science-review.ru
В процессе эволюции энергетической отрасли среди методов выработки электричества всё большее место занимает использование альтернативных (нетрадиционных) энергоисточников. Наиболее распространёнными из них в настоящее время являются ветрогенерационные, фотоэлектрические, геотермальные, приливные электростанции [1].
Прогресс перечисленных источников энер- гии связан со следующими факторами [2]:
– отсутствием вредных выбросов при их эксплуатации;
– увеличением стоимости ископаемых топлив, используемых в традиционной энергетике;
– наличием пространств, где нерационально или невозможно использование традиционных источников (например, в отдалённых от цивилизации регионах, в космосе);
– снижением удельной стоимости и повышением КПД альтернативных энерго- установок.
Солнечная энергетика считается одной из наиболее перспективных [3], т.к. Солнце является мощнейшим источником энергии. Цель совершенствования солнечных установок – максимальное использование энергии при минимальных экономических затратах и воздействии на окружающую среду.
В статье рассматривается один из типов солнечных электростанций (СЭС) – солнечные фотоэлектрические модули (панели, батареи), технологии проектирования и изготовления которых совершенствуются в настоящее время наиболее высокими темпами.
Россия располагает большим количеством регионов, где выгодно преобразовывать солнечную энергию в электрическую при помощи солнечных батарей [4]. На большей части России можно успешно использовать солнечные батареи в сезонном режиме, а в районах с числом часов солнечного сияния более 2000 часов/год – круглый год. Солнечные батареи выгодно подключать в параллель к существующим электрическим сетям, так как максимальное потребление энергии предприятиями обычно совпадает с дневным временем суток, когда солнечные электростанции вырабатывают наибольшее количество энергии.
К сожалению, использование энергии Солнца сталкивается с рядом проблем:
– часть лучистой энергии поглощается и отражается атмосферой;
– для повышения эффективности использования фотоэлектрических панелей необходима система их позиционирования по отношению к Солнцу, меняющему положение на небе в течение суток;
– современные солнечные модули даже с позиционированием всё ещё характеризуются низким КПД (порядка 10-25 %), хотя по мере развития технологии их эффективность повышается (уже появились фотоэлементы из новых материалов с эффективностью более 40 %).
Интенсивность солнечной радиации, достигающей поверхности Земли, зависит от времени суток, года, региона и метеорологических условий.
Иррадиацией (переводится как «приход солнечной радиации») называется мгновенное значение мощности солнечного излучения в некоторой области, которое измеряется в ваттах на квадратный метр. Статистику по величине иррадиации для конкретного региона в зависимости от времени и даты можно найти в специальных метеорологических базах данных.
Энергия солнечного излучения (Вт×ч) на один квадратный метр, подсчитанная за день или за год, называется инсоляцией и измеряется в Вт×ч/м2 в день (год). Инсоляция меняется в среднем от 1000 кВт×ч/м2 в год для северо-европейских стран, до 2000-2500 кВт×ч/м2 в год для пустынь [5].
Измерения освещенности также могут быть классифицированы по учитываемой части солнечного света. Например, некоторые измерения могут учитывать только прямое излучение, другие – только диффузное (рассеянное) излучение, а третьи – как прямое, так и диффузное (иногда называемое «общим») излучение. В связи с этим при измерении различают следующие виды иррадиации: прямая нормальная (DNI), внеземная (Ea), диффузная горизонтальная (DHI), глобальная горизонтальная (GHI).
Перечисленные понятия являются основой использованных в данной статье методик автоматизированного расчёта характеристик солнечных электростанций, позволяющих помочь обосновать целесообразность использования СЭС в рассматриваемом регионе, упростить их проектирование и оптимизировать параметры.
К началу XXI века распространение получили два подхода к расчёту фотоэлектрических систем. Первый подход используется для предварительных, прикидочных расчётов выработки электроэнергии солнечными панелями с использованием простых зависимостей (например, бесплатный онлайн-калькулятор PVWatts) или графиков из эксплуатационной документации.
Второй подход предполагает применение специального программного обеспечения для детального проектирования панелей с учётом особенностей технологии их изготовления, применяемых материалов, условий эксплуатации и многих других факторов (например, с помощью программ Helioscope, HOMER Pro, Polysun, PV*SOL, PVsyst, обзор которых приведён в [6]). Данные программы являются платными и в основном создаются по сложным моделям, основанным на множестве теоретических и экспериментальным данных, и для конечного пользователя представляют собой «чёрный ящик»; у исследователя существует только возможность варьирования некоторого объёма исходных параметров и оценки ограниченного числа полученных характеристик.
В связи с развитием языков и методов программирования последнее десятилетие явилось отправным для появления способов, подходящих для быстрой и точной оценки эффективности работы солнечных панелей и глубокого понимания влияния на неё различных факторов.
Целью данного исследования являлась апробация таких современных программных продуктов, позволяющих получать характеристики фотоэлектрических систем. Для этого разработаны программы для ЭВМ с использованием универсального, свободно распространяемого языка программирования Python и разработанного для проектирования солнечных панелей модуля PVlib. В основу данной библиотеки положены физические принципы преобразования энергии с помощью полупроводников и наиболее совершенные на данный момент вычислительные методики, оформленные в виде команд с необходимым набором изменяемых параметров. Дополнительный набор команд для визуализации получаемых результатов реализован с использованием графических библиотек Matplotlib и Seaborn [7].
Материалы и методы исследования
Использование инструмента с открытым исходным кодом, такого как PVlib-Python, помогает проектировщикам активно влиять на исполнение алгоритмов вычисления моделей и совершенствовать их, а не полагаться на процесс обработки данных «черным ящиком», как это было в используемых ранее системах проектирования фотоэлектрических систем. PVlib-Python позволяет пользователю задавать местоположение и особенности конфигурации системы, включая характеристики конкретного фотоэлектрического модуля и модели инвертора. Система может быть смоделирована с использованием погодных данных за так называемый типичный метеорологический год (Typical Meteorological Year, сокращённо TMY) или измеренных за какой-либо промежуток времени реальных погодных параметров.
С учётом вышеизложенного программы для расчёта характеристик фотоэлектрических систем на языке Python должны содержать блоки, реализующие следующие функции:
1) подключение специализированных библиотек команд;
2) импорт метеорологических параметров из баз данных для заданного местоположения и по заданным временным отсчётам;
3) ввод базовых параметров рассчитываемого солнечного модуля;
4) расчёт необходимых характеристик модуля с помощью команд PVlib;
5) визуализация рассчитанных зависимостей в виде качественных графиков.
В качестве входных параметров для моделей функционирования фотоэлектрических систем используются данные о погоде, и в частности об иррадиации.
Возможности модуля PVlib позволяют построить множество характеристик солнечных панелей, но ввиду их большой численности приводятся примеры вычисления лишь некоторых:
– углов наклона одноосевого трекера (позиционера панели в вертикальной плоскости) в зависимости от положения Солнца на небе;
– вольтамперных характеристик, зависящих от иррадиации и температуры нагрева панелей.
Результаты исследования и их обсуждение
Рассмотрим вначале построение зависимости угла наклона одноосевого (вертикального) солнечного трекера от времени суток в течение одного дня. Данная модель позволяет проследить особенность работы трекера в рассматриваемой местности.
Угол поворота панели определяется в собственной системе координат. Азимут трекера определяет направление оси Y, ось X повёрнута на 90 градусов по часовой стрелке относительно оси Y и параллельна поверхности Земли, а положительная ось Z ориентирована к Солнцу. Вычисляемый угол поворота tracker_theta указывает положение трекера относительно горизонтали.
Так как позиционирование трекера в первую очередь зависит от положения Солнца на небе, первым этапом моделирования является вычисление движения Солнца. Модули должны поворачиваться по отношению к Солнцу таким образом, чтобы максимизировать иррадиацию.
Вычислялись углы наклона (вертикального поворота) трекера в районе города Москва, для которого заданы широта, долгота и высота над уровнем моря. Для определения положения Солнца в зависимости от времени совместно с библиотекой PVlib использованы функции библиотеки Pandas. Результаты расчёта углов наклона трекера представлены на рис. 1.
Рис. 1. Углы поворота одноосевого солнечного трекера
По результатам расчёта выводятся графики, отображающие зависимости следующих углов от времени суток за 9 июля 2020 г.: угла наклона трекера (tracker_theta) к Земле, поверхности трекера (surface_tilt) – угла между поверхностью трекера и поверхностью Земли, а также угла падения прямой иррадиации (DNI) на повернутую поверхность трекера (aoi).
Была разработана ещё одна программа, использующая библиотеку PVlib, – для расчёта вольтамперной характеристики солнечного модуля (IV-кривой). В качестве примера рассмотрен расчёт модуля CS5P-220M с максимальной мощностью 220 Ватт производства компании Canadian Solar.
Вначале задаются параметры рассматриваемой солнечной панели, взятые из [8].
Вычисление кривой IV является двухэтапным процессом. Для реализации данных этапов существует несколько методов. В рассматриваемом примере на первом этапе использована модель Де Сото [9] для расчёта электрических параметров вольтамперной характеристики при определенной освещенности и температуре с использованием базовых характеристик модуля при эталонных условиях. Затем, на втором этапе вычислений, эти параметры используются для вычисления IV-кривой модуля путем решения так называемого однодиодного уравнения с использованием метода В. Ламберта для заданных рабочих условий (иррадиации и температуры) солнечного модуля.
Результат расчёта оформлен в графическом виде с использованием библиотеки Matplotlib (рис. 2).
Рис. 2. Вольтамперные характеристики солнечного модуля для разных рабочих условий (легенда для графиков представлена в порядке расположения кривых – сверху вниз)
Рис. 2 представляет собой IV-кривые, построенные для разных условий работы. Кривые характеризуются наличием практически горизонтального участка, соответствующего току короткого замыкания электрических выводов панели. Ток короткого замыкания зависит от следующих параметров: площади и оптических свойств солнечного элемента, мощности и спектра падающего излучения. Ещё одна важная характеристика солнечной панели – напряжение холостого хода, для данного модуля примерно равное 50 Вольт (при токе, равном нулю).
Жирными кружками обозначены точки выработки максимальной мощности. В современных цепях регулирования солнечных панелей существуют устройства отслеживания этих точек, позволяющие добиться максимально возможного съёма мощности с панели при любых условиях освещения и рабочей температуре.
Заключение
Таким образом, в процессе достижения цели данной работы – демонстрации возможностей библиотеки PVlib для определения характеристик фотоэлектрических модулей – были решены следующие задачи:
– произведён краткий обзор альтернативных источников электрической энергии, и в частности достоинств и недостатков солнечных энергоустановок;
– описаны программные средства языка Python для реализации расчёта характеристик фотоэлектрических модулей;
– разработаны программы для демонстрации некоторых возможностей библиотеки PVlib-Python для определения характеристик СЭС;
– в качестве примера произведён расчёт углов наклона одноосевого трекера в зависимости от положения Солнца на небе в Московском регионе, вольтамперных характеристик панели Canadian Solar CS5P-220M в зависимости от иррадиации и рабочей температуры.
Созданные в ходе описанных исследований программы позволяют для рассматриваемой местности рассчитать характеристики различных доступных солнечных энергоустановок и обосновать выбор наиболее подходящей для конечного потребителя модели.
Проведённая работа показала удобство использования языка Python для исследования характеристик установок альтернативной энергетики. Преимущество использования библиотек языка программирования Python было доказано авторами при рассмотрении других типов энергетического оборудования [10; 11].
Следует отметить, что сформировавшееся мировое сообщество, занимающееся развитием библиотеки PVlib-Python, разрабатывает и внедряет новые функции для решения основных задач моделирования работы солнечных модулей, упрощения ввода некоторых функций и повышения гибкости библиотеки. Это должно привлечь более широкий круг пользователей и разработчиков и, следовательно, привести к дальнейшему совершенствованию солнечных фотоэлектрических панелей в будущем.