采用二进制到格雷码转换的光伏组件最大功率提取能力提升表示与重构新方法

《Next Energy》：A new approach for representation and reconfiguration using Binary to Grey Conversion for enhancing maximum power extraction capability from photovoltaic modules

　　

基于可再生能源的光伏（photovoltaic, PV）阵列表示由不同拓扑结构（主要包括串-并（Series-Parallel）、桥链接（Bridge Link, BL）、蜂窝（Honey Comb, HC）、全交叉（Total Cross Tied, TCT））下的组串间多根互连线构成。研究人员指出，规模更大的光伏阵列会提升组件连接的复杂度。因此，研究人员提出了一种光伏阵列各类连接的矩阵形式数字表示方法，该所提方法采用格雷码（Grey code）到二进制（Binary）码转换的数字表示逻辑，对现有传统BL与HC连接进行优化，分别开发出2种改进桥链接（Modified Bridge Link, MBL）连接与2种改进蜂窝（Modified Honey Comb, MHC）连接。组串间连接状态使用数字0或1表征，辐照度采用对应数字的幂次值表征。由此，传统重构技术下大容量光伏系统在部分遮阴条件下的复杂连接，可借助数字实现简易矩阵形式表示。进一步，研究人员采用矩阵实验室（MATLAB）/Simulink仿真平台，采用具有刚性求解器的常微分方程（ordinary differential equations, ODE）23s求解器、采样步长为10^-6 s，针对短窄（Short Narrow, SN）、长宽（Long Wide, LW）、长窄（Long Narrow, LN）、短宽（Short Wide, SW）等部分遮阴场景对所提方法进行测试分析。所有测试用例的结果表明，相较于现有复杂连接结构，所提方法可基于任意尺寸光伏阵列的任意类型连接的简易易用数字表示，实现更高最大功率、更小失配损耗与更高填充因子（fill factor, FF）的性能优势。

当前全球能源需求持续攀升，化石能源储量的快速消耗使太阳能等可再生能源成为能源结构转型的核心方向，其中光伏（photovoltaic, PV）发电凭借清洁无污染、部署门槛低等优势，装机规模快速扩张，已广泛布局于户用屋顶、地面电站、水面浮动电站等场景。本研究由Malavya Udugula、M.A. Asha Rani团队完成，相关成果发表于《Next Energy》期刊。但光伏发电仍受部分遮阴（partial shading）、积尘、温度波动、辐照变化等多重因素影响，其中部分遮阴会使光伏阵列输出特性呈现多峰值，传统最大功率点跟踪（maximum power point tracking, MPPT）方法易追踪到局部最大功率而非全局最大功率点（global maximum power point, GMPP），导致发电效率显著下降。针对该问题，研究人员已开发多种全局MPPT方法，同时探索光伏阵列静态重构技术，通过调整组件间的电气连接逻辑提升遮阴下的功率输出。现有光伏阵列常用连接结构包括串-并（Series-Parallel, SP）、桥链接（Bridge Link, BL）、蜂窝（Honey Comb, HC）、全交叉（Total Cross Tied, TCT）等，部分研究基于数独、拉丁方等逻辑开发了静态重构方法，可改善部分遮阴下的功率输出，但普遍存在连接表示复杂、布线成本高、大阵列适配性差、数字化适配不足等问题：现有研究对大尺寸光伏阵列的连接表示多采用点状符号等非标准化形式，难以清晰表征组串间实际连线逻辑，分析复杂度高；同时部分重构方法存在固定列不可调整、仅适配特定尺寸阵列等缺陷，无法满足任意规模光伏系统的分析需求。因此，开发简易的光伏阵列连接表示方法、优化现有连接结构的功率输出性能，对提升光伏系统发电效率具有重要研究价值。
研究人员首先提出光伏阵列连接的通用数字矩阵表示方法，将组串间存在互连线的位置表征为数字1，无互连线的位置表征为数字0，首列固定串联、末列固定并联的连接以符号S、C、P固定表征，同时将组件接收的辐照度映射为对应数字的幂次值，由此实现任意尺寸、任意连接类型的光伏阵列的简易矩阵表示，大幅降低大阵列的连接分析复杂度。进一步，研究人员采用格雷码（Grey code）到二进制（Binary）码的转换逻辑，对传统BL、HC连接矩阵中的对应行数字进行转换，开发出2种改进桥链接（Modified Bridge Link, MBL）连接与2种改进蜂窝（Modified Honey Comb, MHC）连接，新连接结构与传统对应连接的互连线数量相同，仅调整组串间的连接逻辑。性能测试结果显示，所提数字矩阵表示方法可清晰呈现任意规模光伏阵列的连接状态与辐照分布，解决传统表示方法复杂度高的问题；开发的MBL与MHC连接在4种典型部分遮阴场景下的全局最大功率、失配损耗（mismatch loss）、填充因子（fill factor, FF）性能均优于传统对应连接：短窄遮阴场景下MBL连接最大功率较传统BL连接提升1.13%，MHC连接最大功率较传统HC连接提升1.62%。所提方法无需增加额外布线成本，即可提升光伏阵列在部分遮阴下的发电效率，且数字矩阵表示形式适配数字化分析需求，为光伏阵列的故障诊断、多维扩展研究提供了基础，对提升复杂天气条件下光伏系统的发电效率具有实际应用价值。
本研究的关键技术方法如下：研究人员首先建立光伏组件的数学等效电路模型，以光生电流（I_ph）、热电压（V_t）、反向饱和电流（I_S）为核心参数表征组件的I-V输出特性；进一步提出光伏阵列连接的通用数字矩阵表示规则，将组串连接状态、组件辐照度分别映射为0/1数字与对应幂次值；基于异或（Exclusive-OR, Ex-OR）逻辑的格雷码-二进制转换规则，对传统BL、HC连接的矩阵数字行进行转换，得到MBL、MHC的连接矩阵；最后基于矩阵实验室（MATLAB）/Simulink平台搭建5×5规格、单体功率80 W的光伏阵列仿真模型，采用刚性求解器常微分方程ODE23s、采样步长为10^-6 s，针对短窄（Short Narrow, SN）、长宽（Long Wide, LW）、长窄（Long Narrow, LN）、短宽（Short Wide, SW）4种典型部分遮阴场景，对比传统连接与所提改进连接的功率-电压特性、全局最大功率、失配损耗、填充因子等性能指标。
研究结果按模块总结如下：
4. 改进桥链接连接：研究人员对传统BL连接的矩阵行数字应用格雷码-二进制转换规则，得到MBL-1与MBL-2两种改进连接结构，二者均采用8根互连线，仅部分组串间的连接逻辑调整。性能测试结果显示，在短窄（SN）遮阴模式下，所提MBL连接的功率-电压特性峰值相较于传统BL连接从1465 W提升至1483 W（MBL-1）与1484 W（MBL-2），失配损耗从0.16降至0.15，填充因子从0.652提升至0.663；长宽（LW）遮阴模式下全局最大功率从1237 W提升至1241 W，失配损耗从0.29降至0.28，填充因子从0.57提升至0.58；长窄（LN）遮阴模式下全局最大功率从1421 W提升至1427 W，失配损耗从0.19降至0.18，填充因子从0.68提升至0.69；短宽（SW）遮阴模式下全局最大功率从1465 W提升至1484 W，失配损耗从0.16降至0.15，填充因子从0.78提升至0.79。所有测试遮阴场景下，所提MBL连接的全局最大功率、失配损耗、填充因子性能均优于传统BL连接。
5. 改进蜂窝连接：研究人员基于相同转换规则对传统HC连接进行优化，得到MHC-1与MHC-2两种改进连接结构，二者同样采用8根互连线。性能测试结果显示，在短窄（SN）遮阴模式下，所提MHC连接的全局最大功率从传统HC连接的1455 W提升至1480 W，失配损耗从0.167降至0.151，填充因子从0.65提升至0.66；长宽（LW）遮阴模式下全局最大功率从1225 W提升至1239 W，失配损耗从0.167降至0.151，填充因子从0.65提升至0.66；长窄（LN）遮阴模式下全局最大功率从1415 W提升至1425 W，失配损耗从0.19降至0.18，填充因子从0.65提升至0.66；短宽（SW）遮阴模式下全局最大功率从1746 W提升至1752 W，失配损耗从0.02降至0.01，填充因子从0.78提升至0.79。所有测试场景下，所提MHC连接的功率输出、失配与填充因子性能均优于传统HC连接。
讨论与结论部分总结：讨论部分指出，现有光伏阵列静态重构技术普遍存在连接表示不标准、布线复杂度高、阵列尺寸适配性差等问题，本研究提出的数字矩阵表示方法可清晰表征任意规模光伏阵列的连接逻辑与辐照分布，无需复杂的图形绘制即可完成连接分析，大幅降低了研究门槛；同时所提改进连接结构无需增加额外互连线，仅通过调整现有连接的逻辑映射即可实现功率提升，适配性强，可推广至不同尺寸的光伏阵列。结论部分总结：本研究提出的光伏阵列数字矩阵表示方法可将任意连接类型、任意尺寸的光伏阵列的连接状态与辐照度表征为简易的0/1矩阵形式，解决了传统大阵列连接表示复杂的问题；基于该方法开发的MBL与MHC连接在部分遮阴场景下相较于传统对应连接可实现更高的最大功率输出、更低的失配损耗与更高的填充因子，其中短窄遮阴场景下MBL连接最大功率提升1.13%，MHC连接最大功率提升1.62%，验证了所提方法的有效性；未来该方法可延伸至光伏系统故障类型识别与故障定位等多维度研究场景。