光伏电池组件工作状态监测研究

李国君 赵爱明 张文臣 张行

摘 要：由于新能源光伏发电在当今电网中愈加重要，因此通过物联网技术实时监测光伏组件的健康状况对于保障光伏发电系统的高效运行意义重大。光伏系统无法对光伏电池最大功率点的输出进行实时监测，针对现有最大功率点跟踪算法MPPT只跟踪不监测的特点，提出以太阳能电池基本电路方程为基础，构建不依赖于变换器及MPPT算法的光伏电池功率输出曲线模型，结合电压-功率输出特性曲线的特点，采用最小二乘法拟合曲线，精准得到最大功率点附近的二次曲线数学模型，进而得到实时最大功率点。通过Matlab对光伏发电系统进行建模与仿真，系统仿真结果显示，算法准确有效，可以迅速稳定地响应环境变化，适用于各种条件下MPPT的快速、精准获取。

关键词：光伏电池;物联网技术;最大功率点;最小二乘法拟合;P-V曲线;实时监控

中图分类号：TP39文献标识码：A文章编号：2095-1302（2020）02-00-04

0 引 言

光伏发电作为一种可再生的清洁能源，已成为分布式发电系统的重要组成部分[1]。由于新能源光伏发电在电网中已大力普及，因此通过物联网技术以准确监测光伏系统的性能状态对于保障光伏发电系统的高效运行具有重要作用[2]。

传统的光伏电站监测系统以单数据采集为主，在数据处理过程中系统无法对单数据进行区分，致使工作数据采集的实时性与平衡性较差。基于物联网技术设计了光伏远程监测数据采集系统，该系统能够实时、准确地采集多通道数据，数据输出带宽较高，输出信道的均衡性较好，能够有效提高光伏远程故障诊断数据的准确检测和分析能力[3]。

由于光伏P-V输出特性是具有唯一峰值的非线性曲线，由光伏电池串并联组成的光伏阵列最大功率点会受到外界自然条件的影响，如光强光伏阵列表面温度，因此如何保证光伏阵列保持在Pmax处运行对于系统的高效输出具有重要意义[4]。

当前光伏发电系统的研究主要集中在变换器的拓扑结构、跟踪算法（Maximum Power Point Tracking，MPPT）及并网发电等方面[5]。光伏电池由于其自身特性，输出电流和功率均会受外界环境的影响，如辐照度和温度，因此MPPT算法在实际应用中存在许多问题，如误跟踪、缺乏定量的评判标准、实验验证困难、对实际运行状态的考虑不足、多峰等。光伏电站监测系统不仅可以实时监测各类运行数据，还可以实时监控发电系统的运行状态，及时发现、处理故障，减少系统故障带来的损失[6]。

变步长爬坡法与拉格朗日曲线拟合相配合可以快速稳定地对外界环境的实时变化做出反应，克服MPPT跟踪速度与峰值点波动之间的矛盾。但此方法仅选取3个数值点进行拟合，对采集的运行点电压值具有较高依赖性[7]。

本文基于光伏组件的实际工作数据，在分析光伏电池的功率输出特性基础上，结合P-V曲线的特点，选择合适的拟合区域，通过拟合峰值处的二次曲线精准得到P-V曲线峰值附近的数学模型，从而准确计算出最大值点的数据。

1 光伏电池模型及P-V曲线特性

1.1 光伏电池模型

光伏电池组件将太阳能转化为电能，其输出功率是关于辐照度、器件结温的相关函数。光伏阵列的基本原理：半导体PN结的光电效应可使用电流源、二极管并联及等效阻抗进行模拟。等效电路模型如图1所示。

由图2可知，在环境一定且运行正常的情况下，P-V曲线为单峰值函数，存在最大功率输出点。在Pmax附近，可以将P-V曲线近似看作拥有极大值点的二次函数，利用最小二乘法拟合出峰值附近的特性曲线，进而得到最大功率点。为了后续方便，定义靠近MPP的区域Q为曲线拟合区域。

1.2 光伏P-V曲线影响因素

光伏电池组件的P-V特性受多方面因素的影响，如温度、光照、负载情况等，都会使其输出功率发生变化。当然，不同条件下的Pmax具体位置也不同。

由图3、图4可知，在一定的环境条件下，光伏电池P-V曲线为单峰函数，存在最大功率点。如图在同一温度和光照下，光伏组件有且只有一个Pmax。当温度T不变时，最大短路电流与辐照度成正比，最大开路电压波动较小，同时，电池组件输出功率增大。当辐照强度不变时，最大开路电压与温度成反比，最大短路电流基本不变，同时，电池组件输出功率降低。

1.3 最小二乘法拟合原理

数据拟合不要求曲线（面）通过所有数据点，而是反映整體的变化趋势。

对给定的试验数据（xi， yi）（i=1， 2， …， n）可以构造二次多项式。拟合二次曲线，主要采用偏微分方法求出系数[9]。

2 P-V曲线二次拟合特征研究

2.1 二次曲线分度点拟合曲线最大值的影响研究

光伏电池的P-V特性曲线可分为三部分，如图5所示。在Ⅰ段，曲线近似为一斜率为正值的直线;在Ⅱ段，（Um-?U）

在Pmax最大功率点附近，可以将P-V特性曲线近似看作拥有极大值点的二次函数，可利用最小二乘法拟合出峰值附近的特性曲线，进而求得最大功率点[7]。

在上述实际二次曲线拟合中，使用不同区域的P-V曲线数据，所拟合出的二次曲线有着较大的差异，因此，拟合区域Q的选取决定了二次曲线拟合的准确性。图6反映了不同拟合区域所拟合出的二次曲线。在图6中，曲线1是电池组件的P-V关系曲线，曲线2是选取V=（0.85 Vm，Vm，1.16 Vm）三个点所拟合的曲线，曲线3是选取V=（0.91 Vm，Vm，1.07 Vm）三个点所拟合的曲线，曲线4是选取V=（0.95 Vm，Vm，1.04 Vm）三个点所拟合的曲线。分析可知，距离最大功率点越近的拟合区域（曲线3、曲线4）所拟合的曲线准确性越高;反之，选取远离MPP的样本点时（曲线2），具有较大拟合误差。通过计算可得选取拟合区域为Q =（0.95 Vm，1.06 Vm）时，在该区域下拟合曲线的最大值与实际Pmax之间误差较小。

2.2 系统最大功率点电压区域Q快速定位

外界环境及工作条件一定且无特殊情况时，光伏电池有且仅有一个最大功率点输出，对该输出特性进一步分析可以发现，当T保持不变，而光强变化时，P-V运行曲线如图7所示。

由图7可知，Pmax分布在较窄的电压范围内，可以粗略的看作分布在同一直线上，保持电压不变，若在一定温度条件下光伏组件的Pmax大致对应的电压保持恒定，则可对其进行等效代替。

虽然固定的参考电压并不完全等于某一强度下的系统最大功率点电压，但可以固定到最大功率点附近，以此来提高二次曲线拟合的精准度。

根据分析验证，在变化不大的外界温度和光照条件下，光伏电池Um和光伏电池开路电压Uoc存在近似的线性关系[10]：

式中k的值介于0.7～0.8之间。可见，只要知道光伏电池开路电压Uoc的值，再根据实验所得k的值，就能够得到光伏电池最大输出电压的近似值。

具体实现方式是对光伏电池的开路电压Uoc进行采样，利用式（6）计算得到输出电压Um的值，再选取在此状态下Um前后的20个扫描点，利用最小二乘法拟合二次曲线。

3 仿真与实验分析

3.1 仿真条件

为验证模型的有效性及对监测系统性能的影响，本文通过 Matlab/Simulink 对光伏发电系统进行了仿真，仿真模型的搭建如图8所示。仿真条件：使用Trina Solar TSM-250PA05.15太阳能电池，其中S=1 000 W/m2，T=25 ℃，UMPP=31 V，IMPP=8.06 A，PMPP开路电压Uo=490 V。

3.2 最大功率点寻优过程

最大功率点精准定位流程如图9所示[9]。

3.3 仿真结果与分析

不同拟合区域的二次拟合曲线如图10所示，计算结果误差分析见表1所列。选取的插值区域Q=（0.94 Vm，1.06 Vm），

选取的30个插值点在该区域下拟合曲线的最大值点与最大功率点误差极小，且反应速度较快。当拟合区域截取不合理时，拟合得到的最大功率点将出现比较明显的偏差。在靠近最大功率点的两侧完全能够保证计算的准确性，只要样本点选取恰当就能保证较快的计算速度。

4 结 语

在分析光伏电池模型输出特性的基础上，P-V特性曲线在最大功率点附近一定区域近似为开口向下的抛物线，采用最小二乘法拟合二次曲线，精准得到最大功率点附近的数学模型。通过参考电压算法模型，可迅速固定最大功率点范围，选取合适的样本数据。

参 考 文 献

[1]王鹤.含多种分布式电源的微电网运行控制研究[D].北京：华北电力大学，2014.

[2]丁坤，刘振飞，高列，等.基于主成分分析和马氏距离的光伏系统健康状态研究[J].可再生能源，2017，35（1）：1-7.

[3]吴建明，杨培宏，张继红.基于物联网的光伏发电系统故障诊断设计[J].可再生能源，2019，37（1）：65-70.

[4]孙向东.太阳能光伏并网发电技术[M].北京：电子工业出版社，2014.

[5]彭志辉，和军平，马光，等.光伏发电系统MPPT输出功率采样周期的优化设计[J].中国电机工程学报，2012，32（34）：24-29.

[6]金蔚霄.基于Netcontrol组态软件的光伏发电监控系统设计与实现[J].电气自动化，2018，40（3）： 26-29.

[7]辛小南，李航宇，程志平，等.基于二次插值的光伏MPPT改进算法研究[J].电测与仪表，2017，54（23）：10-16.

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[9]李慶杨.数值分析[M].北京：清华大学出版社，2008.

[10]赵争鸣，陈剑，孙晓瑛.太阳能光伏发电最大功率点跟踪技术[M].北京：电子工业出版社，2012.