Новый метод определения параметров однодиодной модели фотоэлемента на основе табличных данных
Аннотация
Немногие производители фотоэлектрических модулей предоставляют достаточный набор графических зависимостей, необходимый при прогнозировании и оптимизации работы фотоэлектрических систем. Получение вольт-амперных характеристик требует точных лабораторных измерений, что ведет к увеличению производственных затрат. Кроме того, большинство методов определения характеристик фотоэлектрических модулей требует итерационных подходов, нуждается в дополнительной информации и может эффективно использоваться лишь специалистами высокого уровня. По этой причине разработчикам фотоэлектрических систем приходится выбирать между использованием дешевых фотоэлектрических модулей без достаточного набора технических данных и надежным прогнозированием режимов работы модулей, возможным в случае предоставления их производителями вольт-амперных характеристик.
В статье рассмотрен новый метод определения характеристик (параметров) 5-параметрической однодиодной модели фотоэлемента для модулей различных производителей. Параметры определяются минимальным набором технических данных, обычно предоставляемых всеми производителями. Предлагаемая процедура использует точный и простой метод, не требует итерационных подходов, дополнительной информации и высокой квалификации пользователей. Метод использует эмпирическую зависимость, позволяющую рассчитывать начальные значения последовательного и шунтирующего сопротивлений и определяет параметры однодиодной модели, используя информацию, предоставленную производителями.
Способность разработанной модели воспроизводить вольт-амперные характеристики фотоэлементов была проверена путем сравнения результатов предложенного метода с данными измерений на фотопанелях с кремниевыми модулями (монокристаллическими и поликристаллическими) различных производителей. Метод также сравнивался с другими аналогичными методами. Результаты исследований подтверждают надежность предложенного подхода.
Литература
1. Рефаат А., Элгамал M., Коровкин Н.В. Новая централизованная топология фотоэлектрических преобразователей, работающих с сетью, оптимизированная для условий частичного затенения. – Электричество, 2019, №7, с. 59–68.
2. Рефаат А., Осман М. Х., Коровкин Н.В. Оптимальное извлечение энергии из неоднородно стареющего фотоэлектрического массива с использованием сумматора тока. – Электричество, 2019, №10, с. 54–60.
3. Averbukh M., Lineykin S., Kuperman A. Obtaining small photovoltaic array operational curves for arbitrary cell temperatures and solar irradiation densities from standard conditions data, Prog. Photovolt. Res. Appl. 21 (2012), pp.1016–1024.
4. Sera D., Teodorescu R., Rodriguez P. PV panel model based on datasheet values. – Proc. IEEE Int. Symp. Ind. Electron., 2007, pp. 2392–2396.
5. Ismail M.S., Moghavvemi M., Mahlia T.M.I. Characterization of PV panel and global optimization of its model parameters using genetic algorithm. – Energy Conversion and Management, 2013, 73, pp. 10–25.
6. Tina G.M., Ventura C. Evaluation and validation of an electrical model of photovoltaic module based on manufacturer measurement. – Sustainability in Energy and Buildings, 2013, vol. 22, pp. 15–24.
7. Etienne Saloux, Alberto Teyssedou, Mikhaïl Sorin. Explicit model of photovoltaic panels to determine voltages and currents at the maximum power point. – Solar Energy, 2011, vol.85, No.5, pp.713–722.
8. El-Sayed M. I., Mohamed M. A. E. H., Osman M. H. A novel parameter estimation of a PV model. – 2016 IEEE 43rd Photovoltaic Specialists Conference, 2016, pp. 3027–3032.
9. Senturk A., Eke R. A new method to simulate photovoltaic performance of crystalline silicon photovoltaic modules based on datasheet values. – Renewable energy, 2017, 103, pp. 58–69.
10. Mohammad H., Mokhtari H. On the comprehensive parametrization of the photovoltaic (PV) cells and modules. – IEEE Journal of Photovoltaics, 2017, 7.1, pp. 250–258.
#
1. Refaat A., Elgamal M., Korovkin N.V. A novel grid connected photovoltaic centralized inverter topology to improve the power harvest during partial shading condition. – Electricity, 2019, No. 7, pp. 59–68.
2. Refaat A., Osman M. H., Korovkin N. V. Optimum Power Extraction from Non-Uniform Aged PV Array Using Current Collector Optimizer Topology. – Electricity, 2019, No. 10, pp.54–60.
3. Averbukh M., Lineykin S., Kuperman A. Obtaining small photovoltaic array operational curves for arbitrary cell temperatures and solar irradiation densities from standard conditions data, Prog. Photovolt. Res. Appl. 21 (2012), pp.1016–1024.
4. Sera D., Teodorescu R., Rodriguez P. PV panel model based on datasheet values. – Proc. IEEE Int. Symp. Ind. Electron., 2007, pp. 2392–2396.
5. Ismail M.S., Moghavvemi M., Mahlia T.M.I. Characterization of PV panel and global optimization of its model parameters using genetic algorithm. – Energy Conversion and Management, 2013, 73, pp. 10–25.
6. Tina G.M., Ventura C. Evaluation and validation of an electrical model of photovoltaic module based on manufacturer measurement. – Sustainability in Energy and Buildings, 2013, vol. 22, pp. 15–24.
7. Etienne Saloux, Alberto Teyssedou, Mikhaïl Sorin. Explicit model of photovoltaic panels to determine voltages and currents at the maximum power point. – Solar Energy, 2011, vol.85, No.5, pp.713–722.
8. El-Sayed M. I., Mohamed M. A. E. H., Osman M. H. A novel parameter estimation of a PV model. – 2016 IEEE 43rd Photovoltaic Specialists Conference, 2016, pp. 3027–3032.
9. Senturk A., Eke R. A new method to simulate photovoltaic performance of crystalline silicon photovoltaic modules based on datasheet values. – Renewable energy, 2017, 103, pp. 58–69.
10. Mohammad H., Mokhtari H. On the comprehensive parametrization of the photovoltaic (PV) cells and modules. – IEEE Journal of Photovoltaics, 2017, 7.1, pp. 250–258.
