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光伏发电的发展现状及控制方法研究

2022-07-29徐修衍

光源与照明 2022年4期
关键词:转化率太阳能发电

徐修衍

河海大学 能源与电气学院,江苏 南京 211100

0 引言

我国正处于经济快速发展时期,各类项目对能源的需求不断增加。传统的煤炭等化石燃料能源储存量逐渐减少,加剧了能源危机。因此,在未来的发展中,需加速能源发展,研究太阳能光伏发电技术。

传统化石燃料会引起环境污染等问题,给人们的健康和日常生活造成严重困扰,因此需要引起全世界的重视。光伏发电技术的创新和应用,不仅可以解决电力消耗问题,而且可以起到保护环境、促进生态可持续发展的作用。

1 光伏发电的发展现状

1.1 光伏发电材料的发展

1.1.1 晶硅材料

光伏产业发展的基础是发电材料,人们发现半导体硅的发电原理后,光伏发电技术主要采用的是二极管发电技术。最初采用的是单晶硅发电技术,因为单晶硅的晶化时间长,且对材料造成的损耗较大,导致发电效率较低、成本非常高,逐渐无法跟上工业规模。因此,人们探索出了一种新的结晶技术——多晶硅的晶化技术,多晶硅的晶化时间更短,能量消耗更低,提高了生产力。

在硅太阳能电池中,单晶硅的转化效率最高,在大规模的应用和生产中占主导地位,其极限转化效率可达27%。多晶硅的理论转化率为20%,实际转化率一般在12%~14%。在化合物太阳电池,可以将Ⅲ/Ⅴ族化合物结合在三种不同的薄膜构造上,理论极限转化率可达67%,实际转化率为30%,有望成为一种低成本、高转化率的光伏发电材料。

1.1.2 非晶硅材料

随着技术发展和人们的不断探索和研究,非晶硅材料也逐渐用于光伏产业。非晶硅材料对原材料的消耗更少,结晶温度更低,且大批量生产能耗更低。

1.1.3 有机半导体材料

目前,对有机半导体的研究也逐渐深入,并五苯和噻吩材料光伏阵列转化率已达5%,其工艺简单、实用性强、柔性强,应用前景广阔。薄膜电池近些年也引起广泛关注,其可分为硅系、Ⅱ/Ⅳ族化合物等,目前用于光伏阵列的转化率基本在20%左右。考虑到成本和工艺等因素,单晶硅和多晶硅仍是主要的材料来源。然而,薄膜光伏阵列、化合物电池及有机物电池等都已展现出优良特性和性价比,在未来技术成熟时,将逐渐成为光伏阵列的主流材料[1]。

1.2 国内发展现状

近几年,国内的光伏发电产业虽然规模扩大,但是总体发展还处于制造业范畴,大多数企业的创新研发能力有限,没有自己的知识产权和特色产业,一旦危机来临,产业链的成本增加,企业将进入寒冬期。受原材料的限制,多晶硅和单晶硅价格都开始上涨,导致国内的太阳能产品价格上涨,失去了以前的低价优势;同时,国外的市场只能消化一部分产能。目前,光伏发电主要朝着以下三个方向发展。

(1)引入光伏发电竞争机制。激发光伏发电企业的竞争意识,提高各企业创新研发能力。

(2)加强对可再生能源的利用,解决弃光难题。为响应绿色、清洁能源的发展号召,光伏发电企业要加强对可再生能源的开发及利用,提高可再生能源在发电能源中的占比。企业应减小火力发电的规模,抑制弃光问题的出现,并加大对配电网及输电通道等设施的资金投入。

(3)提高光伏发电的环保性。虽然太阳能是清洁能源,但是光伏发电会对环境产生一定的影响。我国不仅要及时建立光伏发电对环境影响的评估体系,还要对光伏材料进行回收再利用,提高光伏材料的利用率及太阳能的转化率[2]。

1.3 国外发展现状

在国外,光伏行业的发展一般先由政府扶持,提供前期助力。政府通过免税降税、财政补贴、降低出口关税等经济或政策手段帮扶,当企业能够基本生存之后,再引进民间资本,逐渐扩大行业规模,从而产生收益,使企业开始良性循环。

从各个国家的发展经历来看,无论是政府还是民间资本的投入,光伏产业的回报比都不高,再加上经济危机、财政压力等问题,对光伏产业的扶持力度不如之前[3]。但在全球气候变暖的大背景下,在“碳中和”和能源问题的驱动下,对于光伏产业的扶持又逐渐提上日程。

2 太阳能电池的光伏发电原理

光伏发电可以基于半导体界面的光生伏特效应,将光能直接转化为电能,如图1所示。太阳能电池的芯片是一种具有光电效应的半导体器件。半导体的PN结受到太阳光照射后,被吸收的光激发,使束缚的电子处于高能级状态,成为自由电子。这些自由电子在晶体内部向各个方向移动,产生“光生电子—空穴”对,剩余的空穴在晶体周围飘移。自由电子(-)聚集在N结,空穴(+)聚集在P结,在电池两端积累起异性电荷,产生电动势,即光生电动势。

图1 光生伏特效应

当多个太阳能电池串联或并联时,可以形成输出功率较大的太阳能电池方阵。光伏发电系统产生的直流电流经过一系列逆变、检测、控制、保护等过程,最终并入电网。

3 光伏阵列的输出特性

研究光伏阵列的输出特性,可以更好地利用光伏阵列提高能量的转化率。不同光伏阵列在不同条件下有不同的输出特性,一般研究的是25 ℃,1 000 W/m2时的特性曲线,结合不同阻值时的输出电压和输出电流,可以得到光伏阵列的输出伏安特性和功率特性[4],如图2、图3所示。

图2 25 ℃、1 000 W/m2的I-U曲线

图3 25 ℃、1 000 W/m2的P-U曲线

在图2、图3中,短路电流Isc为太阳能光伏阵列两端短路时所测得的电流大小;开路电压Uoc为太阳能光伏阵列完全不带负载时测得的两端电压值;负载电阻变化会导致太阳能光伏阵列的输出功率改变,而当负载电阻等于太阳能光伏阵列的内阻时,测得的输出电压和输出电流就是最大功率点的输出电压Um和输出电流Im,此时得到的功率就是最大输出功率Pm[5]。

转换率η指在最大功率输出点的转化率,其大小等于太阳能光伏阵列输出功率比光伏阵列表面所接收到光照功率。温度补偿系数α和β分别为开路电压的温度系数和短路电流的温度系数,都受到温度T的影响:

4 光伏发电的控制方法

4.1 建立光伏阵列等效模型

光伏阵列的等效模型如图4所示。当光照强度不变时,在工作条件下的光伏阵列产生的光生电流不随时间变化而改变,可将其视为理想的恒流源。部分流入外电路负载RL的光生电流为I;在此电流作用下,负载上形成路端电压U;路端电压反过来流向偏置于PN结的等效二极管,产生的暗电流Id与光电流相反;材料本身具有一定的电阻率,电压流入外电路时电阻增大,电阻在等效电路中等效为一个串联电阻Rs;由于制作金属化电极的电池片边缘漏电、微裂纹和划痕等处形成的金属桥漏电,使得应该流过负载部分的电流短路,在等效电路中等效为一个并联电阻Rsh。因此,光伏阵列可以等价于一个五参数模型,参数分别为光电流Iph、二极管反向饱和电流Io、曲线拟合因子a、串联电阻Rs及并联电阻Rsh。

图4 光伏阵列等效模型

4.2 基于数学模型的间接控制方法

间接控制方法的典型代表是恒定电压法(CVT)、短路电流比例系数法和插值计算法等。其中,恒定电压法是指在系统控制要求不高或外界环境条件变化不大的情况下,最大功率点的电压波动范围小,光伏电池的最大输出电压Um与开路电压Uoc间存在近似的线性关系,通过调节开路电压Uoc即可快速追踪到最大功率点[6]。

4.3 基于采样数据的直接控制方法

采用直接控制方法可以实时采集光伏电池输出的电压值和电流值,根据系统运行的实际状况实现最大功率点跟踪。这类方法主要有扰动观察法(P&O)和电导增量法(INC)等。

扰动观察法是通过对光伏电池的输出电压不断施加扰动,观察其输出特性的变化,以此判断其功率大小及下一步的变化情况,直到使系统跟踪到最大功率点并稳定运行。

相较于扰动观察法,电导增量法可以通过实时测量和比较,快速准确地预估出最大功率点的大致位置,进而实现最大功率跟踪,避免了电压调整的盲目性。但是电导增量法的计算量较大,其稳态精度和计算速度成反比[7]。

4.4 基于非线性特性的智能控制方法

光伏电池的输出特性曲线具备明显的非线性,传统的算法难以满足其控制要求。对此,可以使用模糊逻辑控制、人工神经网络等算法。模糊逻辑控制算法不需建立光伏发电系统准确的数学模型,具有鲁棒性强、跟踪精度高等特点。

基于人工神经网络的跟踪最大功率点算法计算工作量小、响应速度快,具有强大的推理和记忆能力,但是缺点是对于不同的光伏发电系统,需要对样本进行针对训练且训练时间较长[8]。

5 结束语

在能源短缺及环境污染的背景下,丰富的太阳能资源将为解决人类的能源问题作出巨大贡献。其中,光伏发电技术吸引了越来越多能源专家及能源企业的研发与投资。光伏电池的最大功率点主要受光照强度和温度的影响,如何实现太阳能光伏电池最大功率输出将成为研究的重点。

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