 和图10, 外界环境变化时, 光伏电池输出电压分别稳定在34.5 V和32.5 V附近, 负载功率接近光伏电池的最大功率120 W和96 W。

4 结语

本文在Matlab环境下搭建了光伏电池实用仿真模型, 仿真结果与理论分析相吻合。建立基于改进的电导增量法MPPT仿真模型, 结果表明新算法可以较好地实现最大功率跟踪。

图 10 光伏系统负载功率图

参考文献

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[9]张翔, 王时胜, 余运俊, 等.基于电导增量法MPPT仿真研究[J].科技广场, 2013 (7) :60-64.

光伏电池模型特性研究 篇5

对光伏电池进行建模和电气特性的分析，建立准确的光伏电池模块模型，研究在不同辐射强度和温度下光伏模块的特征曲线，分析光伏阵列输出特性与外界气候条件变化，如输出受日照强度、模块温度和负载情况的影响，是光伏发电系统研究的基础，对提高发电效能有着重要的作用。

1 光伏模块的单二极管等效电路模型

硅材料的光伏电池等效电路模型主要有理想等效电路模型、单二极管等效电路模型和双二极管等效电路模型等[4,5]。图1为单光伏电池的理想等效电路模型，其结构很简单，分析起来较为容易，但是精度有限。用U和J分别表示光伏电池的端电压和负载电流密度，由量子力学和半导体材料特性推导可知，光伏电池单元的电流密度J可以用式(1)表示。

在实际中，常采用能满足工程需要的单二极管等效电路模型。由一组光伏电池串、并联构成光伏模块。理想情况下，认为光伏电池具有相同的参数，结合实际测得的光伏电池终端特性，为了达到工程要求精度，需要增加参数Rs、Rsh，图2为单二极管模型光伏模块的等效电路。

图2中输出电压U和电流I的关系如式(2)。

式(2)中，Ns和Np分别为串联和并联的单光伏电池数。

2 光伏模块的电气特性

单二极管模型还是太过于复杂，考虑到光伏模块的串联电阻Rs通常小于1Ω，而旁路电阻Rs h在几百欧姆以上[6]，在满足工程应用的前提下，可以忽略Rs和Rs h对光伏电池输出特性的影响，在此假设基础上推到功率模块数学模型。输出电流可用式(3)表达。

式(3)中，C1和C1分别为修正系数，即

式中，Im和Um分别为最大功率点电流和电压，Isc为短路电流，Uoc为开路电压。

模块短路电流为

模块开路电压为

式(5)中，温度电流系数Ci=0.002 5 A/℃，温度电压系数Cv=0.002 88 V/℃，功率密度为b。

3 仿真结果分析

为了验证所提出的模型的有效性，在Matlab/simulink中搭建仿真模型。simulink是MATLAB中的一种可视化仿真工具，是一种基于MATLAB的框图设计环境，是实现动态系统建模、仿真和分析的一个软件包，被广泛应用于线性系统、非线性系统、数字控制及数字信号处理的建模和仿真中。图3在Matlab/simulink中搭建光伏模块的仿真模型。

在实际运行的光伏系统中，应该尽量通过负载匹配使整个系统运行在最大功率点附近，以最大限度地提高运行效率，在同样的辐照强度和模块温度下，最大功率点电压Um通常是在开路电压Uoc的0.8～0.9倍。由于在电压-电流曲线上(Um,Im)点左侧光伏模块输出电流值受模块端口电压的影响小，基本保持不变，称这一段为恒流源区，而右侧光伏模块端口电压值受输出电流的影响较小，变化范围小，称这一段为恒压区。

通过光伏模块的模型上输入的辐照强度和模块温度，来测试模型的输出效果，校验其动态特性。

图4和图5分别为模块温度为298 K时，设置辐照强度分别为0.4 kW/m[2]、0.6 kW/m[2]、0.8 k W/m[2]、1 k W/m[2]时的电压-功率曲线和电压-电流曲线。在图中，有三个特殊点:输出短路点(0,Isc)，这里Isc为对应输出电压为零时的短路电流;输出开路点(Uoc,0),Uoc为对应输出电流为零时的开路电压;最大功率输出点(Um,Im)，该点满足d P/d U=0，输出功率为Pm=UmIm是光伏模块对应伏安特性上所能获得的最大输出功率。观察光伏模块随辐照度的变化可以发现，随着辐照强度的升高，光伏模块的短路电流变大，开路电压也升高，最大输出功率也变大，图4中在15～20 V区间出现最大功率点，图5中随着电压的升高电流呈下降趋势。

图6和图7分别为辐照强度为1 kW/m[2]时，设置光伏模块温度分别为298 K、308 K、318 K、328 K时的电压-功率曲线和电压-电流曲线。观察光伏模块随辐照度的变化可以发现光伏模块的输出特性和环境温度密切相关，模块温度对输出特性的影响与辐照强度有相似之处，随着温度的升高，光伏模块的短路电流变大，但开路电压也降低，在光辐照度恒定的条件下，模块温度越高，最大输出功率越小。

4 结语

在分析光伏电池原理基础上，建立了实用化的光伏电池模块模型，在Matlab/simulink平台上实现了光伏电池模块模型仿真，仿真结果表明温度恒定时，随着辐照强度的升高，光伏模块的短路电流变大，开路电压也升高，最大输出功率也变大;在光辐照度恒定时，随着温度的升高，光伏模块的短路电流变大，但开路电压也降低。验证了所提出光伏电池模块模型的正确性和的有效性，为光伏发电最大功率点跟踪和大型光伏发电系统研究提供了重要参考。

参考文献

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光伏电池的特性及仿真 篇6

随着传统能源日益枯竭,光伏系统的研究在最近几年受到了很大的关注。作为光伏系统中最昂贵的一个部件,太阳能电池得到了更深入的研究和发展。在一些简单的条件下,光伏电池可以近似地看作是一个直流电流源[1]。当然,这不能完全代替太阳能电池的实际特性,比如改变温度、光照强度都会对太阳能电池的输出特性造成影响。使用基本的太阳能电池等效电路模型是对其进行仿真最常用的方法。研究人员已经通过许多不同的方式对光伏电池的输出特性进行了仿真,最典型的就是用Matlab软件。很多研究人员通过Matlab对光伏电池进行建立模型然后通过牛顿迭代方法解超越方程。LabVIEW这款一般用在虚拟仪表以及自动化工具方面的软件也可以用来进行模拟,但是目前很少有研究人员尝试通过LabVIEW对光伏电池的特性进行仿真[2]。并且LabVIEW为光伏电池输出特性的建模与仿真提供了一个独特的方式:在LabVIEW环境下,图形化编程已经取代了传统的编程方式并且提供了一个非常直观的用户编程界面和用于显示仿真结果的前面板。

本文对电池在不同光照强度不同温度条件下的输出特性进行仿真,仿真结果在LabVIEW的前面板给出,并且不同条件下的结果可以在前面板的波形中进行比较。电池的匹配电阻通过已经建立好的在不同条件下的最大功率工作状态模块所决定[6]。

1 PV电池的数学及电路模型

最常用的单二极管PV电池等效的电路模型如图1所示。

PV电池可以看成是值为Iph的电流源,因为串联电阻Rs的理想值为0,并联电阻Rsh的理想值为无穷大,所以由于串并联电阻Rs、Rsh所造成的电阻损失在这里忽略不计。由图1看出二极管的正向偏置电流Id以及并联电阻Rsh流过的电流Ish都是由Iph提供,剩余的电流就流过串联电阻R,电流为I[4,5,6,7,8]。

由基尔霍夫电流定律可知:

流经二极管的电流为:

二极管电压为:

由式(1)～式(3),最终得到PV电池的单二极管等效电路的I-V方程:

当PV电池开路时得到最大电压为开路电压VoC:

反向饱和电流Ior在标准状态下的计算公式为:

PV电池的填充因子是最大功率与开路电压和短路电流乘积之间的比值,可以用这个值来判断PV电池的质量优劣,一般情况下填充因子大于或接近0.8[9]。

这里的Im、Vm是工作在最大功率点的电流、电压。

匹配电阻R'是PV电池工作在最大功率点时所匹配的电阻,可以用式(8)表示:

PV电池的工作效率η可以由式(9)表示:

这里,Pn是每平方米光照所产生的功率大小。Pir乘以电池板的面积就得到了PV电池所产生的功率,在仿真结果中可以看出来[10]。

所有上述关于PV电池的特性将通过LabVIEW软件进行建模仿真实现。

PV电池典型的I-V和P-V曲线如图2所示。

2 LabVIEW软件中的模型设计

该模型计算出的结果以及波形显示在前面板上,PV电池的P-V、I-V曲线,最大功率点的最大功率以及该点的最大电压、电流都会在前面板上显示。除此之外,PV电池的填充因子FF、电池效率η、匹配电阻R'、开路电压Voc短路电流Isc及电池在条件范围内的饱和电流I0在模型的前面板上可以得到显示。使用LabVIEW软件进行建模的重要原因就是其软件直接的显示特性以及图形化的编程语言等特性,并且前面板上允许用户输入参数然后运行,修正参数非常方便。

基于LabVIEW太阳能电池仿真的主程序的流程图如图3所示。

输入的参数都是在标准状态(25℃,1 000 W/m2)下的值,分别是开路电压(Vocr)、短路电流（Iscr)、温度系数Ki、理想因子n(PV电池中理想因子通常都等于1.3左右)。除了这些参数外,还有光照强度、电池温度Tc、负载电阻R也都是仿真所需要的基本参数。串联电阻应该足够小,并联电阻应该足够大,这样就会对结果产生更小的影响。

通过方程(5)可以算出开路电压,然后把电压值分成100等份并且可以通过方程(4)算出对应的电流。然后,把结果捆绑输出与示波器相连得到I-V曲线,同样也可以得到P-V曲线。可以通过方程(8)得到匹配电阻。实时功率由I-V曲线和负载特性曲线得到。在LabVIEW中的程序框图如图4所示。

该程序通过比较不同的电压电流的值,找到最大电压和最大电流以及所对应的最大功率。该程序框图同时还有另外一个特性就是不同参数的波形可以保留在同一个坐标系中方便比较[11]。标准状态下LabVIEW中程序框图的前面板如图5所示。

3 仿真结果

本节针对国内某太阳能电池有限公司的156×156型号的单晶硅太阳能电池进行模拟,得到结果并与之比较。本文开发的程序是通过不同于标准条件对电池进行模拟得到结果并进行比较。标准实验条件下同样也做了仿真,得到的结果与数据表中的数据进行比较。表1列出了156×156型号太阳能电池在仿真中的参数。

(1)表格中给定值与仿真结果比较。

表2中给定值是在条件为温度25℃、光照强度1 000 W/m2时的测试结果。图5中前面板上的波形图以及参数值是在标准条件下的仿真结果。从图5中可以很直观地看出测试结果与表1中的参数值非常吻合,测试结果如表2所示。

(2)温度为25℃恒定不变时,改变电池的光照强度进行仿真。

太阳能电池的输出功率与光照强度有着直接的联系。由于光照产生光生电流Iph的大小直接取决于光照强度的大小,所以Isc随着光照强度的增加而增加[12]。

式中:G为太阳辐射的强度;Iscr为指定温度Tr条件下的短路电流;Ki短路的温度系数,在数据表中给出;Tr为电池温度[13]。

短路电流与光照强度呈正比,但是开路电压增加方式遵循等式(5)。

图6为Lab VIE W软件的前面板上显示的不同光照强度下PV电池的I-V和P-V输出特性曲线。光照强度的范围为200～1 200 W/m2,增加的步长为200 W/m2,温度保持在25℃不变。其他的参数从表1中获得。

图6中光照强度从200 W/m2增加到1 200 W/m2,从I-V曲线看出Isc从1.69 A直线增长到10.173 6 A,而开路电压Voc只是略微的从0.57 V增加到0.63 V。P-V曲线显示Pm从0.76 W增加到了5.14 W。太阳能电池的效率η从15.74%增长到了17.71%,填充因子FF从0.78增长到了0.80。从这些数据看出,相比较温度对太阳能电池效率以及填充因子的影响,光照强度对这两者的影响可以忽略不计。但是电池的输出功率却直接受光照强度的影响,这些数据通过表3给出。

(3)光照强度为1 000 W/m2恒定不变,改变温度进行仿真。

提高温度会导致半导体的带隙减小。最受影响的参数是开路电压Vocr,因为其开路电压是由饱和电流I0决定的[14]。从等式(10)可以看出:

式中:Ior是温度为Tr时的饱和电流,可以通过等式(6)算出;Tr为基准温度298.15 K;Eg为对于硅的PV电池的带隙能量,为1.3 ev[15]。

图7中Lab VIEW软件的前面板,显示的是在不同温度时PV电池的I-V、P-V特性曲线。在光照强度为1 000 W/m2不变,温度以15℃的步长增长,变化范围从-5℃到85℃。当温度上升时,由于饱和电流I0曾加导致开路电压Voc线性下降,Isc只增加一点点,网络的功率输出就呈线性下降,电池就会工作在低效率状态。

图7可以看出,当Tc从-5℃增加到85℃时,Voc从0.69 V降到0.49 V,Isc从I-V曲线可以看出只是稍稍增长0.27 A。I0是影响开路电压Voc减小的主要因素,从6.29×10-10A增加到了2.44×10-5 A。从P-V曲线看出最大功率Pm小了1.6 W。填充因子FF从0.83下降到了0.74。最重要参数PV电池的效率则从20.23%下降到了13.65%。因此应想方设法调节电池温度并使其尽可能保持最低。以上结果通过表4表示。

(4)工作状态下的功率曲线以及最大功率点跟踪(MPPT)。

目前,每单位功率的太阳能电池成本比常规方法生产的化石燃料昂贵。鉴于这一事实,如果在任何时候太阳能电池不是最大功率输出,那么消费者就在遭受损失。太阳能电池的输出功率取决于与之连接的负载的大小,当连接的负载电阻的值满足等式(8)时,太阳能电池的输出功率就是最大功率。通过使用者输入温度和光照强度程序计算电阻R'来取代负载电阻R这个方法来追踪最大功率。

PV电池工作的功率点就是光伏电池I-V特性曲线与负荷特性曲线的交点,如图8所示。

4 结论