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如何分析 I-V 曲线

2024年4月3日 |

要对光伏系统的 I-V 曲线进行分析,我们可以使用 I-V 曲线绘图仪,将实际测量的曲线与标准曲线或预测曲线进行对比,同时综合考虑各种环境因素,比如遮挡和温度等。

“光伏阵列故障排除流程图”是一份详尽的综合指南,它是根据丰富的现场实践经验、光伏模块可靠性方面的文献,以及国家可再生能源实验室 (NREL) 的专家建议编制而成。Fluke Solmetric PVA-1500 等 I-V 曲线绘图仪可为识别光伏系统中的硬件性能问题提供详尽的洞察。但是,遮挡、污染、辐照度、温度以及测量技术等因素会使光伏性能测量过程变得复杂。

下载流程图指南

与最大功率点相关的六种不同类型的 I-V 曲线偏离情况
图中显示了本文探讨的六种 I-V 曲线偏离情况。我们按照流程图中所呈现的顺序,对这些偏离情况进行了编号。

采集一份有效的 I-V 曲线

首先,验证测试是否返回了有效的 I-V 曲线。如果没有,请确保测试导线连接正确。如果测试导线连接正确,则可能是源电路不完整。请检查是否已安装串联保险丝,并检查其通断性。如果串联保险丝出现故障,那么问题可能出在源电路的接线上。在测试出现故障的模块之前,建议先检查模块之间的连接是否断开,并寻找任何损坏的迹象,如烧毁痕迹等。

在极少数情况下,测试所返回的 I-V 曲线会显示出垂直下降或向下的狭窄尖峰。出现这种情况的原因可能是间歇性电气互连故障,例如测试引线受到挤压或对接接头压接不当。如果间歇性连接问题出现在光伏源电路中,需要将其隔离并进行必要的修复。

标准的形态和性能

针对现场性能问题,我们需要建立一个比较标准,这个标准通常基于模块铭牌数据或邻近电路的测量结果。像 Fluke Solmetric PVA-1500 这样的 I-V 曲线绘图仪会利用软件来预测标准测试条件下的性能特征,并根据现场环境进行相应的调整。如果是标准的 I-V 曲线形态且性能因子在 90% 到 100% 之间,则通常表明光伏源电路或模块处于正常工作状态。

识别 I-V 曲线偏离情况

I-V 曲线可能出现多种偏离情况,而导致这些偏离情况的原因有多种。这些偏离情况可能表现为曲线上出现阶梯或锯齿,这通常意味着存在电流不匹配的问题,可能由遮阳或电池单元损坏等问题引起。

1. 阶梯状 I-V 曲线

I-V 曲线上有锯齿或阶梯,这是第一种偏离情况,通常与测试电路中的电流不匹配有关。当旁路二极管被激活并绕过功率较弱或光照较少的电池单元时,I-V 曲线上就会出现阶梯。阶梯的数量和宽度会随遮挡的程度和范围而发生变化。电流不匹配可能由多种情况引起,包括不均匀的污染、部分遮挡、电池单元或电池单元串损坏,以及旁路二极管短路等。

2. 短路电流低

只有 Isc 低于预期值,I-V 曲线的其他数据都正常。这种情况可能是由于操作失误、辐照度测量不准确、遮挡、污染或模块性能问题所引起的。考虑到这些问题有些是可以纠正的,所以在故障排除流程图中,将这种偏离情况排在了较为靠前的第二位。

3. 开路电压低

故障排除流程图中的第三种偏离情况是 Voc 偏低。电池温度测量不正确最可能导致 Voc 偏低。此外,在某些测试条件下,遮挡也可能降低 Voc。硬件问题也可能是原因之一。但是,鉴于开路电压是所有光伏模块参数中老化最慢的参数之一,在断定电池单元退化与低 Voc 之间存在因果关系之前,您应仔细权衡其他原因。

4. 拐点过于圆滑

拐点比预期更圆滑是第四种 I-V 曲线偏离情况的特点。通常很难判断拐点过于圆滑是明确的 I-V 曲线变形,还是曲线斜率变化所产生的错觉。拐点圆滑可能是老化过程的一种体现。您需要重新测试和长期监测电路以识别和跟踪趋势。

5. 电压比低

I-V 曲线垂直段的斜率低于预期值是第五种 I-V 曲线偏离情况的特征。您可以通过直观地比较实际测量的曲线与预测曲线,或者对比整个组串测量中的电压比值来检测这种情况。但前提是,这些曲线不应存在因不匹配效应而产生的阶梯。电压比的计算公式如下:VMP ÷ VOC。电压比这个指标可以非常好地识别在 I-V 曲线垂直段具有非典型斜率的组串。

6. 电流比低

I-V 曲线水平段的斜率高于预期值是第六种,也就是最后一种 I-V 曲线偏离情况的特征。您可以通过直观地比较实际测量的曲线与预测曲线,或者对比整个组串测量中的电流比值来检测这种情况。但前提是,这些曲线不应存在因不匹配效应而产生的阶梯。电流比的计算公式如下:IMP ÷ ISC   电流比这个指标可以非常好地识别在 I-V 曲线水平段具有非典型斜率的组串。在查找硬件问题之前,请确保已经排除遮挡、污染以及辐照度测量错误。

使用 I-V 曲线绘图仪进行故障排除

像 Fluke Solmetric PVA-1500 这样的 I-V 曲线绘图仪在光伏系统故障排除过程中扮演着至关重要的角色。它们不仅能够提供识别问题的详尽数据,而且还能够协助记录和监控随时间变化的系统性能。

为了有效地排除光伏系统故障,我们需要对硬件和环境因素有全面的了解。通过使用诸如 Fluke Solmetric PVA-1500 之类的先进工具,并遵循上述的结构化方法,可以显著提高诊断和解决光伏系统性能问题的准确性和效率。