Fotovoltaik Modüllerin İç Parametrelerin Tanımlanması ve Çıktı Özelliklerine İlişkin "Akademik Rapor" Araştırması
Son yıllarda, ekolojik sorunlar giderek daha belirgin hale geldikçe, aşırı yenilenemeyen enerji kullanımı çevre üzerinde önemli etkilere neden olmuştur.Örneğin, Çin'deki duman son yıllarda özellikle ciddi hale geldi ve bu da temiz ve yenilenebilir enerjinin önemini vurguluyor. . Son yıllarda, yenilenebilir enerji endüstrisinin bir temsilcisi olarak fotovoltaik endüstrisi hızla gelişti ve insanların yaşamlarının her alanında uygulandı. Fotovoltaik modüllerin çıkış özellikleri, ışık yoğunluğu ve dış sıcaklık gibi faktörlerle ilgilidir. Genellikle üretici, fotovoltaik modülün sadece standart koşullar altında harici çıkış karakteristik eğrisini ve ilgili elektriksel isim plakası parametrelerini sağlar. Pratik uygulamalarda, fotovoltaik modüller temelde standart koşullar altında çalışmaz, bu nedenle farklı koşullar altında fotovoltaik modüllerin harici çıkış özelliklerinin ve karşılık gelen elektrik parametrelerinin elde edilmesi pratik öneme sahiptir ve aynı zamanda farklı çalışma koşulları altında fotovoltaik modüllerin çalışma koşullarıdır. Analiz bir temel sağlar.
Fotovoltaik modüllerin çıktı özellikleri dış ortama göre önemli ölçüde değiştiğinden, uygun bir fotovoltaik modül modeli seçmek ve dahili 5 parametrelerini doğru bir şekilde belirlemek çözülmesi gereken bir sorun haline geldi. Tipik bir tek diyot modeli seçin ve model ayrıca mühendislik uygulamalarında yüksek doğruluğa sahiptir. Parametre tanımlama yöntemi, temel olarak yaklaşık matematiksel analiz yöntemine ve optimizasyon algoritmasına dayalı parametre tanımlama yöntemine bölünmüştür. Literatür, yaklaşık matematiksel analiz algoritmalarını kullanır.Parametre yaklaşımı için matematiksel analiz algoritmaları için, karmaşık transandantal doğrusal olmayan fonksiyonların varlığı ve bazı parametrelerin doğrudan sabit değerlere yakın olması nedeniyle, hesaplanan parametrelerin doğruluğu büyük ölçüde azalır; literatür CPSO algoritmasını kullanır, Yakınsama doğruluğu elde edilmesine rağmen, birçok yineleme vardır. Kısacası, akıllı optimizasyon algoritmalarına dayalı parametre tanımlama yöntemlerinin doğruluk ve güvenilirlik açısından bariz avantajları vardır, ancak çoğu geleneksel optimizasyon algoritmalarında erken olgunluk veya çok fazla yineleme gibi sorunlar vardır. Bu nedenle, bu temelde, fotovoltaik modüllerin dahili parametrelerini tanımlamak için geliştirilmiş bir kuantum parçacık sürüsü algoritması önerilmektedir; bu, yalnızca yerel optimuma düşen PSO algoritması sorununu çözmez, aynı zamanda optimizasyon sürecindeki çok fazla yineleme sorununu da çözer. Ek olarak, fotovoltaik modüllerin harici çıktı özellikleri ve dahili beş parametresi, dış çevre ile karmaşık doğrusal olmayan bir ilişki sunar.Bu nedenle, farklı çalışma koşulları altında çıktı karakteristik eğrisinin ve karşılık gelen dahili parametrelerin doğru bir şekilde nasıl tahmin edileceği büyük önem taşır.
1 Fotovoltaik hücrelerin teorik modeli ve objektif işlevi
1.1 Fotovoltaik hücrelerin teorik modeli
Fotovoltaik hücreler, fotoelektrik etkiyi kullanarak güneş enerjisini elektrik enerjisine çeviren cihazlardır.Tek diyot modeli Şekil 1'de gösterilmiştir.
Şekil 1'den, fotovoltaik modülün dahili parametrelerinin eşdeğer akım ve gerilim ifadeleri elde edilir:
Formülde, U yük boyunca voltajdır, I yük boyunca geçen akımdır, Iph fotojenere akımdır, Io diyot ters doygunluk akımıdır, A diyot etki faktörüdür, Rs pil serisi direncidir, Rsh pil paralel direncidir ve T Pilin mutlak sıcaklığı, K, Boltzmann sabiti (1.38 × 10-23J / K) ve q, şarj sabitidir (1.6 × 10-19C). Bunların arasında Iph, Io, A, Rs, Rsh tanımlanması gereken parametrelerdir.
1.2 Amaç fonksiyonun oluşturulması
Yukarıda bahsedilen fotovoltaik modüllerin teorik modelinin özelliklerine dayanarak, modeldeki bilinmeyen 5 parametrenin değerlerini doğru bir şekilde çıkarmak için geliştirilmiş bir kuantum parçacık sürüsü algoritması tanıtıldı. Literatür, Lambert W fonksiyonundan, fotovoltaik hücre akımı I'in açık ifadesini basitleştirmek için alıntı yapar:
X = (Iph, Io, A, Rs, Rsh), 5 pil modelinin parametre değerlerini temsil eden her bir parçacığın konum vektörüdür. Ical ve Imea, algoritma tarafından belirlenen parametrelerin sırasıyla denkleme (2) getirilmesi ile elde edilen tanımlanan akım değeri ve gerçek akım değeridir. Uygunluk değeri ne kadar küçükse, tanımlama parametreleri o kadar doğru olur.
2 Algoritma tanıtımı
2.1 Kuantum parçacık sürüsü
2004'te Sun ve arkadaşları, Kuantum Parçacık Sürüsü Optimizasyonunu (QPSO) önerdi.QPSO, kuantum uzayında parçacıkların toplanma özelliklerini karşılamak için kuantum mekaniği perspektifinden önerildi. Parçacıkların toplanması, parçacık hareket merkezinin bağlı durumu ile tanımlanır Parçacık hareketinin merkezi, parçacıkta var olan bir çekimdir. Bağlı durumdaki parçacıklar, belirli bir olasılık yoğunluğu ile kuantum uzayda herhangi bir noktada görünebilir. Parçacıkların yinelemeli süreci, literatürde ayrıntılı olarak anlatılmıştır.
2.2 Geliştirilmiş kuantum parçacık sürüsü algoritması
QPSO algoritmasındaki popülasyon başlatma rastgele dağıtıldığı için, popülasyon başlatmanın belirli sınırlamaları vardır ve tüm alanı geçemez. Bu nedenle, partikül başlatmanın geçiş aralığını artırmak için popülasyonunu kaosla başlatmak ve yerel optimal çözüme düşmeyi önlemek için optimizasyon sürecinde yerel optimal çözümün kaotik işlenmesi önerilmektedir. Kaos, E.N. Lorenz tarafından önerilmiştir Kaotik durum genel düzensiz durumdan farklı olduğu için, temel özellikleri düzenlilik, rastgelelik ve ergodikliktir, bu nedenle kaos teorisi yeni ve potansiyel bir optimizasyon aracı haline gelmiştir. Kaotik sekans yukarıdaki avantajlara sahip olduğundan, partiküllerin başlatılması için kaotik sekansın kullanılması partikül başlatmanın ergodikliğini artırabilir, böylece optimizasyon doğruluğu ve yakınsama hızı için bir temel oluşturabilir. Lojistik kaotik denklem, denklem (4) 'te gösterilmiştir:
0Z01 formülünde, Zi i-inci varyasyon ve kontrol katsayısıdır.
3 Parametre tanımlamasına dayalı olarak fotovoltaik modül çıktı özelliklerinin tahmin deneyi
3.1 Simülasyon deneylerine örnekler
Fotovoltaik modül 5'in parametre özelliklerine göre, MATLAB / Simulink'te bir fotovoltaik modül simülasyon modeli oluşturulur ve karşılık gelen parametre tanımlama verileri elde edilir. Modeldeki fotovoltaik modülün standart koşullar altında elektriksel parametreleri Im = 4,95 A, Vm = 35,2 V, Voc = 44,2 V, Isc = 5,2 A'dır; yukarıdaki parametre tanımlama yönteminin doğruluğunu ve süratliliğini doğrulamak için simülasyon modeli standart durumdadır. Sonraki veri kümesi, tanımlama ve karşılaştırma testleri için dört PSO, QPSO, CQPSO ve CPSO yöntemini kullanır. Testlerin tümü 100 kez yinelenir. Uygunluk işlevi değeri, parametre tanımlamasının doğruluğunu doğrudan yansıtabildiğinden, Şekil 2 farklıdır Yöntem yinelemesinden sonra uygunluk değeri değişim diyagramı, Tablo 1, farklı algoritmalar tarafından tanımlanan PV modülü parametre değerlerini gösterir. Tablo 1 ve Şekil 2'deki ilgili veri ve görüntü ekranı birleştirildiğinde, CQPSO algoritmasının uygunluk değerinin 0,037014 olduğu, bu da PSOnun 0,5424 değerinden çok daha yüksek olduğu sonucuna varılabilir. Yakınsama doğruluğu çok daha yüksektir ve yineleme sayısının yakınsaması için yalnızca 18 kat gerekir. Literatürdeki 33 kez yineleyen QPSO ve 68 kez yineleyen CPSO ile karşılaştırıldığında çok daha hızlıdır.Bu nedenle, geliştirilmiş kuantum parçacık sürüsü yalnızca yerel optimuma düşmeyi önlemekle kalmaz, aynı zamanda yakınsama doğruluğunu iyileştirir ve yakınsama hızını hızlandırarak bu algoritmanın doğru olabileceğini gösterir. Fotovoltaik modüllerin dahili parametreleri belirlenir ve diğer algoritmalar, yerel optimizasyon ve aşırı yineleme problemlerine uyacak şekilde optimize edilir.
Bu temelde, çıktı özelliklerinin tahmini üzerindeki parametre tanımlamasının doğruluğunu daha fazla göstermek için, bu makale simülasyon modelinin koşulları altında üç farklı sıcaklık ve ışık yoğunluğu çalışma koşulu altında verilen 50 veri noktasını kullanır. Model parametre tanımlaması için geliştirilmiş kuantum partikül sürüsü algoritmasına getirilir ve elde edilen parametre sonuçları Tablo 2'de gösterilir. Aynı zamanda, algoritma tanımlama sonuçları, Şekil 3'te gösterildiği gibi, farklı çalışma koşullarına karşılık gelen çıktı karakteristik I-U eğrilerine uymak için kullanılır.
Şekil 3'teki karşılaştırmadan, tanımlanan parametre değerinin verilen değerle küçük bir hataya sahip olduğu ve tanımlanan fotovoltaik modül güç eğrisinin, ayarlanan değer eğrisi ile daha yüksek bir örtüşme derecesine sahip olduğu ve bu algoritmanın farklı çalışma koşullarında parametre tanımlaması için uygun olduğunu gösterdiği görülmektedir. Daha yüksek bir doğruluğa sahip. Çıktı özelliklerinin tahmin doğruluğunu doğrulamak için, bu makale, Tablo 3'te gösterildiği gibi çıktı özelliklerinde temsili maksimum güç noktası akımının Imp doğruluğunu karşılaştırmak için formül (5) 'de gösterildiği gibi tahmin akımı yüzdesi hata fonksiyonu PE'yi tanıtmaktadır. Tablodaki hata oranının mutlak değeri% 0,5'in altındadır, bu da bu yöntemin çok etkili ve simülasyon modelinin çıktı özelliklerinin tahminine uygulanabilir olduğunu göstermektedir.
3.2 Ölçülen verilerin deneysel doğrulama örnekleri
Bu tahmin modelinin gerçek ortamdaki tahmin etkisini doğrulamak için, bu makale 260 W / m2 ışık şiddeti ve 37 (310K) fotovoltaik panel sıcaklığı altında parametreleri tanımlamak ve çıktı özelliklerinin doğruluğunu tahmin etmek için algoritmayı kullanır. doğrulama. Bu çalışma koşulu altında, tanımlama için 45 veri değeri seçilmiştir ve dahili parametre değerleri, Tablo 4'te gösterildiği gibi bu yazıda geleneksel matematiksel analiz algoritması ve geliştirilmiş iki algoritma ile tanımlanmıştır. Şekil 4'te gösterildiği gibi, üç algoritmaya karşılık gelen ölçülen veri çıktı karakteristik eğrilerini uydurmak için Tablo 4'teki farklı algoritmalara karşılık gelen tanımlama parametrelerini orijinal denklem (2) ile ikame etme. Şekil 5'teki üç algoritmanın tahmin edilen mevcut hata yüzdelerini elde etmek için, Şekil 4'e uyan üç akım değerini formül (5) 'in geçerli yüzde hata fonksiyonuna getirin.
Tablo 4'teki uygunluk değerinden, iyileştirilmiş algoritmanın, gerçek ölçülen veri koşulları altında hala yüksek hassasiyetli tanımlama parametre değerleri elde edebildiği ve bu da algoritmanın parametre tanımlamasında doğruluğunu ve uygulanabilirliğini kanıtladığı sonucuna varılabilir. Şekil 4'teki iki yöntemle yerleştirilen çıktı karakteristik eğrilerinden, farklı algoritmaların tanımlama eğrileri arasında büyük bir boşluk olduğu ve bu makaledeki algoritmanın gerçek ölçülen değer ile uydurulan eğri temelde örtüştüğü ve yüksek uyum derecesi mevcut tahminin doğruluğunu gösterir. Seks. Şekil 5'teki tahmin edilen akım hatası yüzdesi, bu makaledeki algoritmanın mevcut hata oranının neredeyse sıfır olduğunu göstermektedir; bu da, bu yöntemin, gerçek ölçüm koşulları altında fotovoltaik modül çıktı özelliklerini tahmin etme doğruluğunu tam olarak doğrulayan çıktı özelliklerini tahmin etmede yüksek doğruluğa sahip olduğunu gösterir.
Özetle, hesaplama örneklerinde, simülasyon modeli altında fotovoltaik modülün dahili parametrelerini tanımlamak için farklı algoritmalar kullanılmış ve bu yazıda algoritmanın doğruluğu ve hızı karşılaştırılmıştır. Ve bu algoritma aracılığıyla fotovoltaik modüllerin çıktı özelliklerini farklı çalışma koşulları altında doğru bir şekilde tahmin etmek için ve ardından çıktı özelliklerini tanımlamak ve tahmin etmek için gerçek ölçülen fotovoltaik modül verilerindeki algoritma ve geleneksel yinelemeli algoritmalar aracılığıyla deneysel sonuçlar, algoritma parametrelerinin Tanımlamanın doğruluğu ve çıktı özelliklerinin tahmininin doğruluğu ve etkinliği.
4 sonuç olarak
Bu yazıda, fotovoltaik modüllerin dahili parametreleri, geliştirilmiş algoritmalar aracılığıyla doğru bir şekilde tanımlanmıştır.Fotovoltaik modüllerin simülasyon modeli ve gerçek ortamda ölçülen veriler, parametre tanımlama ve çıktı özellikleri tahmin deneyleri için kullanılmıştır. Simülasyon testinde ilk olarak standart koşullar altında fotovoltaik modüllerin 5 parametresini belirlemek için üç çeşit parçacık sürü algoritması kullanılmış ve geliştirilmiş kuantum parçacık sürüsü algoritmasının yerel optimuma düşmekten kaçınarak hızlı yakınsama hızına ve yüksek doğruluğa sahip olduğu sonucuna varılmıştır. Aşağıdaki koşullar altında parametre tanımlamasının etkinliği ve doğruluğu; daha sonra, farklı sıcaklıklarda ve ışık yoğunluklarında fotovoltaik modüllerin parametrelerini tanımlamak için geliştirilmiş kuantum partikül sürüsü algoritması kullanılır ve ilgili çıktı karakteristik eğrisi, tanımlama sonuçlarına uydurulur ve böylece mevcut hata yüzdesi hesaplanır. Simülasyon modeli altında çıktı özelliklerini tahmin etmek için bu yöntemin doğruluğu doğrulanır ve açıklanır. Parametre tanımlamasının doğruluğunu ve bu yöntemin çıktı karakteristik tahmininin sınırlandırılmasını daha da doğrulamak için, bu makale ölçülen verileri genel çalışma koşulu altında kullanır (S = 260 W / m2, T = 37 ). Doğruluk doğrulanır ve doğrulama sonuçları, bu yöntemin genel mühendislik uygulanabilirliğine ve yüksek doğruluğa sahip olduğunu gösterir. Bu makale, PV modül parametresi tanımlama ve çıktı karakteristik tahmini için geniş uygulanabilirliğe sahiptir.PV modüllerinde maksimum güç noktası takibi (MPPT) ve arıza teşhisi araştırması için destek sağlayabilir.Mühendislik değeri ve promosyon önemi yüksektir.
