孟 炎,高德東,鐵成梁,葉 軍,王 珊
(1.青海大學 機械工程學院,青海 西寧 810016;2.青海大學 發展規劃處,青海 西寧 810016)
光伏組件作為光伏電站的核心部件,其效率、功率衰減性和可靠性直接影響光伏電站的投資回報及整個光伏行業的發展前景[1]。光伏組件的發電能力受環境因素影響很大,不同使用條件下組件展現不同的性能[2]。就青海省而言,輻照度強、日照時間長和廣闊的土地資源為當地光伏產業的發展提供了優越的地理條件,其中柴達木盆地年日照時數為3 200~3 600 h,年總輻射量可達7 000~8 000 MJ/m2,為 全 國 第 二 高 值 區[3]。但 高 海拔地區空氣稀薄,地面接收輻射多、保溫性差,導致當地環境溫度波動幅度大。對于由眾多光伏組件組成的大型光伏電站,所處環境溫度的波動易導致光伏陣列出現溫度失衡,直接影響電站的運行,在一定程度上對電網的穩定性也會產生不利的 影 響[4],[5]。
為提高電站的運維水平,學者們已就溫度對光伏組件性能的影響做了大量研究。Qais Mohammed Aish研究發現,單晶硅、多晶硅與硒化銅銦鎵分別在25℃,35℃和45℃時,電量下降程度 依 次 為0.54%/℃,0.49%/℃和0.38%/℃[6]。Emad Talib Hahsim依據巴格達市的氣候條件,研究了溫度對單晶硅、多晶硅、非晶硅與銅錮鎵硒幾種太陽能電池性能參數的影響,結果表明:單晶硅、多晶硅、非晶硅與銅錮鎵硒短路電流的增幅分別為0.3 mA/℃,4.4 mA/℃與0.9 mA/℃;非 晶 硅 最 適于高溫運行,但轉換效率最低[7]。Dubey S提出光伏組件的光電效率、輸出功率與工作溫度呈線性關系,對溫度敏感度較低的光伏組件更適合高溫環境作業,而對溫度響應更強的光伏模塊則應作業于低溫環境[8]。王琪和王露均基于Matlab工具進行了光伏發電系統的構建,前者確定了光伏發電系統在環境溫度為50℃時的輸出特性優于25℃;后者提出當光伏組件工作溫度與環境溫度相差超過75℃時,光伏組件的光電轉換效率開始下降[9],[10]。張雪莉依托某100 kW光伏電站的歷史運行數據,基于統計學方法,對環境溫度大于10℃的光伏組件輸出特性進行了定性、定量分析,得出日均溫度越高,發電功率越多的結論[11]。
以上學者對不同環境溫度下的光伏組件特性進行了分析,但目前關于高海拔地區交變溫度對光伏組件性能影響的研究較少。本文通過分析電站環境溫度特點及光伏組件與外界的換熱方式,利用Solidworks建立光伏組件的幾何模型,并根據換熱方式加載模型熱源與邊界,考慮光伏組件與外界的動態換熱,采用Ansys Workbench中的瞬態熱分析環境溫度對光伏組件輸出特性的影響[12]。
海西地處青藏高原北部、青海省西部,平均海拔3 000 m,為典型高原大陸性氣候;四季不分明,太陽輻射強,晝夜溫差大,常年干旱、多風、少雨,年均氣溫為5.5℃[13]。文中以每季度典型月(1月-春、4月-夏、7月-秋、10月-冬)的 第15日 全 天 為時間點,進行電站周圍環境溫度的氣象數據監測。24 h內的氣溫隨時間變化曲線如圖1所示。

圖1 環境溫度隨時間變化曲線Fig.1 Ambient temperature curve with time
由 圖1可 知:11:00-18:00溫 度 普 遍 較 高,而夜間溫度低,日間最高溫和夜間最低溫相差15~20℃;從季節分布上,夏季氣溫最高,春秋季次之,冬季氣溫最低,多為0℃或以下。設置[-15℃,30℃]為本文交變溫度的區間,溫度梯度為15℃。此外,由圖1還可以看出,8:00-12:00的溫度增幅最明顯。因此,文中模擬溫度突變和溫度漸變兩種作業環境。突變環境下,環境溫度依次設置為-15℃,0℃,15℃,30℃,間 隔1 h;漸 變 環 境 的 間隔時間也為1 h,不同的是溫度漸變中,光伏組件經歷-15℃溫度1 h后,需置于標準參考溫度25℃中1 h,再置于0℃環境中,依次進行。
基于硅材料的光伏組件在與外界環境進行熱量交換時,其截面的能量分布如圖2所示[14]。

圖2 光伏面板截面的能量分布Fig.2 Distribution of energy in longitudinal-section of photovoltaic panel
由圖2可知,光伏組件與外界環境的換熱方式為幾種傳熱方式的耦合作用,主要包括傳導、對流和輻射。圖中:E為光伏組件面板接收的太陽輻射總量;E1,E3分別為鋼化玻璃、TPT背板層向外損耗的能量,包括輻射和對流兩種能量損耗;E2為光伏組件內部的熱量生成。輻射熱損包括鋼化玻璃層向天空、背板層向地面兩種輻射模式,即圖中的Esky,Eground。對流損耗則發生在周圍大氣之間,分為強制與自然兩種對流方式。因此文中根據光伏組件的換熱模式,基于下列假設進行Ansys Workbench熱分析:
忽略組件層間反射及鋁邊框四周的熱交換,前者反射率較小,后者縱向截面積較小;光伏組件水平放置;輻照度取標準作業環境下的太陽輻射,即環境溫度為25℃,AM1.5太陽光譜輻照度分布時的1 000 W/m2太陽輻照度;輻射換熱中,視天空和地面溫度為環境溫度;對流換熱時,不考慮風速的影響;組件對交變溫度場響應為瞬時響應,材料性能參數為各向同性,與溫度無關。
文中利用Solidworks軟件建立多晶硅光伏組件的幾何模型 (圖3),Solidworks具備與Ansys Workbench軟件接口特性,建立的幾何模型數據可通過接口直接傳輸至Workbench中進行仿真分析。一般現場作業的光伏組件尺寸多為1 650 mm×995 mm×40 mm,層壓件結構四周通過密封膠與鋁合金邊框粘連固定得到。其中,層壓結構主要包括鋼化玻璃、EVA(醋酸乙烯乙酯)膠膜、光伏電池層和TPT背板膜(聚氟乙烯復合膜)幾部分,光伏電池層嵌于兩層EVA膠膜之間,具體結構如圖2所示。考慮實際作業的組件尺寸太大,且光伏電池層由多個單體光伏電池組成,結構較為復雜,而單體電池表面布有金屬柵線,通過互鏈條一正一負串聯焊接硅片而成。若按照1∶1建模,在進行仿真時,不易進行網格劃分,同時會增加求解時間。因此,對光伏組件按照1∶3建模,同時簡化金屬柵線、互鏈條及背板接線盒部分。

圖3 幾何模型Fig.3 Geometric model
光伏組件各組成結構的性能參數如表1所示[15]。

表1 組件性能參數Table 1 Performance parameters of photovoltaic module
假定模型作業時天氣晴朗、無風,1 000 W/m2的太陽輻照度作為模型唯一熱源。模型初始溫度為25℃,根據上文提出的假設,模型的邊界條件作如下設置:
①模型上下表面設置為輻射邊界,玻璃層、背板和鋁邊框輻射率分別取0.85,0.9和0.71[16];
②模型表面添加對流邊界,對流傳熱系數h的取值根據Nolay方程進行計算[14]:

式中:v為風速值,因不考慮風速影響,與外界只通過自然對流的方式實現熱量交換,故v取0。
組件背板的冷卻效果多認為低于上表面,其對流傳熱系數大小也多取表面值的一半。因此,文中模型表面與背板的對流傳熱系數取值分別為5.82 W/(m2.℃),2.91 W/(m2.℃)。
對光伏組件模型選取溫度探測點,以記錄模型在溫度突變和溫度漸變兩種環境下各部分溫度隨時間的變化情況。光伏電池因由多個單體電池組成,將邊緣的4個頂點作為溫度測量點,其余部分各一個,得到模型溫度隨時間的變化曲線,如圖4所示。

圖4 不同條件下組件模型溫度變化曲線Fig.4 Temperature curve of component model under different conditions
由圖4可知:當外界環境溫度突變時,光伏組件各部分溫度線性上升;當處于漸變環境溫度時,溫度起伏式上升。但模型熱量均自上而下傳遞,兩種環境下的最高溫度和最低溫度均發生在表層鋼化玻璃和鋁合金邊框位置處,模型溫度分布不均勻。由表1可知,鋼化玻璃的熱導率較低,導熱性差,且厚度遠大于其他層材料,溫度降低較慢,所以溫度最高。在實際中,鋼化玻璃的耐高溫性能良好,是普通玻璃的3倍,同時可承受250℃以上的溫差變化。而鋁邊框處溫度最低,其熱導率數值較其他部位大,傳熱速度較其他部位也更快。因此,該模型從邊框到中心存在溫度梯度。對比圖4(a),(b)溫 度 變 化 曲 線 可 知,EVA膠 膜 層 的 溫 度僅次于鋼化玻璃,而EVA膠膜層厚度和熱導率相對較小,熱量容易在該層積聚,不易擴散。一旦溫度過高,EVA膠膜可能會喪失粘結作用,使得光伏組件的層壓件各層間相互剝離,直接引起光伏組件失效。
圖5為30℃時兩種溫度環境下的光伏電池層溫度云圖分布示意圖。

圖5 電池層溫度分布Fig.5 Temperature distribution of cells layer
由圖5可知:兩種環境溫度變化下的光伏電池熱量從中心向邊緣擴散,呈梯度分布;與模型溫度變化一致,溫度場分布不均勻,原因是不同位置處的單體電池溫度不相等;單體電池最大溫度與最小溫度差為2℃,溫度梯度較小。這種溫度分布的不平衡影響會隨光伏組件串、并聯數目的增多而加劇,大型光伏發電系統由很多單一光伏組件串、并聯構成,光伏陣列不同位置的光伏組件溫度不一致,直接導致光伏系統的不穩定輸出。考慮文中建立的模型尺寸較小,視該光伏電池只有一個溫度,取不同溫度下的光伏電池的平均溫度值,如圖6(a)所 示;利 用 式(1)[14]計 算 組 件 不 同 環 境 溫 度變化下的光電轉換效率η,如圖6(b)所示。

圖6 不同環境溫度條件下的光伏組件電氣特性Fig.6 Electrical characteristics of photovoltaic modules under different ambient temperature conditions
式中:ηref為組件的參考光電轉換效率;β為光伏組件的晶硅溫度系數,β取值為0.004 8℃-1[17];Tcell為電池溫度,與環境條件有關;Tref為參考溫度,取值為25℃;γ為組件的輻照度系數,一般情況下γ視 作0 W/(m·K);φsolar為 輻 照 度,取 值 為1 000 W/m2。
由圖6可知:兩種溫度環境下的光伏電池溫度變化與環境溫度的變化趨勢一致,即電池溫度隨環境溫度的升高而升高;光電轉換效率隨環境溫度的升高而下降;當環境溫度相同時,溫度漸變下的光伏電池的光電轉換效率低于溫度突變。這表明,環境溫度波動程度越大,即溫差越大,光伏組件性能輸出越不穩定。
文獻[2]基于IEC61853-1標準提供的測試矩陣,以瞬態太陽光模擬器為光源,對經預處理檢測性能穩定的單一光伏組件進行測試,得到了不同輻照度、不同環境溫度下的光伏組件的最大輸出功率。結合本文模型輸入的太陽輻照度大小,對其輸出功率曲線進行數據提取,利用插值法獲得輻照度為1 000 W/m2時,25~75℃的光伏組件輸出功率,如圖7所示。

圖7 各參數隨環境溫度的變化情況Fig.7 Variation of various parametres with ambient temperature
由圖7可知:輸出功率與環境溫度呈負相關,即輸出功率隨環境溫度的升高而線性降低;光電轉換效率的整體變化趨勢也是隨著溫度的升高而下降,與本文仿真模擬得到的光電轉換效率隨溫度的變化曲線趨勢相符。
①環境溫度突變和漸變兩種條件下的光伏組件溫度不均勻,最高溫和最低溫分別發生于表層鋼化玻璃和邊框處。不同位置的單體光伏電池熱量差異,造成整個光伏電池層的溫度呈梯度分布。這種溫度分布不平衡會隨光伏組件串、并聯數目的增多被放大;光伏陣列的溫度失衡,直接導致光伏發電系統的不穩定輸出,會增加電網的調配難度。
②仿真結果表明:恒定的太陽輻照度下,光伏電池溫度與環境溫度為正相關且線性增加;光電轉換效率為溫度的負函數,隨著環境溫度的增加而下降。