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校正I-V曲线常用的方法-基于DDM的数值方法
05-07 10:59
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校正I-V曲线常用的方法-基于DDM的数值方法: 

D01:简化的双二极管模型(4个参数)

为了简化PV电池的物理模型,在SDM中,忽略了在p-n结中由于重组而造成的电流损失。但 是,如果需要更高的精度,则可以并行添加第二个二极管,以考虑到这一现象,从而获得DDM(见图2)。

在这个模型的D一种方法中,有可能忽略平行阻力Rsh!¥,假设其为无限值,得到(式( 89)):

简化的双二极管模型(4个参数)

需要识别的参数(Iph,是1 , 是2 ,Rs)减少为4,即m1 =1和m2 = 2 . 由于该模型包括D一二 极管的饱和电流和另一二极管的第二饱和电流,为了纠正从初始条件到目标条件的I-V曲线, 需要提供两个不同的表达式,允许我们纠正每个饱和电流,例如(公式(90)和(91)):

简化的双二极管模型(4个参数)

此外,对于照片生成的电流Iph,再次可以使用(式(76))。Z后,串联电阻接收站= 接收站,STC假设它与G和T无关。在本文中,我们还提出了被称为D05的模型,与D01相同, 除了使用(公式(88))而不是(公式(76))。

D02:双二极管模型(5个参数)

DDM [57]的完整版本(见图2)假定平行电阻Rsh的有限值,必须以这种方式(式(14))。对于串联电阻Rs,这个平行电阻被表示为一个常数Rsh= Rsh, STC.必须识别的参数将增加到5个:(Iph,STC,是1,STC,是2,STC,接收站,STC,Rsh,STC).被称为D06的模型是a D02的修改版本,其中使用(式(88))。

D03:双二极管模型(6个参数) 

为了更好地拟合实验数据,文献[58,91]中的一些作品提出了释放一个或两个理想性因子。例如,理想性因子m2 第二二极管的范围在一个区间内,而理想因子是固定的(m1= 1).因此,有一个额外的参数需要识别。同样,D07是 这种方法,但使用(式(88))进行翻译Iph.

D04:双二极管模型(7个参数)

Z后,Z广义的DDM [20]版本释放了两个理想因子m1 和m2.一方面,这给了模型对测量曲 线更好的拟合,但另一方面,也有可能在模型中捕获高水平的噪声,导致过拟合[92]。与之前 的模型一样,本文提出了一个改进的版本D08,以量化在使用(方程(88))时所取得的改进。 

罗方法的方法

该方法[59]基于SDM,并试图从在(G1、T1) . 同样,目标是估计(Iph1,是1, m,接收站 1,Rsh1).

之后,这些参数可以转换为其他操作条件,利用这些信息,就可以模拟任何目标条件下的 I-V曲线(G2,T2). 然而,与其使用测量曲线的所有I-V对作为输入,不如只考虑来自几个选定 点的数据。

对于I-V曲线的每个工作点,包括短路点(SC)、开路点(OC)和Z大功率点(MPP)等, 应保持电压V和(式(9))所述的电压和电流I之间的关系。对于这些点中的每一个,都有可能定 义一个方程,这样我们就可以建立一个系统,如果得到与未知数相同数量的方程,就可以求解。从SC、OC和MPP中,我们分别有(方程(92)-(94)),它们都是指初始条件(G1,T1):

双二极管模型(7个参数)

由于我们有五个未知数,所以需要两个额外的方程。一方面, 如果在SC条件下计算和计算I对V的导数,则结果应该是跨越纵坐标(V = 0 V)轴时的I-V曲线 的斜率(公式(95))。这个斜率dI/dV可以从SC周围的I-V对的选择来估计:

双二极管模型(7个参数)

另一方面,当穿过横坐标(I = 0 A)轴时,I-V曲线的斜率应该等于I对在OC处计算的V的 导数,得到Z终的(等式

双二极管模型(7个参数)

Z后,我们得到了一个具有五个未知数(Iph1,是1, m, 接收站1,Rsh1和五个方程(式(9 2)-(96))。该系统可以用任何符号解析器来求解;例如,Matlab [19]的优化工具箱。


链接:IEC60891和其他温度和辐照度校正程序与光伏器件I-V特性的比较