光伏系统发电效率提升方法研究

光伏系统发电效率提升方法研究

单金玲

国网山东省电力公司郓城县供电公司 山东菏泽 274700

摘要：随着科技的进步和人类社会的发展，巨大的能源消耗和由此引发的环境污染给人类生产生活带来了很大的威胁。为此，科研人员开始投身到了新能源的开发和利用当中，以缓解世界能源危机。太阳能作为常见的绿色清洁能源，得到了进一步挖掘。光伏发电也体现了可持续发展理念，成为世界新能源产业中最为重要的一员。然而，当前太阳能电池板由于自身材料和外界条件等因素的制约，发电效率并不高。加大对光伏发电效率影响因素和应对策略的研究，将对整个光伏产业的发展起到积极的作用。

关键词：光伏系统；发电效率；提升方法

1导言

目前的光伏发电系统，能源转换效率非常低，受环境和天气的影响大，很大程度阻碍了光伏产业的发展和普及。基于以上情况，为了提高光伏发电系统中太阳能的转化率，本文深入分析了光伏系统发电效率提升方法。

2光伏发电效率的影响因素

第一，环境因素。环境因素主要包括辐射强度大小及温度变化对光伏发电效率的影响。其中辐射强度主要取决于地理位置、海拔高度、大气环境、气候条件等因素。一般纬度越低，其太阳高度角就越大，太阳辐射强度越强，反之太阳高度角越小，太阳辐射强度就越弱；海拔高度越高时，空气就越稀薄，大气中的水汽和尘埃的含量也越少，太阳辐射强度越大；大气环境也在一定程度上影响太阳辐射强度，在晴朗无云的天气，大气透明度高，到达地面的太阳辐射能量就多，反之灰尘、积雪、云层等阴影的遮挡，也会使太阳能电池板接收到的辐射大打折扣。日照时数和温度也是影响光伏发电效率的重要因素。通常日照时间长，太阳能电池板相对获得的太阳总辐射量就多；只有在适当的温度下，发电效率才能达到最佳状态。第二，自身因素。太阳能光伏组件的特性和品质取决于其太阳能电池的材料，不同的材质及制造工艺直接影响着太阳能光伏组件的光致衰减时间和光电转换效率；对于交流负载而言，逆变器的性能对太阳能光伏发电效率有着重要影响；最大功率点跟踪可以提高光伏发电效率。第三，人为因素。光伏组件接收的辐射总量由天空散射量和地面反射量共同组成，所以要想提高光伏发电效率必须寻找到最佳倾斜角度进行安装；在光伏组件连接过程中，由于组件间的电流（电压）差异造成电流（电压）的损失，即组件的不匹配，也是影响发电效率的因素；设计施工过程不合理，维护清洁不及时等，也会在一定程度上降低光伏发电效率。

3光伏系统发电效率提升方法

3.1运用太阳跟踪方法

3.1.1视日跟踪技术

参考太阳的运动规律，对太阳进行跟踪的方法叫做视日跟踪，与之相关的技术叫做视日跟踪技术。确定太阳的位置是视日跟踪的最关键的步骤，通过上文中提到的地平参考坐标系，以及太阳高度角和方位角的计算方法，可以快速根据太阳的具体位置进行跟踪，使太阳能电池垂直太阳光，提高单位面积的辐射量，从而提高太阳能电池的能量转换效率。

3.1.2光电跟踪

光电跟踪的原理是在太阳能跟踪装置上安装光电传感器，光敏传感器根据太阳光照角度的变化，测量光强度的变化，经过A/D转换，输出电信号，并传给控制器。光电传感器检测太阳光方向是否偏离轴线，当太阳光发生偏离时，通过控制器分析和作差比较，发出偏差信号，输出信号给驱动器，通过驱动器来控制电机转向和转动，使太阳能电池板重新对准太阳光线方向，达到系统的自动跟踪效果。

3.1.3阳跟踪控制改进设计

针对光电跟踪和视日跟踪两种模式各自存在的问题，尝试将两种跟踪方式相结合，取长补短，通过改进跟踪策略的方式进行优化。改进后的复合跟踪以光电跟踪做为主要的跟踪方式，视日跟踪作为辅助的跟踪方式，参考地理位置设定跟踪时间，跟踪模式根据天气状况通过中断的方式自行切换。夜晚光照强度降低到临界值时，回到初始位置，停止光线追踪，光照强度高于临界值再重新启动跟踪。在多云或者阴晴不定的天气时，光线忽明忽暗，使光电传感器产生的电信号差值变小，如果低于预设最低差值，系统自动切换跟踪模式，改为使用视日跟踪的控制方式执行太阳跟踪，同时改变跟踪的频率，不需要实时变化，采用定时跟踪的策略，每隔一定的时间向控制器发出一次脉冲信号即可，尽可能的减少步进电机消耗的能量，当光线强度恢复到预设值以上（错开数值防抖）继续进行光电追踪。复合控制模式，能够适应更大范围的气候条件，积累误差少，跟踪准确度高，工作过程稳定，可以全天候的进行太阳跟踪，避免在阴晴不定的天气状况给系统带来的损耗，使系统更加稳定。

3.2运用功率预测算法

对光伏发电的功率进行预测，如果采取传统统计方法完成气象预报、历史功率数据等数值统计分析，分析结果并不精确。根据气象和太阳辐射强度间的物理映射关系进行预测，需要频繁变换光电转换模型进行功率预测，难以满足现实操作要求。过去主要按照时间顺序完成样本数据排列，根据数据隐含线性规律实现功率预测。尽管模型简单，但在光伏电站日渐增多的背景下，参数确认日渐困难。为解决这些问题，机器学习和深度学习等不同算法得以被提出。

3.3采用最大功率跟踪经典方法

3.3.1恒定电压跟踪法

当温度保持在一个特定的值时，在不同的光照强度下，太阳能电池的P-V特性曲线上的最大功率基本保持在电压值Vm，Vm为光伏电池的最大工作电压，当光伏电池的输出电压钳制在Vm附近时，就可以保持稳定的最大功率输出，这就是恒压跟踪法的工作原理。

3.3.2扰动观察法

扰动观察法的原理是：在光伏系统工作过程中，定时给当前的光伏阵列输出电压一个小范围的波动，记录扰动后输出功率的变化，根据输出功率的反馈来决定下一步电压的扰动。

3.4采用变步长的扰动观察法

传统的扰动观察法扰动步长为一个固定值，设置较大的步长能够快速响应环境的变化，但会使工作点在最大功率点附近反复波动，影响稳定性；设置较小的步长会使到达最大功率点的周期变长，使系统响应速度变慢，因此为了平衡速度和精度，选取合适的扰动步长十分关键。所以根据上面的问题，对扰动步长进行调整，经过对比分析，本方案将影响扰动步长的光照强度分为三个区间。试验表明，光照强度变化在50W/m²以上，基本不会出现跟踪丢失的现象，因此将50W/m²作为扰动步长的一个切换阈值，而20W/m²以下的扰动变化反而更容易引起最大功率振荡，所以将20W/m²作为停止扰动的另一个阈值。综上所述，当光照强度的变化在50-100W/m²的范围内采用一个较大的扰动步长，光照强度的变化在20-50W/m2的范围内采用一个较小的扰动步长，光照强度的变化在0-20W/m²的范围内，认为是一个极其微小的变化范围，为了避免系统在最大功率点处来回震荡，减少系统功率损耗，在这个范围内不进行电压扰动，当检测外界环境变化超过22W/m²（错值防抖）时，系统继续进行扰动观察算法最大功率跟踪。

4结束语

总之，太阳能作为一种清洁的可再生能源，近年得到了持续开发及推广，特别是我国的光伏产业已走上了快速发展的道路。本文对影响光伏发电效率的因素进行了全面分析，并对提高光伏发电效率的策略进行了概括论述。相信在科技不断推动下，太阳能利用的广度和深度一定能够得到进一步提高，光伏产业在未来定会大有可为。

参考文献：

[1]陈墨煖.光伏发电系统发电效率研究[J].科技展望,2015,25(25):90.

[2]刘进峰,刘振永,冯栓良.提高光伏发电系统效率的一般方法[J].科技创新导报,2015,12(34):96-97.

[3]曲洪达,白恺,李智,宗瑾,张改利,翟化欣.光伏发电并网效率提升的关键技术研究现状[J].华北电力技术,2014(01):8-12.

[4]马慧卿,杨风,杨丹丹.对光伏发电系统效率提升的研究[J].电子世界,2014(10):38-39.