V Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2013

1. Введение

Возрастающий интерес к энергетическим ресурсам связан с глобальным потеплением и последствиями парникового эффекта. Сегодня люди понимают, что запасы ископаемого топлива ограничены и его использование ведет к загрязнению окружающей среды. Все более привлекательным становится использование возобновляемых источников энергии (ВИЭ), к которым относятся: солнечная радиация, энергия ветра, энергия рек, приливов и океанских волн, энергия, заключенная в биомассе и органических отходах. Солнечная радиация и энергия ветра способны для выработки в больших мастабах. Главными недостатками является переменные характеристики и зависимости от погодных и климатических изменений. Солнечная и ветровая энергии не могут совпадать со временем распределения спроса. Сочетание двух источников с целом: «Использовать силные из одного источника, чтобы преодолеть слабость другого». Фотоэнергетическая установка, которая сочетает солнечной и ветровой энергоблоков с аккумуляторной батареей, может ослаблять их индивидуальные колебания и снижения требований хранения энергии. Но использование двух различных ресурсов в сочетании, делает анализ систем более сложной. Для того, чтобы эффективно и экономично использовать возобновляемые источники энергии, важными задачами является моделирование каждого компонета системы: фотоэлектрические модели и ветроэнергетическая установка.

1. Фотоэнергетическая установка (ФВЭУ)

Фотоэнергетическая установка (рис. 1) состоит из солнечных модулей, ветровых турбин, аккумуляторных батарей, инвертора, контроллера,и других устройств.

Рис. 1. Фотоэнергетическая установка.

При источников энергии (солнечной и ветровой энергии) в изобилии, генерируемые мощности, после удовлетворения спроса нагрузки, будут заряжать батарею. Наоборот, когда источники энергии являются бедными, батареи будут разряжать энергию, чтобы хватать требования нагрузки. Для того, чтобы предсказать зарабатываемые мощности системы, отдельные компоненты должны быть смоделированы, а затем могут быть оценены в соответствии с нагрузкой спроса.

1. Методы моделирования фотоэлектрических моделей

Обобщенная модель СЭ показана на рис. 2. Источник тока I_ph представляет собой фототок, зависящий от интенсивности излучения, диод VD1 описывает ток, протекающий через неидеальный (с коэффициентом неидеальности n) p-n переход СЭ. В модель включены паразитные параметры структуры фотоэлемента  последовательное сопротивление Rs и параллельное сопротивление R_sh.

Рис. 2. Обобщенная схема замещения СЭ

Для имитирования СЭ и СБ используют различные варианты аналитической модели фотоэлемента. Реализованы обобщенная модель СЭ и несколько упрощенных вариантов модели, проведен анализ результатов моделирования. Показано, что для фотоэлектрических применений шунтирующее сопротивление фотоэлементов считаем достаточно большим, а рекомбинацию в области объемного заряда пренебрежимо малой.

Представлено моделирование температурных характеристик СЭ на базе встроенной в PSpice модели диода. Такой способ имитирования температурных эффектов не учитывает изменение фототока при различных температурах. Проведено моделирование СЭ для различных уровней ионизирующего космического излучения.

Представлена модель СБ и описаны различные случаи затенения батарей. Показана положительная роль шунтирующих диодов в СБ: они предохраняют работу батареи, когда один из элементов полностью затенен, но уменьшают выходное напряжение системы (рис. 3). Анализ потерь мощности и деградации ВАХ СБ при затенениях является достаточно сложной задачей. Моделирование влияния теней произвольной формы на характеристики СБ дает возможность оценить потери мощности при различных вариантах затенения.

а)

б)

Рис. 3. Моделирование затенения СБ:

а – СБ из 18 СЭ с затененными фотоэлементами и шунтирующими диодами ;

б - сравнение ВАХ частично затененной и не затененной батареи

Удобство использования языка PSpice состоит в простоте описания случаев затенения СБ и шунтирующих диодов в конструкции батареи. Недостатки такого имитационного языка – громоздкость, необходимость корректировки исходных файлов для задания различных условий окружающей среды, необходимость сначала библиотечного, а затем схемного описания компонентов. Такой способ моделирования не позволяет легко переходить от единичного СЭ к СБ произвольной конфигурации. Для построения обобщенной модели СБ необходимо использовать другую имитационную среду.

Описание модель СЭ и универсальная модель солнечных батарей в среде Matlab Simulink с использованием принципов визуального программирования.

Солнечные батареи представляют собой последовательно-параллельную комбинацию СЭ. Даны зависимости фототока СЭ и обратного тока насыщения от температуры и освещенности, для вычисления которых используется информация производителей.

Вольтамперная характеристик СЭ описана формулой:

IM= Iph-Is(eqnkTV+IRs-1)

где I_ph – фототок;

Is – обратный ток насыщения;

k – постоянная Больцмана;

Т –рабочая температура;

q – заряд электрона.

Для аналитического описания СБ справедливы зависимости фототока и обратного тока насыщения СЭ от температуры и освещенности.

Зависимость Iph СЭ от температуры и освещенности

Iph=[Is+Ki(T-298)]β1000

Где Ki = 0,0017 А/С

β- освещенность.

Т – температура.

Рис. 4. Фототок I_ph в среде Matlab Simulink в зависимости

от температуры и освещенности

Последовательное сопротивление Rs и обратный ток Isнасыщения зависят от технологии изготовления СЭ и сильно влияет на его характеристики (рис.5, 6): при увеличении Rs и Is уменьшается коэффициент заполнения FF и максимальная мощность P_max.

Рис.5. ВАХ и ВВХ СЭ при различных значениях Rs

Рис.6. ВАХ и ВВХ СЭ при различных значениях Is

Влияние освещенности на выходные характеристики модуля CHN140-36P (140W) на основе монокристаллических кремниевых СЭ показано на рис. 7. Результаты моделирования ВАХ и ВВХ модуля CHN140-36P 140W, изготовленного из монокристаллического кремния с тонкой пленкой аморфного кремния, под действием различных температур представлено на рис. 8.

Рис.7. ВАХ и ВВХ модуля CHN140-36P(140W) под действием различных уровней освещенности

Рис.8. Моделирование влияния различных температур на выходные характеристики модуля CHN140-36P(140W)

Полагаем, что солнечная батарея состоит из Ns последовательно объединенных, Np параллельно объединенных фотоэлементов.

Ток короткого замыкания батареи Isc M=NPIsc, напряжение холостого хода СБ Voc M=NSVoc, последовательное сопротивление Rs M=NsNPRs.

Математическая модель описывает реальный объект лишь с некоторой степенью приближения. В ходе моделирования было произведено тестирование и верификация результатов имитирования СБ. Изменения выходных характеристик и расчетных параметров солнечных элементов и батарей согласуются с известными теоретическими и практическими результатами. Ожидаемая точность математической модели СБ оценочно составляет 10 % с учетом погрешности входных данных и погрешности математических вычислений. Для точного определения погрешности модели требуется проведение дополнительных экспериментов и работа с базой данных измеренных ВАХ и ВВХ.

1. Методы моделирования ветроэнергетической установки

Электрическая мощность генератора ветроэнергетической установки определена по формуле:

Pv=CpρS2V3

Где Pv- мощность ВЭУ (Вт),

Cp- КПД установки,

S- площадь поперечного сечения (м²),

V- скорость ветра (м/с),

ρ- плотность (кг/м³).

Так как ρ и S являются константами, то изменение мощности ВЭУ будет зависеть от изменения Cp и V.

Для оптимизация КПД установки воспользуемся формулой:

Cpa,b=C1C2ai-C3b-C4e-C5ai+C6a

Где a- скорость вершины ротора соответственно скорости ветра,

b- угол наклона по нормали от направления ветра (град.),

1ai=1a+0.08b-0.035b3+1

С₁ = 0.5176 ; С₂ = 116 ;С₃ = 0.4 ; С₄ = 5 ; С₅ = 21 ; С₆ = 0.0068.

На рис. 9 показано, что Ср достигает максимальное значение 0,48 при а = 8,1 и b = 0˚.

Рис. 9. Зависимость Сp(a,b)

Известны различные типы функций распределения скоростей ветра – Вейбулла, Рэлея, Грищевича и др. Одной из наиболее распространенных на практике функций, дающей наиболее точные результаты в диапазоне скоростей ветра 4 – 20 м/с, является распределение Вейбулла, описываемое выражениями:

φvV=kA(VA)k-1exp⁡[-VAk]

где A – коэффициент масштаба; k – коэффициент формы, характерирующий крутизну распределения.

Графикческая функция распределения вероятностей имеет вид, показанный на рис. 10. Функция распределения Вейбулла при k=1 соответствует экспоненциальному распределению и применяется в основном в теории надежности. При k=3 распределение Вейбулла приближается к нормальному закон, который часто называется параболическим законом распределения Гаусса.

Рис. 10 – Функция распределения вероятностей Вейбулла

при А = 10 и k=1,2,3.

Зная _v(V), легко вычислить среднюю скорость:

V=0∞VφvVdV=AG(1+1k)

где G – гамма-функция.

Постоянная k (параметр формы) лежит, как правило, в интервале 1 k 2, и, поскольку G(2)=1, G(1,5)= π2, формула (8) принимает вид:

V≈1.0÷0.9A

т.е. параметр А распределения Вейбулла близок к средней скорости.

Зависимость для накопленной вероятности (вероятности того, что скорость находится в интервале от 0 до V):

FV=0VφvVdV=1-exp⁡[-VAk]

Использование распределения Вейбулла для прогнозирования скорости ветрового потока рекомендуется как в зарубежной, так и в отечественной литературе.

1. Заключение

В процессе моделирования фотоэлектрического и ветроэнергетического модулей наблюдали зависимости выходных характеристик СБ от изменения температуры , освещенности, и т.п. При увеличения температуры и освещенности, коэффициент заполнения FF и максисальная мощность P_мак уменшаются. КПД ветроэнергетической установки достигает максимальное значение при а = 8,1 и b = 0˚.

1. Списокиспользованныхлитератур

1. A. El Ali, N. Moubayed and R. Outbib, Comparison between solar and wind energy in Lebanon, 9th International Conference on Electrical Power Quality and utilization, 9-11 October 2007, Barcelona – Spain.

2. Savita Nema, R.K. Nema, Gayatri Agnihotri,“MATLAB/Simulink based study of photovoltaic cells /modules / array and their experimental verification”, International journal of Energy and Environment, vol.1,No.3, pp.487-500, 2010.

3.Фролкова, Н.О. Компьютерное моделирование вольтамперных характеристик солнечных батарей / И.В.Абраменкова, Н.О.Фролкова // Тезисы докладов XIV международной научно-технической конференции студентов и аспирантов.- 2008.- С.381-382.

4.Фролкова, Н.О. Моделирование влияния температуры на выходную характеристику солнечных элементов / Н.О.Фролкова, О.А.Фролков // Материалы докладов 6-й межрегиональной научно-технической конференции студентов и аспирантов «Информационные технологии, энергетика и экономика», 2009 том 2, С.80-83.

5. Фролкова, Н.О. Обобщенная модель солнечного элемента в среде Matlab Simulink / Н.О.Фролкова, О.А.Фролков // Материалы XI Международной конференции «Системы компьютерной математики и их приложения», СКМП-2010. С.70-72.

6.Лукутин Б.В., Суржикова О.А., Шандарова Е.Б. Возобновляемая энергетика в децентранлированном элеутроснабжении. Москва Энегоатомизат 2008.С 110-112.

7. NAZIH MOUBAYED, ALI EL-ALI, RACHID OUTBIB. Control of an hybrid solar-wind system with acid battery for storage in Department of Electricity and Electronics,Lebanese University, Faculty of Engineering 1, Tripoli LEBANON.

Код для цитирования: Скопировать