近年来,随着能源需求的持续增长、全球气候的日益恶化,人们开始寻求“绿色”可再生能源。而太阳能因其清洁环保、可再生性、安全可靠的特点,在可再生能源中扮演着重要角色,光伏发电成为继水力和风力发电之后的第三大可再生能源发电技术,在节能减排中发挥着重要作用[1-2]。近年来,我国光伏产业发展迅速,2017年全国光伏发电量达1 182亿kW·h,对比 2016年增长了78.6%[3]。在我国光伏装机容量迅速增加的同时,光伏电站并网的速度却跟不上装机容量的发展[4]。鼓励家庭安装并网光伏系统成为了一种解决方案,但目前由于组装光伏系统对于普通家庭来说成本较高,因此评估一个家用光伏系统的发电量及运行效率等实际性能对于家庭是否适合安装光伏系统至关重要。利用传统方式进行计算不仅公式繁琐,计算量庞大,且难以实现发电量的精确计算,因此需要利用专业的计算机软件。PVsyst软件是光伏系统设计的专业软件,包括广泛的气象数据库、光伏系统组件数据库,以及一般的太阳能工具等[5]。该软件可以大大减少使用者的工作量,并得到更为直观、精确的结果。因此,为评估在普通家庭安装并使用光伏系统的可行性,并为用户如何合理利用该系统提供参考,本文以上海虹桥地区某独栋楼房为研究对象,设计并建立了一个家用并网光伏系统的模型,并利用PVsyst软件对该系统模型进行仿真以及运行性能的计算。
1 并网光伏系统简介并网光伏系统简图如图1所示。太阳能并网光伏系统主要的工作特点是,由光伏阵列产生的直流电经并网逆变器转换成符合电网要求的交流电之后直接进入公共电网。光伏阵列所产生的电力除了供给交流负载外,多余的电力可反馈给电网[6]。并网光伏发电系统由太阳能光伏阵列将光能转变成电能,之后直流电进入并网逆变器,有的并网光伏发电系统中会选择加入储能装置如蓄电池组。
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图 1 并网光伏系统简图 Fig.1 Schematic diagram of grid-connected photovoltaic system |
为简化计算,本文研究的系统中不设置储能设备。光伏系统中的并网逆变器由交流逆变、功率调节、充放电控制、并网保护切换等构成。经逆变器输出的交流电供用户使用,过多的电能通过电力变压器等设备送入电网(称为卖电),而当并网光伏系统能量不足时,则电网将向交流负载供电(称为买电),以此构成完善的并网光伏系统[7]。本设计为尽可能减少阴影遮挡,选择在屋顶布置光伏阵列。由于住户屋顶面积的限制,只靠光伏阵列的发电量可能无法支持整户用电量的需求,因此选择并网系统,在阴雨天或夜晚等发电量不足以满足用户需求的情况下,用户的日常用电仍可依靠电网。
2 家用并网光伏系统设计 2.1 PVsyst软件中地址气象数据的导入本设计中地址选择的是上海虹桥,并利用PVsyst软件自带的Meteonorm7.2数据库中的气象数据。该数据库包含从1991—2010年近二十年间的气象数据。上海虹桥气象数据如表1所示。由表1中可以得到,上海虹桥一年中各月的总辐射量总和为1 274.5 kW∙h∙m−2,一年中各月的散射量总和为822.4 kW∙h·m−2,各月平均温度为17.4 ℃,各月平均风速为3.5 m∙s−1。
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表 1 上海虹桥气象数据 Table 1 Meteorological data at Hongqiao, Shanghai |
本设计中房屋长1 200 cm,宽800 cm,高500 cm(不包括屋顶高度),屋顶倾角为30°,光伏场区域总面积为54 m2。房屋模型及光伏场区域如图2所示。
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图 2 房屋模型及光伏场区域(单位:cm) Fig.2 House model and PV zone |
光伏组件(电池阵列)是发电的核心元件,其作用是将太阳的辐射能转化为电能,供家庭用电使用,或输送到蓄电池中[8]。本设计中选择Risen Energy公司型号为SYP190S−M的单晶硅光伏组件,在光伏场区域共可搭建6组,每组7个光伏组件,所占面积为54 m2。光伏组件发电的功率计算式为[9]
| $\qquad P = N_{\rm{s}}N_{\rm{p}}P_{\rm{max}} $ | (1) |
式中:P为光伏组件发电功率;Ns为光伏组件的串数;Np为每串中光伏组件的个数;Pmax为单个光伏组件的最大功率。
经计算,本设计中光伏组件的发电功率P为8 kW。
2.4 逆变器的选取太阳能光伏系统由于受外部环境条件影响,其发电具有间歇性与波动性等不确定性的特点。因此光伏系统在接入输配电网前,必须经过逆变器严格的参数控制,才能保证系统的安全稳定运行。逆变器是一种将直流电变换成交流电的电能转换设备[8]。
逆变器的功率容量计算式为[9]
| $\qquad C_{\rm{n}} = K_{\rm{m}}LP$ | (2) |
式中:Cn为逆变器功率容量;Km为安全系数,L为考虑感性或容性负载启动引起冲击电流而附加的因子。
光伏发电系统的相关研究数据显示[8],一般情况下,Km取1.2,L取1.2,P取由式(1)计算到得到的值8 kW。经计算,本设计中逆变器的功率容量Cn为11.5 kW。
综合考虑逆变器的电压适用范围,选用2个5 kW的逆变器,每侧屋顶各分配一个。逆变器型号为SG5KTL−D,由Sungrow生产,电压适用范围为125~560 V。
2.5 软件模型简介利用PVsyst软件计算发电量时,需要计算倾斜面上的太阳辐射总量。对此选用的是Hay模型。该模型是计算太阳辐射的经典模型。根据Hay模型,倾斜面上的太阳辐射总量HT由直接辐射量HbT、天空散射辐射量HdT、地面反射辐射量HrT三部分组成,即
| $\qquad H_{\rm{T}} = H_{\rm{bT}} + H_{\rm{dT}} + H_{\rm{rT}}$ | (3) |
| $\qquad H_{\rm{bT}} = H_{\rm{b}} R_{\rm{b}}$ | (4) |
式中:Rb为辐射因子;Hb为水平面上直接辐射量。
对于朝向赤道的倾斜面,Rb由式(5)确定,即
| $R_{\rm{b}} = \frac{{\cos (\phi - \beta ) \cos \delta \sin \omega_ {\rm{st}} + \omega_ {\rm{st}} \sin (\phi - \beta ) \sin \delta }}{{\cos \phi \cos \delta \sin \omega _{\rm{s}} + \omega _{\rm{s}} \sin \phi \sin \delta }}$ | (5) |
式中:ϕ、β、δ分别为当地的纬度、太阳能电池的倾角、太阳的赤纬角;ωs、ωst分别为水平面上的日落时角、倾斜面上的日落时角。
太阳的赤纬角
| $\qquad \delta = 23.45\sin \Bigg[\frac {360 (284 + n)}{365}\Bigg]$ | (6) |
式中,n为一年中从元旦算起至当天的天数。
水平面上日落时角
| $\qquad \omega _{\rm{s}} = \arccos ( - \tan \phi \sin \delta )$ | (7) |
倾斜面上日落时角
| $\qquad \omega_ {\rm{st}} = \min \{ \omega _{\rm{s}},\arccos [ - \tan (\phi - \beta ) \sin \delta ]\} $ | (8) |
天空散射辐射量为
| $ H_{\rm{dT}} = H_{\rm{d}}\left[\frac{{(H - H_{\rm{d}})} R_{\rm{b}}}{{H_{\rm{0}}}} + \frac{1}{2}(1 + \cos \beta )\left(1 - \frac{{H - H_{\rm{d}}}}{{H_{\rm{0}}}}\right)\right]$ | (9) |
式中:Hd、H分别为水平面上散射辐射量、水平面上总辐射量;H0为大气层外水平面上辐射量。
| $\begin{split}\qquad H_{\rm{0}} = & \frac{{24}}{{\text{π}}}I_{\rm{sc}}\left[1 + 0.33\cos \left(\frac{{360n}}{{365}}\right)\right]\left(\cos \phi \cos \delta \sin \omega_ {\rm{s}} + \right.\\ &\left.\omega_ {\rm{s}} \sin \phi \sin \delta \right) \end{split}$ | (10) |
式中,Isc为太阳常数。
地面反射辐射量为
| $\qquad H_{\rm{rT}} = \frac{\rho H(1 - \cos \beta )}{2}$ | (11) |
式中,ρ为地面反射率,一般情况下ρ=0.2。
将式(4)、(9)、(11)代入式(3)即可得到倾斜面上太阳辐射总量的表达式,即
| $\begin{split} \qquad H_{\rm{T}} =& H_{\rm{b}} R_{\rm{b}} + H_{\rm{d}}\left[\frac{{H_{\rm{b}}}R_{\rm{b}}}{{H_{\rm{0}}}} + \frac{1}{2}(1 + \cos \beta )\left(1 - \frac{{H_{\rm{b}}}}{{H_{\rm{0}}}}\right)\right] +\\ & \frac{\rho H(1 - \cos \beta )}{2} \end{split}$ | (12) |
由式(12)并结合当地的水平面太阳直接辐射和散射辐射数据,可计算出各地在不同倾角的倾斜面上的太阳辐射量。将各月太阳辐射量的值求和可得全年总辐射量[10],进而计算出光伏系统一年的发电量。
基于上述模型,应用PVsyst软件可根据设计系统的地理位置、房屋朝向、屋顶倾角以及气象数据库的数据等进行模拟仿真计算。
2.6 运行结果与分析经过软件的仿真运算,得到初步的运行结果,包括系统发电量及运行效率。
光伏系统中运行效率Pr的表达式为
| $\qquad P_{\rm{r}} = \frac{{Y_{\rm{f}}}}{{Y_{\rm{r}}}}$ | (13) |
式中:Yf为系统实际输出电量;Yr为系统理论输出电量。
软件的初步运行结果为:系统发电量为7 114 kW∙h·a−1;运行效率为75.1%。
调查数据显示[11],2005—2014年近十年间,上海地区每年单位面积用电量平均为31.1 kW∙h·m−2,因此,本设计中房屋(双层)的面积为192 m2,其每年的用电量约为5 971.2 kW∙h。可见,本系统发电量在满足一般家庭独栋房屋的用电需求后,仍有富余电量,可以反馈给电网。此外,本设计为并网系统,在阴雨天或夜晚等光伏无法发电的情况下,用户用电仍可依靠电网,不会出现无电可用的情况。因此,本设计中的光伏系统可以实现节约能耗、减轻电网负担的作用。越来越多的家用光伏系统投入使用后,将为国家电能的节约做出贡献。
通过仿真计算可得所设计的系统在一年中每日输出电量变化趋势,结果如图3所示。该图反映了一年中各时间段该光伏系统可输出电量的数据,可为用户如何合理利用该光伏系统从而实现家庭用电削峰填谷的作用提供参考。例如,由图3中可见,每年4月中旬为光伏系统发电量高峰,日发电量均值可达35 kW·h 以上,足以满足日常用电需求,用户可选择减少依赖电网发电,并可将光伏系统产生的多余电力反馈给电网;而每年12月至次年1月为光伏发电量的低谷,日发电量均值不足20 kW·h,且由于家用采暖设备的使用,可能导致所需电力消耗更大,仅靠光伏系统可能无法维持家庭正常用电,因此家庭用电需求在依靠光伏系统的同时,可更多地依靠电网。
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图 3 光伏系统一年中日输出电量 Fig.3 Daily power output of the PV system |
此外,通过模拟计算可得到一年中某天光伏系统发电功率随时间的变化。例如,图4为一年中某天(1月1日)光伏系统在各时间段的发电功率,可为用户用电方式提供参考。由图4中可见,1月1日在06:00之前光伏系统无法输出电能,而在中午10:00~12:00之间输出电能达到峰值,发电功率可达2 500 W左右,16:00之后系统又停止发电。以此类推,用户可根据自身需要,参考该图来尽量选择光伏系统发电功率的峰值时间段作为用电高峰时间段,合理利用光伏系统的电能,实现节能减排的目的。
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图 4 某天光伏系统发电功率随时间的变化 Fig.4 Power of the PV system in one day |
图5为一年中各月份光伏系统产生的有用发电量及各项损失在光伏系统的理论发电量中的占比的变化趋势。可见,每年6、7、8月系统的光伏阵列损失较同年其他月份大。其原因是夏日阳光直射导致光伏板温度过高,从而使其效率下降。这也为将来的研究方向提供了启示,即如何解决光伏板在太阳照射下温度过高的问题。
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图 5 光伏系统产生的有用发电量及各项损失占比 Fig.5 Fraction of usable power generation and loss of the PV system |
本文利用商业软件PVsyst,对所设计的上海虹桥地区某独栋楼房的家用并网光伏系统的运行性能进行了模拟计算。结果表明:
(1)本设计中的光伏系统年发电量为7 114 kW∙h,超过当地用户每年平均家庭用电量,因此可以满足一般家庭的用电需求。
(2)光伏系统一年中日输出电量的变化趋势表明,每年4月中旬为光伏系统发电量高峰,日发电量均值可达35 kW·h以上;而每年12月至次年1月为光伏系统发电量低谷,日发电量均值不足20 kW·h。结合一年中某天光伏系统发电功率的变化趋势,可为用户合理用电提供参考。
(3)光伏系统产生的有用发电量及各项损失占比的变化趋势表明,每年6、7、8月系统中光伏阵列损失最大,其原因是夏日阳光直射导致光伏阵列温度升高,从而引起效率下降。
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2021, Vol. 37

