【摘 要】
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太阳能由于其清洁安全、持续可用、易获取等特性,成为可再生能源的重要选择,光伏(Photovoltaic,PV)技术具有在电气化世界各个角落供应强大电力的能力。但光伏系统的输出功率容易受到多种因素的影响,包括光照强度、环境温度、局部阴影情况(Partial Shading Conditions,PSC)等,而移动云层、建筑物、树木等的遮挡造成的局部阴影会造成光伏阵列所受辐照度不均匀,发生功率失配,导
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太阳能由于其清洁安全、持续可用、易获取等特性,成为可再生能源的重要选择,光伏(Photovoltaic,PV)技术具有在电气化世界各个角落供应强大电力的能力。但光伏系统的输出功率容易受到多种因素的影响,包括光照强度、环境温度、局部阴影情况(Partial Shading Conditions,PSC)等,而移动云层、建筑物、树木等的遮挡造成的局部阴影会造成光伏阵列所受辐照度不均匀,发生功率失配,导致光伏系统的输出功率急剧下降、发电效率降低。为了提高在局部阴影情况下PV系统的发电效率,论文作了以下两个方面的研究:其一是对光伏阵列拓扑展开探究。局部阴影会导致光伏阵列的最大功率点的值大幅减小,为了提高光伏阵列在局部遮阴下的免疫能力和发电能力,使光伏系统在PSC下能够获得更大的最大输出功率,对光伏阵列拓扑展开研究。搭建了 8×8光伏阵列模型并设置了 7种典型的局部阴影遮挡情况,对串联(Series,S)、并联(Parallel,P)、串并联(Series-Parallel,S-P)、全交叉连接(Total-Cross-Tied,T-C-T)、桥型连接(Bridge-Linked,B-L)和蜂巢型连接(Honey-Comb,H-C)等光伏阵列拓扑在各种局部阴影下的输出特性进行了仿真与分析。在此基础上,采用功率损失(Power Loss,PL)率和效率因子(Fill Factor,FF)来评估各种光伏阵列拓扑的发电输出性能。其二是对光伏系统最大功率点追踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)方法的研究。当发生PSC时,光伏阵列的P-V特性曲线通常有多个峰值,目前常用MPPT方法的追踪速度和准确性有待提升。论文对MPPT控制技术进行了研究,把天牛群优化(Beetle Swarm Optimization,BSO)方法应用到MPPT控制,提出了基于天牛群优化算法的MPPT控制方法。设置了多种光照情况来作仿真验证,并用基于粒子群方法的MPPT方法进行比较分析。仿真和分析结果表明,T-C-T阵列相较于S-P阵列对局部遮阴情况具有更强的免疫能力,在PSC下能显著提高阵列的最大功率值;所提的基于BSO的MPPT控制方法追踪速度更快、精确度更高,且追踪过程更稳定、功率波动较小。
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