一种光伏电池组件输出特性动态测量方法

本发明涉及光伏发电技术领域，尤其是涉及一种在载体运动情况下光伏电池组件输出特性动态测量方法。

背景技术：

太阳能作为目前世界上最具发展潜力的清洁能源之一，受到全世界的青睐。光伏电池广泛应用于各种场合，如航天、无人机、船舶、轨道车辆等运动载体。然而近几年国内外对光伏电池输出特性的研究多是基于光伏组件在静止状态下的，通过改变外界的环境条件来研究光伏电池的静态输出特性，为了最大限度的提高光伏组件转换效率实现高功率发电，必须考虑在载体运动状态下的情况。

从测量方法上来看，目前对运动情况下光伏组件输出特性的测量方法研究较少，在复杂的机械振动作用下，采用传统的直接测量方法很难获取光伏组件的输出特性，且依赖单一传感器测量的方法易受低频累计误差的影响，致使测量精度较低。如何在光伏组件受到多频非线性振动的情况下，准确测量出光伏组件的动态输出特性，已经成为光伏电池特性分析优先考虑的问题。

技术实现要素：

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种光伏电池组件输出特性动态测量方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种光伏电池组件输出特性动态测量方法，用以准确获取固定安装有太阳能电池板的载体在运动情况下光伏电池的输出电压或电流值，包括以下步骤：

1)分别对地理坐标系和载体坐标系定标；

2)实时采集运动载体的加速度、角速度和倾角数据；

3)进行加速度和角速度数据从载体坐标系到地理坐标系的转换；

4)在统一地理坐标系下，基于卡尔曼滤波融合算法对加速度、角速度和倾角数据进行融合，得到更精确的载体运动姿态角数据，即太阳能电池板的运动姿态角数据；

5)根据载体运动姿态角数据获取太阳能电池板接收到的光照强度，并结合光伏电池数学模型及环境与模型参数之间的关系动态获取光伏电池输出特性。

所述的步骤1)具体包括以下步骤：

11)建立地理坐标系，使其原点位于载体质心处，zt轴从原点沿当地地理垂线指向天空，xt轴在垂直于zt轴的平面内，且沿当地子午线指向北极方向，yt轴沿着当地纬线总是指向东方；

12)建立载体坐标系，其原点与地理坐标系原点相同，均为载体质心，xb轴方向为沿载体纵轴向前，yb轴方向为沿载体横轴向右，zb轴正交于xb和yb轴。

所述的步骤2)中，通过安装在运动载体上的惯性测量单元实时采集在载体坐标系下的三轴加速度数据、三轴角速度数据和倾角数据，所述的惯性测量单元包括加速度计、陀螺仪和倾角仪。

所述的步骤3)具体包括以下步骤：

31)基于惯性信息与欧式空间旋转理论，获取旋转矩阵

32)根据旋转矩阵采用欧拉角法对载体坐标系下的三轴加速度和角速度数据进行坐标系转换，获得地理坐标系下的三轴加速度和角速度数据。

所述的步骤32)中，地理坐标系下的三轴加速度和角速度数据的坐标转换式为：

其中，分别为地理坐标系下的三轴加速度，分别为载体坐标系下的三轴加速度，分别为地理坐标系下的三轴角速度，分别为载体坐标系下的三轴角速度，θ、ψ分别为绕x，y，z轴旋转的角度。

所述的步骤4)中，具体包括以下步骤：

41)根据地理坐标系下的三轴角速度数据建立系统状态预测方程；

42)根据地理坐标系下的三轴加速度数据和倾角数据建立系统观测方程；

43)利用卡尔曼滤波算法的五个核心公式递推求解出运动姿态角

所述的步骤41)中，系统状态预测方程的表达式为：

其中，x(k)为k时刻的系统状态矢量，为地理坐标系下k时刻载体的运动姿态角，为地理坐标系下k-1时刻的三轴角速度数据，w(k)为系统k时刻的动态噪声，dk为采样时间。

所述的步骤42)中，系统观测方程的表达式为：

其中，z(k)为k时刻的观测矢量，v(k)为系统k时刻的观测噪声。

所述的步骤5)具体包括以下步骤：

51)根据载体运动姿态角数据得到当前时刻的太阳能电池板接收到的光照强度s，则有：

其中，(θet,ψet,ψet)^t为光照强度与光伏电池板的夹角，为光照强度与地理坐标系的三个轴的初始夹角，为载体运动姿态角数据，s0为照射在电池板平面上的光照强度；

52)根据光照强度得到当前时刻的光伏电池单体电流il，则有：

其中，ilr为电池在标准测试条件下的光生电流，ki为电流温度系数，tr为标准测试测试条件下温度值，t为电池温度，sr为标准情况下的光照强度；

53)根据光伏电池五参数模型计算得到光伏电池输出特性曲线。

所述的步骤53)中，所述的光伏电池五参数模型的表达式为：

其中，il为光伏电池单体电流，即光生电流，io为电池反向饱和电流，us为光伏电池的输出电压，q为电荷常数，k为普尔滋曼常数，n为二极管理想因子，rs为电池串联等效电阻，rp为电池并联等效电阻，i为光伏电池输出电流。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

一、本发明考虑了在载体非线性振动情况下，通过安装在运动载体上的惯性测量单元实时采集载体在运动情况下的加速度、角速度以及倾角数据，并基于卡尔曼滤波融合算法将三种不同传感器采集所得数据融合，得到更精确和更广泛的载体运动姿态角。

二、在现有的静态光伏电池发电输出模型的基础上，建立动态光伏电池输出模型，能够准确的获取动态光伏电池输出功率、输出电压和输出电流。

附图说明

图1为本发明的方法流程原理图。

图2为运动载体示意图。

图3为光伏电池振动角度变换图。

图4为光伏电池振动与光照强度的关系图。

图5为列车车辆/轨道耦合动力学模型。

图6为光伏电池在运动状态下动态输出电压-电流(v-i)曲线。

图7为光伏电池在运动状态下动态输出电压-功率(v-p)曲线。

图8为在载体连续运动下光伏电池最大功率点电压动态输出曲线。

图9为在载体连续运动下光伏电池最大功率点电流动态输出曲线。

图10为在载体连续运动下光伏电池最大功率点电流动态输出曲线。

具体实施方式

实施例

本发明提出了一种光伏电池组件输出特性动态测量方法，利用安装在运动载体(车体)上的惯性测量单元(加速度计、陀螺仪、倾角仪)实时采集运动载体的加速度、角速度、倾角数据并基于卡尔曼滤波融合算法将三种数据融合，获取更精确和更广泛的载体运动姿态角，基于光伏电池数学模型建立动态光伏电池模型，以准确快速的获取动态光伏电池的输出电压或电流值。

如图1所示，该方法具体包括以下步骤：

步骤1：分别对地理坐标系和载体坐标系定标；

步骤2：利用安装在运动载体上的惯性测量单元(加速度计、陀螺仪、倾角仪)实时采集加速度、角速度和倾角数据；

步骤3：进行加速度和角速度数据从载体坐标系到地理坐标系的转换计算；

步骤4：在统一地理坐标系下，基于卡尔曼滤波融合算法对加速度、角速度和倾角数据进行融合，获取更精确的载体运动姿态角；

步骤5：基于光伏电池数学模型建立动态光伏电池模型，获取动态光伏电池的输出电压或电流值。

各步骤的详细介绍如下：

步骤1：坐标系定标，如图2所示，根据载体初始时刻所在的地理位置建立地理坐标系和载体坐标系，地理坐标系(即t系)，原点o为载体质心，zt轴从原点沿着当地地理垂线指向天空，xt轴在垂直于zt轴的平面内，沿着当地子午线指向北极方向，yt轴沿着当地纬线总是指向东方，地理坐标系坐标轴方向不随载体发生运动而改变。

载体坐标系(即b系)，原点与地理坐标系定义相同，为载体质心，xb轴方向为沿载体纵轴向前，yb轴方向为沿载体横轴向右，zb轴正交于xb和yb轴，载体坐标系坐标轴方向会随着载体运动而时刻发生变化。

步骤2、采集数据：通过加速度计、陀螺仪和倾角仪实时采集运动载体的三轴加速度三轴角速度和倾角数据。

步骤3、姿态转换：用欧拉角法对旋转矩阵进行描述,表示载体从b系到t系的坐标变换矩阵，有：

由于安装在载体上的加速度计和陀螺仪采集到的数据均是基于载体坐标系，所以需要通过姿态转换将加速度和角速度数据转换到初始地理坐标系下，则有：

步骤4、信息融合：卡尔曼滤波通过系统状态预测方程和观测方程对目标数据进行实时状态准确估计。

设动态系统的状态预测方程和观测方程分别为：

x(k)＝a(k-1|k)x(k-1)+b(k-1|k)u(k-1)+w(k-1)

z(k)＝h(k)x(k)+v(k)

其中，x(k)为k时刻的系统状态矢量，a(k-1|k)为k-1时刻到k时刻的状态转移矩阵，b(k-1|k)为k-1时刻到k时刻的输入系统控制矩阵，u(k-1)为k-1时刻对系统的控制量，z(k)为k时刻的观测矢量，h(k)为k时刻的测量矩阵，w(k)为k时刻的动态噪声，v(k)为k时刻的观测噪声。

为了便于处理，假设系统中没有控制量输入，并且动态噪声w(k)及观测噪声v(k)值均为零，两者为彼此独立的，卡尔曼滤波的具体流程为：

预估计：

计算预估计协方差矩阵：p(k|k-1)＝a(k-1|k)p(k-1|k-1)a^t(k-1|k)+q

计算卡尔曼增益矩阵：k(k)＝p(k)h^t(k)[h(k)p(k)h^t(k)+r]^-1

更新估计：

协方差更新：p(k)＝[i-k(k)h(k)]p(k|k-1)

(1)系统的状态预测方程为：

其中，θ(k)、ψ(k)为地理坐标系下k时刻载体的运动姿态角，为k-1时刻角速度数据，w(k)是系统k时刻的动态噪声。

(2)系统的观测方程为：

其中，v(k)是系统k时刻的观测噪声。

构建好系统的状态预测方程和观测方程之后，由卡尔曼滤波的五个核心公式即可递推求解出融合后的载体运动姿态角。

步骤5、光伏电池动态建模，具体包括以下步骤：

(1)根据载体运动姿态角数据得到当前时刻的太阳能电池板接收到的光照强度s，如图3和4所示，则有：

其中，(θet,ψet,ψet)^t为光照强度与光伏电池板的夹角，为光照强度与地理坐标系的三个轴的初始夹角，为载体运动姿态角数据，s0为照射在电池板平面上的光照强度；

(2)本例中光伏电池动态建模采用光伏电池五参数模型，其表达式为：

式中，il为太阳能电池的单体电流，也称光生电流，a；io为电池反向饱和电流，a；us为太阳能电池的输出电压，v；q为电荷常数，q＝1.6×10^-19c；k为普尔滋曼常数，k＝1.38×10^-23j/k；n为二极管理想因子；t为电池温度，k；rs为电池串联等效电阻，ω；rp为电池并联等效电阻，ω；i为光伏电池输出电流，a。

其中，光伏电池五个参数与光照强度和温度的关系如下：

n＝nr

式中，ilr——电池在标准测试条件(t＝25℃,s＝1000w/m2)下光生电流，a；ki——电流温度系数；t——电池温度，℃；tr——标准测试测试条件下温度值，25℃；s——光照强度，w/m2；sr——标准情况下的光照强度，1000w/m2；ior——标准测试条件下的二极管反向饱和电流，a；eg——光伏电池中半导体禁带宽带，在标准测试条件下eg的典型值为1.12ev；b约等于0.217。

仿真实例

本发明在simulink平台下搭建光伏电池动态仿真模型，获取动态光伏电池的输出电压或电流值。

(1)simpack车体建模

为了获取列车振动情况下的加速度值和角速度值，使用多体动力学软件simpack建立列车车辆/轨道耦合动力学模型，如图5所示，模型中共包含1个车体、2个构架、4个轮对、7个刚体，并且在本模型中视刚体自质心前后、左右对称。车体与构架间由二系悬挂弹簧阻尼器件连接，构架与轮对间则由一系悬挂弹簧阻尼器件连接。

在模型中加入德国轨道谱作为模型激励，进行仿真获取加速度gx、gy、gz角速度wx、wy、wz。

(2)matlab光伏电池动态模型仿真

在matlab/simulink平台上搭建光伏电池动态仿真模型，选取型号为msx-60的光伏电池模块作为仿真对象，使用simpack模型仿真得出的数据经过互补滤波处理后输入到光伏电池动态仿真模型中。

(3)结果分析

图6为光伏电池在运动状态下动态输出电压-电流(v-i)曲线，图7为光伏电池在运动状态下动态输出电压-功率(v-p)曲线。从图6和图7中可以看出两个图输出曲线均符合光伏电池输出特性，且随着时间变化，v-i、v-p曲线是有变化的，即说明载体运动对光伏电池输出特性是有影响的。

图8给出了在载体连续运动下光伏电池最大功率点电压动态输出曲线。图8表明，在载体连续变化的情况下，光伏电池最大功率输出点输出电压是不断变化的，且变化较为明显。

图9给出了在载体连续运动下光伏电池最大功率点电流动态输出曲线。图9表明，在载体连续变化的情况下，光伏电池最大功率输出点输出电流是不断变化的，且变化较为明显。

图10给出了在载体连续运动下光伏电池最大功率点电流动态输出曲线。图10表明，在载体连续变化的情况下，光伏电池最大功率输出点输出电流是不断变化的，且变化较为明显。

最后有必要在此指出的是：以上仅为本发明专利较佳实例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。