Техникалық сипаттамаға сәйкес фотоэлектрлік модуль параметрлерін анықтаудың жаңа әдісі
DOI:
https://doi.org/10.31489/2022No1/55-64Кілт сөздер:
фотоэлектрлік модуль, күн элементі, бір диодтағы эквивалентті алмастыру сұлбасы, фотоэлектрлік модуль параметрлерін анықтау.Аңдатпа
Берілген мақалада нақты жұмыс жағдайында фотоэлектрлік модульдің математикалық моделін құру әдістемесі берілген, бұл модель энергиялық сипаттамаларын қайта жаңғыртуға мүмкіндік береді. Сондай-ақ, фотоэлектрлік түрлендіргіштердің математикалық модельдерінің негізгі түрлері қарастырылып, олардың параметрлерін бағалаудың ең танымал әдістері талданды. Бағдарламалауды қолданбай және сандық бағалау алгоритмдерін құрмай-ақ, техникалық спецификация мәліметтері бойынша фотоэлектрлік модульдің параметрлерін анықтаудың түпнұсқа және қарапайым әдісі ұсынылған. Ұсынылған әдіс «шешімдерді іздеу» құралы орнатылған Excel кестелік бағдарламасында оңай жүзеге асырылады. Kyocera KC200GT фотоэлектрлік модулінің вольт-амперлік сипаттамасын модельдеудің нәтижелері температура мен жарықталуының кең диапазоны үшін ұсынылған. Сонымен қатар, модельдің сипаттамалары мен эксперименттік мәліметтерді салыстыру арқылы дәлдік бағаланды. Бірқатар фотоэлектрлік модульдер үшін модельге сынақ жүргізілді, модельдеу нәтижелерінің өндірушінің мәліметтерімен жақсы сәйкестілігін көрсетті. Модель MPP аймағында (максималды қуат нүктесі) модельдеудің жоғары дәлдігін қамтамасыз етеді. Бұл факт оны фотоэлектрлік станция контроллерлерінің тиімді алгоритмдерін жасау, түрлендіргіш құрылғылардың электр тізбегін жақсарту, электр энергиясын өндіруін болжау, жұмыс режимдерін талдау және фотоэлектрлік жүйелерді оңтайландыру үшін пайдалануға мүмкіндік береді.
References
"1 Handbook of photovoltaic science and engineering / edited by Antonio Luque and Steven Hegedus. John Wiley & Sons Ltd, The Atrium, Southern Gate, Chichester, West Sussex PO19 8SQ, England, 2003, 1117p.
Practical handbook of photovoltaics: fundamentals and applications / edited by Tom Markvart and Luis Castafier. Elsevier Advanced Technology, The Boulevard. Langford Lane, Kidlington OxfordOX5 lGB, UK, 2003
Wang S., Zhang Y., Hao P., Lu H. An improved method for PV output prediction using artificial neural network with overlap training range. Journal of Renewable and Sustainable Energy. 2021, Vol. 13, article number 063502. doi: 10.1063/5.001951
Khanna V., Das B.K., Bisht D., Vandanac, Singh P.K. A three diode model for industrial solar cells and estimation of solar cell parameters using PSO algorithm. Renewable Energy. 2015, Vol. 78, pp. 105-113. doi: 10.1016/j.renene.2014.12.072
Masmoudi F., Salem F.B., Derbel N. Identification of Internal Parameters of a Mono-Crystalline Photovoltaic Cell Models and Experimental Ascertainment. International journal of renewable energy research. 2014, Vol. 4, No.4, pp. 840-848.
Bal S., Anurag A., Nanda M., Sourav S. Comprehensive Analysis and Experimental Validation of an Improved Mathematical Modeling of Photovoltaic Array. Advances in Power Electronics. 2015, 654092, doi: 10.1155/2015/654092
Jakhrani A.Q., et al. An Improved Mathematical Model for Computing Power Output of Solar Photovoltaic Modules. International Journal of Photoenergy. 2014, 346704. doi: 10.1155/2014/346704
Abbassi A., Gammoudi R., Dami M.A., Hasnaoui O., Jemli M. An improved single-diode model parameters extraction at different operating conditions with a view to modeling a photovoltaic generator: A comparative study. Solar Energy. 2017, Vol. 155, pp. 478-489. doi: 10.1016/j.solener.2017.06.057
Hmamou D.B., Elyaqouti M., Arjdal E., et al. Parameters identification and optimization of photovoltaic panels under real conditions using Lambert W-function. Energy Reports. 2021, Vol.7, pp. 9035-9045. doi: 10.1016/j.egyr.2021.11.219
Cubas J., Pindado S., Victoria M. On the analytical approach for modeling photovoltaic systems behavior. Journal of Power Sources. 2014, Vol. 247, pp. 467-474. doi: 10.1016/j.jpowsour.2013.09.008
Said S., Massoud A., Benammar M., Ahmed S. A Matlab/Simulink-Based Photovoltaic Array Model Employing Sim Power Systems Toolbox. Journal of Energy and Power Engineering. 2012, Vol. 6, pp. 1965-1975.
El Tayyan A.A. PV system behavior based on datasheet. Journal of Electron Devices. 2011, Vol. 9, pp. 335-341.
Cubas J., Pindado S., de Manuel C. Explicit Expressions for Solar Panel Equivalent Circuit Parameters Based on Analytical Formulation and the Lambert W-Function. Energies. 2014, Vol.7, pp. 4098-4115. doi: 10.3390/en7074098
Aoun N., Chenni R., Nahman B., Bouchouicha K. Evaluation and Validation of Equivalent Five-Parameter Model Performance for Photovoltaic Panels Using Only Reference Data. Energy and Power Engineering. 2014, Vol. 6(9), pp. 235-245. doi: 10.4236/epe.2014.69021
Houssein E.H., Nageh G., AbdElaziz M., Younis E. An efficient Equilibrium Optimizer for parameters identification of photovoltaic modules. PeerJ Computer Science. 2021, 7:e708. doi: 10.7717/peerj-cs.708.
Premkumar M., Jangir P., Ramakrishnan C., et al. Identification of Solar Photovoltaic Model Parameters Using an Improved Gradient-Based Optimization Algorithm With Chaotic Drifts. IEEE Access. 2021, Vol. 9, pp. 62347-62379. doi: 10.1109/ACCESS.2021.3073821.
Patel S.J., Pancha A.K., Kheraj V. Solar Cell Parameters Extraction from a Current-Voltage Characteristic Using Genetic Algorithm. Journal of nano- and electronic physics. 2013, Vol. 5(2), 02008.
Han W., Wang H.H., Chen L. Parameters Identification for Photovoltaic Module Based on an Improved Artificial Fish Swarm Algorithm. Hindawi Publishing Corporation the Scientific World Journal. 2014, 859239. doi: 10.1155/2014/859239
Ma J., et al. Parameter Estimation of Photovoltaic Models via Cuckoo Search. Journal of Applied Mathematics. 2013, 362619. doi: 10.1155/2013/362619
El-Fergany A. Efficient Tool to Characterize Photovoltaic Generating Systems Using Mine Blast Algorithm. Electric Power Components and Systems. 2015, Vol.43, pp. 890–901. doi: 10.1080/15325008.2015.1014579
Abbassi R., Abbassi A., Jemli M., Chebbi S. Identification of unknown parameters of solar cell models: A comprehensive overview of available approaches. Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2018, Vol. 90, pp. 453-474. doi: 10.1016/j.rser.2018.03.011
Villalva M.G., Gazoli J.R., Filho E.R. Comprehensive Approach to Modeling and Simulation of Photovoltaic Arrays. IEEE Transactions on Power Electronics. 2009, Vol. 24, pp. 1198-1208. doi: 10.1109/TPEL.2009.2013862
Obukhov S.G., Plotnikov I.A., Surzhikova O.A., Savkin K.D. Method for prediction of the power output from photovoltaic power plant under actual operating conditions. IOP Conf. Ser.: Materials Science and Engineering. 2017, Vol. 189, 012008. doi: :10.1088/1757-899X/189/1/01200
Obukhov S.G., Plotnikov I.A., Kryuchkova M. Simulation of Electrical Characteristics of a Solar Panel. IOP Conf. Ser.: Materials Science and Engineering. 2016, Vol. 132, 012017. doi: 10.1088/1757-899X/132/1/012017
KC200GT High Efficiency Multicrystal Photovoltaic Module Datasheet Kyocera. https://www.energymatters.com.au/images/kyocera/KC200GT.pdf
Ishaque K., Salam Z., Taheri H., Syafaruddin. Modeling and simulation of photovoltaic (PV) system during partial shading based on a two-diode model. Simulation Modelling Practice and Theory. 2011, Vol. 19, pp. 1613–1626. doi: 10.1016/j.simpat.2011.04.005
"
