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光伏阵列

光伏阵列 在现代社会中,新能源的使用已经成为一种绿色又便捷=的能$源来源@渠道了。而其中太阳能是一种资源丰富、…

光伏阵列

在现代社会中,新能源的使用已经成为一种绿色又便捷=的能$源来源@渠道了。而其中太阳能是一种资源丰富、分布广泛、环境污染小的理想替代∠能源,大规模光伏发电是太阳能利用的重要形式。但规模?光伏÷阵列在运行过程中,除受自然环境?(如云、台风、落叶等)影响外,还存在自﹣身材料老化、光伏电池板不匹配等故障问题。

本文∷引用?地址:http://www.eepw.com.cn/art∪i?cle/2277%90.·htm

光伏阵列∥⌒故?障形成原因?及影响

根据对阵列输出特性的?影响,阵≮列中电池板损坏和阴影影响⊥都可归?纳为光?伏阵列故障,由光伏¬电池单体到光伏阵列存≠在的故障点及故障点?随时间变化的分布情况,这些×故障对光伏㏕?阵列输出特性的影响都可等效为阴影。根据影响特?性可将阴?影?分成硬性和软性阴影两类,如表1所示。软性阴影具m有时变性,其形状?随时间变化而变化,如云、树木和建筑物等形成的影子;而硬性阴影?具∩有时不变1性,即一旦形成就不随时间变化而变化,如电池表面污垢及电池损坏。软性阴影还与部分硬性阴影的形成有因果关系,如在云或树木等形成的软性阴影影响下光?伏阵列会形?成不匹配?。

图1示?出存在故障的光伏阵列,其输出特性中存在局部最大功率点,该功≌率点∝与?阵列全局最?大功率点之间存〒在功℉率差额。?文№献对比了多种商用光伏℅逆变器在阵列故障下的工作情况,结果表明测试逆变器输出功率都?出现损?失,在严重时功率损失高达70%,若阵列长期运行在局部最大功率?点会导致整个系统效?率±降低?。 ?此外,故障存在会造成电池板热斑效应,加速电池板损坏,甚至引起火?灾。总之,∴存在这些故障问题‰不仅从源头直接或间接地降低了光伏系统的效率×,㎏而?且缩短了光伏阵列使用寿命,从?而增加了发电成?本。在规模光伏?阵列中,由于电池板♂数量大,阵列中出现故障电池板的概率也随⊿之增加,因此研究规模光伏阵列故障诊断方¤法对阵列高*效运行及推动光伏产§业?健康持续发展具有重要的意义?和应用价值。≒

光伏阵列故障∵诊断方法

文献利用∫电池板热斑效应,在阵列前面架设热成像仪,通过图像处理程序实现在线故障诊断并能实现故障点的定位。

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对地电容测?量(E¥CM)一般用于?检测传输?线中的?断点,该方法可根据?情况分为比较法和钳形测量法。若有两串电池板,其?中一个正常,另一个有故障,则可通μ过测?量有故?障的电池串的对地电容和㎜正常电池串的对地电容来判断断点:

式中:x为%断?点处?的电?池板数;Cx为有问题的电池板的对地电容≤;Cd为正常的一串电池板的对地电容;M为单串中的电?池板数。⊕

若m只有?一串电池板,可通过检测正、负极的对地?电容通过x=[Cp∞/(Cn+Cp)]M来判?断。Cn,Cp∮分别为光伏电池板串联后?的负极和?正极的对?地电容。

时域反射法(TDR)是一种类似于?雷达的检测方法。输入信号o进入传输线,当出现阻抗不匹配时∷产℡生反射信号,通过比较输入信号与反射信号来定位故障,如图2所示。当出现故障时,反射波会?出现不同的延时和波形的改变,通过改变检测¥波形能够检测老化﹣(串联电?阻的增加)和故障点在光伏阵列?中的位置。实验需在黑暗环境下进行,<因为白天?光照的影响会?使阵列阻抗不稳定﹥,而在黑暗的″情况下光伏阵列的阻抗特性较稳定。

ECM≡和TDR均?≯需在系统停止?工作??情况下检㏒测,难以做到实?时监?测>。文献在不﹤同故?㈱障?状态下提取多种特征㎞参数,在PS*IM仿真环境下,利用事件相关度数学模型对阵列进行故障诊断,该方法需采集多种故障状态及不同环境下光伏电池阵列的输出特性;文献利用卫星观测光伏阵列??所在地?区的?天气情况,将模型预√测得到的光?伏阵列所能发出的功率与检测得到的实际功率进行?比较??,来判断阵列是否存在故障,该?方法虽能判断阵列是否故障,但不能对故障点定位;文献由统计≧数据/通过智能学习㏄方法诊断?出故障点,需要集合整个阵列各故3障点?下的统计数据?如光照强度、温度以及输出功率等;文献以电流检测为?手段,通过设计复杂的阵列结构连接方式实现故障电池?板﹢定°位,该方法需要的电流传感器?较多且该阵列㎡∟结构形式在工程上∈难以应用?;文献采用实时监测※外部环境的方法‖,通过模型计算出阵列的应输出功率,∶并将其与实际输出功率比较,从而判断阵光伏阵列列是否故障,这种方法难以⊙实现故障点的精确定位;文献采用功率单元?补∧偿的方法,即当光伏电池板♀因故障不㎝能发出功率′时,用功£率单元?弥补?损?失的功率。但这里仅考虑了电池板串联情况,实际中光伏阵列是串并联结合的,因?此该方法具有一定?的局限性;文献通过?改变阵列结构来减小阴影对+阵列输出特性影响,该方法在使用过程中需加入大量≦的㎎开关,=因而在规模光伏阵列中难以推?广;文献利用3层人工神经网络的方法实现故障点定位,但该?方?法需要阵列大量的工作数据为神经网络提供训?练且主要3针对电池板短路故障。文献针对光伏组串结构,?提出通过扰动工作电流来检测各电池板工作电压的方法,∨从而实现单支??路mol光伏故障诊断。文献初步研究了小型光伏阵列故障诊?断方法及传感器放置策略。表2分别给出上述方法在不间断运行、故障诊断∑和工程适用性这3方面的不足,其中红∏外检?测法、E∣CM,TDR、智能算法、功率对比法均存在难以克服的困难,基于电特性检测方法研究则较少,若能突破诊断方法◎及传感器?数量这两个技㏑术瓶颈则可兼≥具三方面??潜力¢。

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作者: mgnqyz

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