局部阴影条件下光伏阵列旁路二极管和阻塞二极管的影响和作用

同济大学电子与信息工程学院、上海电气集团股份有限公司中央研究院的研究人员张明锐、蒋利明、欧阳丽，在2017年第8期《电气技术》杂志上撰文，通过分析局部阴影条件下光伏阵列旁路二极管和阻断二极管对其输出特性的不同影响，区别旁路和阻断二极管减小功率失配损失的效果。

采用被证明适用于建立局部阴影条件下光伏阵列电路模型的Matlab自带solar cell双二极管电路模型，代替构建复杂的数学模型。光伏电池短路电流随辐照度线性变化，旁路二极管不同配置方式对应光伏阵列输出特性变化明显。光伏电池开路电压随辐照度非线性变化且变化范围更小，阻塞二极管配置前后对应输出特性变化小。

光伏阵列输出特性容易受到光伏电池温度、太阳辐照度和负载等因素的影响[1]。电池是光伏发电的最小单元，经过封装后构成组件，组件经过串并联连接后构成光伏阵列。局部阴影条件（partially shadedconditions，PSC）下，即使只有1个阴影电池也可能造成大量功率损失[2]。

PSC下为避免组件损坏和提高输出功率，配置旁路二极管和阻塞二极管。导致PSC下光伏阵列的输出特性出现多个功率峰值点，具有复杂非线性特点[3]。分析其输出特性，有助于研究光伏阵列旁路二极管配置、故障诊断和多峰值最大功率点跟踪算法等[4-8]。

PSC下光伏阵列的仿真模型，与均匀光照时不同。PSC下光伏阵列的分段函数拟合模型[9]，工程用模型[10]，基于基尔霍夫定律模型[11]等数学模型具有构建复杂等缺点。文献[12]利用电池单二极管模型分析局部阴影条件下集中式光伏阵列的输出特性，但未考虑阻塞二极管的影响。辐照度对电池短路电流和开路电压的影响不同，文献[13-14]未区别研究旁路二极管和阻塞二极管对光伏阵列输出特性的不同影响。

Matlab具有强大的仿真计算能力，其自带的solar cell可表示电池双二极管电路模型，使用灵活直观。本文以电池考虑雪崩击穿双二极管模型为标准，校验solar cell双二极管电路模型的伏安特性，证明solar cell适用于建立PSC下光伏阵列电路模型。并仿真分析PSC下旁路二极管和阻塞二极管对光伏阵列输出特性的不同影响，区别旁路二极管和阻塞二极管减小功率失配损失的效果。

1 solar cell 的伏安特性

表1 光伏电池参数

图1 电池考虑雪崩击穿双二极管模型的等效电路

图2 牛顿法计算电池考虑雪崩击穿双二极管模型伏安特性曲线的流程图

图2是牛顿法计算电池考虑雪崩击穿双二极管模型伏安特性曲线的流程图。电池参数如表1所示，S为辐照度。仿真比较两者的伏安特性，结果如图3所示。

电池是1个PN结，但太阳光照射时可以输出电流。如图3所示，其伏安特性与普通二极管不同，承受反向电压时，Icl最小保持为5 A。Ucl<-10 V时式（1）的Icl迅速上升，消耗功率过大超过散热能力时，出现导致电池损坏的热斑效应。-10V<Ucl<0 V时，两者的伏安特性相似。因此承受-10 V~0 V反向电压或无需精确计算充当负载消耗的功率时，solar cell可作为PSC下光伏组件及阵列电路模型的电池模型。

图3 solar cell双二极管电路模型和式（1）考虑雪崩击穿双二极管模型的伏安特性比较

如图4所示，Ie表示两者的伏安特性差值。由于solar cell双二极管电路模型不考虑雪崩击穿，Ucl<0 V时两者之间出现差值的原因是表示雪崩击穿电流的Iv。Ucl>0 V时Iv的值尽管很小，在实际使用中仍需注意。

图4 solar cell双二极管电路模型和式（1）考虑雪崩击穿双二极管模型的伏安特性差值及Iv影响

2 旁路二极管和阻塞二极管配置

2.1 旁路二极管

2.2 阻塞二极管

PSC下阴影电池的Ucoc减小。受PSC影响支路开路电压小于光伏阵列工作电压时，并联的其他正常支路电流流入此支路，出现电流环流现象。为避免电流环流现象损坏组件，支路串联阻断二极管，提供电压补偿，使得阴影支路电压等于光伏阵列工作电压。

3 仿真验证

3.1 光伏阵列电路模型及参数设置

仿真采用36个电池串联组成组件，9个光伏组件串并联组成3×3光伏阵列，npb为并联的支路编号，如图5所示。图5（a）中1个旁路二极管并联m个电池组成发电单元，nsu为各发电单元的编号。电池参数如表1所示。

出于简化考虑，设置旁路二极管和阻塞二极管的特性如下：旁路二极管的正向电阻忽略不计，反向电阻近似无穷大。阻塞二极管正向压降和电阻忽略不计，反向电阻近似无穷大。

3.2 旁路二极管的影响和作用

（a）组件（m×nsu=36）

（b）3×3光伏阵列

图5 仿真光伏组件和阵列

本文Ucoc=0.630 V，Upd=0.7 V，Ucb=-25 V，按照式（9）求得1个旁路二极管可以并联的最大电池个数mmax为32。因为m越小，旁路二极管数目越多，功率峰值点个数越多，光伏阵列输出特性越复杂。需要研究旁路二极管最优配置方案，确定m的最优值。采用Im表示组件电流，Um表示组件电压，Pm表示组件功率。仿真分析不同阴影分布下，旁路二极管对如图5（a）所示组件输出特性的影响。

假设1个组件只有2个辐照度不同的阴影电池，比较m=12和m=18时旁路二极管减小功率损失的效果。m=12时，1个辐照度为200 W/m2的阴影电池在发电单元1，1个辐照度为400 W/m2的阴影电池在发电单元2。

m=18时分两种工况：1）辐照度分别为200 W/m2和400 W/m2的2个阴影电池均在发电单元1。2） 1个辐照度为200 W/m2的阴影电池在发电单元1，1个辐照度为400 W/m2的阴影电池在发电单元2。

图6 不同阴影分布下组件输出特性

仿真结果如图6所示。m=18，2个阴影电池均在发电单元1时，16个无阴影电池无法发电，最大输出功率为42.841 W。发电单元1的旁路二极管作用提供补偿电流。m=12，2个阴影电池分别在发电单元1和发电单元2时，11个无阴影电池无法发电，23个无阴影电池小于其发电能力发电。最大输出功率为27.432 W，发电单元1的旁路二极管作用提供补偿电流。

不是m越小，旁路二极管减小功率损失的效果越好，还与阴影分布有关。m越大，阴影电池处于同一发电单元的可能性越大。需要根据具体PSC确定旁路二极管最优配置方案，但如何选取具体PSC及相应计算方法尚有待研究。

3.3 阻塞二极管的影响和作用

如图5（b）所示3×3光伏阵列，整个支路1受阴影影响，阴影辐照度为200 W/m2。支路2和支路3均不受阴影影响，辐照度为1000 W/m2。采用Ia表示光伏阵列电流，Ua表示光伏阵列电压，Pa表示光伏阵列功率，Ix表示支路电流，Px表示支路功率。仿真比较串联阻塞二极管前后光伏阵列输出特性，证明阻塞二极管对光伏阵列输出特性的影响比旁路二极管更小，结果如图7和图8所示。

阴影支路1的开路电压只有62.971 V，小于正常支路的67.592 V。串联阻塞二极管前，光伏阵列的工作电压大于62.971 V后，阴影支路1的电流变为负值，出现电流环流现象。支路2和支路3正常发电，如图7（a）所示。

采用受控电压源模拟电网，阴影支路1消耗功率大于支路2和支路3的发电功率时，受控电压源为其提供功率。阴影支路1消耗功率最大为-15.685 W，如图7（b）所示。

（a）电流-电压特性曲线

（b）功率-电压特性曲线

图7 串联阻塞二极管前的光伏阵列输出特性

（a）电流-电压特性曲线

（b）功率-电压特性曲线

图8 串联阻塞二极管后的光伏阵列输出特性

串联阻塞二极管后，阴影支路1在光伏阵列的工作电压大于62.971 V后，其阻塞二极管截止，提供电压补偿。此时，阴影支路1的电流保持为0 A，如图8（a）所示。电池开路电压与辐照度的关系为非线性，与电池短路电流随辐照度线性变化不同，电池开路电压受辐照度变化影响更小，如式（10）所示。

由于阴影支路开路电压减小，串联阻塞二极管也会造成光伏阵列的输出特性出现多个功率峰值点。阻塞二极管造成的功率峰值点不明显，并在最大功率峰值点右侧，如图8（b）所示。对比旁路二极管在只有1个阴影电池时，就作用提供补偿电流。阴影辐照度很小或串联支路阴影电池个数很多，阴影串联支路开路电压小于最大功率峰值点电压时，阻塞二极管才作用提供补偿电压。

4 结论

阴影电池只承受较小反向电压或无需计算反向消耗的功率时，Matlab自带的solar cell适用于建立PSC下光伏组件及阵列的电路模型。仿真结果表明旁路二极管的数目对功率峰值点的影响和阴影分布同样重要，对输出特性影响明显。

阻塞二极管造成的功率峰值点不明显，其对光伏阵列输出特性的影响比旁路二极管更小。PSC下光伏阵列正常工作时，阴影电池的旁路二极管需作用提供补偿电流，阻塞二极管是否作用提供补偿电压取决于阴影辐照度和光伏阵列拓扑。

光伏电池单二极与双二极管模型对比分析：不同参数对其效率的影响

«——【·前言·】——»

随着太阳能光伏电池技术的不断发展和应用，光伏电池的模型研究也变得越来越重要。

单二极管模型和双二极管模型是最为常用的两种模型，在对这两种模型进行对比分析后，研究出不同参数对其效率的影响。

地球拥有一个不可思议的太阳能供应，太阳是一颗普通的恒星，是一个核聚变反应堆 。

它已经照亮了40亿年，它在一分钟内提供的能量足以满足全球一年的能源需求。

将阳光直接转换为电能可使用太阳电池，它是一种电子设备，将阳光照射在太阳电池上可以产生电流和电压，从而发电。

全球能源需求和环境问题是使用可持续、替代和清洁能源资源的推动力。

太阳能是一个有前途的可再生能源，它将有助于满足未来的能源需求，而不会排放二氧化碳。

太阳能、光伏电池是通过在半导体薄片中制造一个p-n结而形成的，这些电池依赖于光电效应来将太阳辐射转换为电能。

半导体材料的特性是光伏效应的原因 ，它可以消耗与太阳光谱不同的光子，并且这些光子的能量高于半导体的带隙能量。

这导致在电池中形成了一些自由的电子空穴对，它们与输入的太阳辐照度精确成比例。

p-n结的内部电场隔离这些电子空穴，因此产生光电流。

这个光电流也与太阳辐射成比例，PV电池的输出特性I-V和P-V是非线性的。

«——【·PV电池的电学模型及效率·】——»

针对各种商业操作，采用了不同类型的光伏（PV）电池技术。

这些电池技术可以分为多晶、单晶和薄膜 ，单二极管和双二极管PV模型已被广泛用于建模PV模块的输出特性。

单二极管模型是最简单的，它将电流源并联到二极管上，通过在模型中包含一个串联电阻，Rs，可以对该模型进行升级。

尽管它很简单，但当受到温度偏差的影响时，它表现出明显的缺陷。

引入一个额外的分流电阻Rp的模型，虽然获得了重要的改进，但这种方法需要大量的计算工作。

它的精度在低辐照度时下降，尤其是在开路电压（Voc）附近，双二极管模型（包括Rp和Rs）如图所示，被推荐用于提高精度。

太阳电池的输出能量与来自太阳的输入能量的比例被描述为效率 。

效率不仅反映了太阳电池本身的能力，还依赖于入射阳光的光谱和强度以及太阳电池的温度。

用于测量效率的条件必须谨慎调节，以便将一个设备的性能与另一个设备的性能相对应。

形状因子（FF）被定义为太阳电池的最大功率输出与开路电压（Voc）和短路电流（Isc）的乘积之比。

限制太阳能电池效率的主要现象为以下几点：

Ø 来自太阳能电池外部的反射。

Ø 光线不足以使电子从原子键中分离出来。

Ø 光线产生的能量超出了分离电子所需的能量。

Ø 产生的电子和空位（空的键）在偶然碰撞后重新组合，无法提高电池性能。

Ø 外界和电池中的材料缺陷将光产生的电子和空位聚集在一起。

Ø 对电流移动的阻力。

Ø 上表面电接触造成的自我遮挡。

Ø 在非最佳（高或低）导电温度下的性能退化。

为了分析两种光伏模型的行为，使用MATLAB环境进行模拟。

为了比较PV模型并检查各种参数的影响，采用相同的规格，这些规格总结在表中。

«——【·光照强度、电阻及二极管理想因子·】——»

光伏设备的效率取决于太阳辐射的光谱分布。

太阳是光的源头，其辐射光谱可以通过接近6000K 的黑体的光谱进行研究。

所有波长的电磁辐射都会被黑体吸收和辐射。

研究太阳辐射对光伏设备的影响很困难，因为在地球外面阳光的光谱会受到诸如太阳盘温度变化和环境影响的成分影响。

如图所示，太阳辐照度的增加会使功率曲线向上移动。

下面的图表显示，对于PV电池的两种模型，随着太阳辐照度的增加，最大功率和效率都显著提高。

当辐照度为170瓦特/平方米时，两个二极管模型的效率比一个二极管模型高2.4%。

当辐照度为250瓦特/平方米时，两个二极管模型的效率比一个二极管模型高3.4%。

下表清楚地表明，两个二极管模型提供更好的效率。

温度升高会增加内在载流子浓度，这会促使费米能级靠近固有费米能级（带隙中间）。

p型和n型区域费米能级之间的不平等决定了二极管的固有电势。

随着温度的升高，每个区域中的费米能级向带隙中心移动，因此固有电势降低。

二极管的固有电势与太阳电池的导电电压相关，当太阳电池变热时，电压会降低，因此输出功率和效率都会降低。

太阳电池在高温下的性能会降低，下图清楚地说明了这一点，这是模拟数学模型的结果。

如下表所示，在低温下，两种模型提供的效率大致相同，而在高温下，双二极管模型提供更好的效率。

电池内部电阻造成的功率损耗，影响太阳电池的效率和最大输出功率 。

这些寄生电阻可以模拟为并联旁路电阻(Rp) 和串联电阻(RS) 。

对于完美的电池，Rp应该是无限大的，并且不会为电流提供替代路径，而RS应该为零，使得负载前不会产生进一步的电压降。

随着旁路电阻的减小，对于给定的结电压水平，通过电阻的电流增加。

结果是电压控制的 I-V 曲线部分开始远离原点，产生终端电流I的显著贬值和VOC的轻微降低，因此输出功率降低。

非常低的Rp值将导致VOC显著降低，就像串联电阻值很大的情况一样，旁路电阻较差的太阳电池将具有类似于电阻器的运行特性。

随着旁路电阻增大，PV电池的效率和最大功率也会增加。

下图证实了这一结论。

仔细检查下表可以发现，PV电池的效率在旁路电阻达到一定阈值，之后就几乎保持不变。

并且相比于双二极管模型，一个二极管模型的旁路电阻阈值更低，这一点容易观察到（比较旁路电阻的值）。

随着串联电阻的增加，对于相同数量的电流，结电压和终端电压之间的电压降也随之增加。结果I-V曲线的电流控制部分开始向原点下降，导致终端电压显著降低，ISC（短路电流）稍微减少。

极大的RS值还会产生显著的ISC降低，在这些情况下，串联电阻控制并且太阳电池的行为类似于电阻器。

仔细观察上面两图你会发现，随着串联电阻值的增加，双二极管模型和单二极管模型的最大功率以及电池效率都会降低。

就如下表显示，双二极管模型 在改变的串联电阻值方面提供更好的性能。

多个太阳电池可以连接在一起形成电池板，因此电池板可以串联连接以增加电压水平，也可以并联连接以增加电流水平，或者两者兼而有之。

正确的配置取决于当前和电压负载的先决条件，通过协调相互连接的电池板的输出，可以最大化阵列的效率。

串联连接的太阳电池的短路电流不平衡，可能会对PV电池组产生严重影响，这取决于模块的导电点和冲突程度。

串联连接增加输出功率，因为电压输出增加，而输出电流几乎保持不变。

下图清楚说明了这一点。

太阳能电池板的效率随着串联连接电池数量的增加而增加。

对于不同数量的串联电池，双二极管模型的效率比单二极管模型更高，这一评估在表6中清楚地展现出来。

对于小型模块，由于在这些情况下电池是串联连接的，因此并联不匹配不是一个问题。

大型阵列是通过并联连接多个模块生成的，因此与电池级别相比，冲突主要是在模块级别引起的。

扩大并联连接电池的数量会导致输出电流增加，I-V曲线的水平部分向上移动。

与此同时，如下图显示出最大功率随着参数的变化而上升。

同时，下面两幅图清楚地表明，效率随着并联连接电池数量的增加成比例地增加。

与其他参数类似，双二极管模型在改善性能方面比单一模型更加有效。

下表中显示的双模型的效率百分比值证实了这一发现的真实性。

二极管的理想因子，是评估二极管实现概念二极管方程的程度，也评估太阳电池中结特性和复合类型。

单二极管方程的理想因子通常假定为一个恒定值。

实际上，理想因子是跨设备电压的函数，当表面和块区支配器件中的复合过程时，理想因子(a1)约为1。

当结中的复合过程在较低电压下占主导时，理想因子（a2）接近于2。

通过在第一个二极管并联设置第二个二极管，并将理想因子通常定为2来设计结复合。

对于单二极管模型，理想因子值越高，FF和效率越差。

它通常意味着高复合并导致低开路电压，下图恰当地证明了这个理论假设。

双二极管模型中，二极管理想因子a1和a2分别表示扩散电流和复合电流分量。

根据肖克莱的扩散理论，扩散电流a1必须为1。

a2的值是有弹性的，如下图16描述了在a2达到（1.2）的值后，Pmax和效率几乎保持不变。这将是二极管（D2）具有最大电池效率的适当理想因子。

下表验证了两个模型在二极管理想因子方面的理论认知。

«——【·结论·】——»

由于光伏模块的巨大开支，必须确保在光伏发电中充分利用可用的太阳能。这要求在启动之前进行真实、详细、可靠和广泛的设计方案调查。

双二极管模型包含了额外的二极管，增加了模型参数。为了实现所需的性能，主要的挑战是计算所有模型规格的值。

通过使用基于MATLAB模拟的比较分析，发现双二极管模型相对于单二极管模型具有较好的性能。

因此在所选模型可能对需要易于理解和准确的PV模型以及最理想性能设计系统的专业人员来说是有效的。

本研究未考虑空气污染物、灰尘和许多其他气候因素的影响。

参考文献：

1. Yue, C.D. and Huang, G.R. （2011） An Evaluation of Domestic Solar Energy Potential in Taiwan Incorporating LandUse Analysis. Energy Policy,39,7988-8002

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2. Suthar, M., Singh, G.K. and Saini, R.P. （2013） Comparison of Mathematical Models of Photo-Voltaic (PV) Moduleand Effect of Various Parameters on Its Performance. 2013 International Conference on Energy Efficient Technologies for Sustainability (ICEETS),10-12 April 2013,1354-1359.

3.Senthilingam, M.（2014）A Brighter Future: Five Ideas That Will Change Solar Energy.

4.Das, N., Al Ghadeer, A. and Islam, S.（2014）Modelling and Analysis of Multi-Junction Solar Cells to Improve the

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5.Soon, J.J., Low, K.-S. and Goh. S.T. （2014） Multi-Dimension Diode Photovoltaic (PV) Model for Different PV CellTechnologies. 2014 IEEE 23rd International Symposium on Industrial Electronics (ISIE), Istanbul,1-4 June 2014,2496-2501.

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