基于BIM的建筑光伏系统模型设计与热辐射仿真分析

李 岩,刘元芳,姜业超,林 雪

(黑龙江东方学院建筑工程学院,哈尔滨 150066)

0 引言

近年来,光伏建筑已逐渐成为可持续发展的重要组成部分,实现了建筑与能源的高度融合,极大推动了建筑产业的节能环保发展[1]。但在光伏建筑设计与建造过程中存在一系列的复杂问题,比如如何最大限度地利用太阳能、确保光伏建筑与建筑本身的协调性等[2]。为解决这些问题,建筑信息模型(Building Information Mdeling, BIM)技术与太阳热辐射模拟手段逐渐成为光伏建筑领域的研究热点[3]。BIM技术可集成多种信息及数据,通过可视化的方式展示出来[4]。在光伏建筑设计中,BIM技术可在初始阶段优化太阳能电池板的位置、朝向及倾角,通过与关联性软件的结合模拟出不同光照条件下的太阳能辐射情况效果,依据模拟数据调整光伏建筑设计方案,达到提高能源利用效率的目的[5]。建筑光伏系统包括储能、发电、逆变等环节,单纯依靠BIM建筑模型很难全面实现深入设计[6]。本研究基于建筑光伏系统的BIM模型,建立光伏-发电-储能一体化模型,给出光伏发电量的估算方法。结合Ecotect软件对设计的光伏系统模型进行太阳热辐射模拟,分析建筑光伏系统在不同天气条件情况下的发电量,为实际工程提供有效参考。

1 光伏建筑电气模型设计

在传统的光伏建筑电气分析中,建筑物的庞大规模、多样形状、复杂结构等影响了电气化特性分析的精准性及动态性。应用BIM技术可简化建筑电气分析,利用空间数据集成、可视化交互等手段完成对建筑物的光伏发电系统设计及分析。

1.1 BIM模型建立

以海南地区某学校教学楼的光伏系统为例,图1基于Revit软件给出了该教学楼及其光伏系统的BIM模型与建筑结构剖面图。

图1 某教学楼及其光伏系统BIM模型建立Fig.1 BIM model of a teaching building and its photovoltaic system

1.2 光伏阵列模型建立

光伏板物理特性类似传统的PN结,可利用PN结模型对光伏板结构进行等效,如图2所示。其中,D表示光伏板等效二极管,Rsh和Rs分别表示光伏板等效并、串联电阻,Id与Ish分别表示流过Rsh和Rs的电流,Iph表示光电效应电流,Uo和Io分别表示光伏板的输出电压、电流。

图2 光伏板等效模型 Fig.2 Photovoltaic panel equivalent model

利用基尔霍夫电流定律得到等效模型的输出电流方程:

Io=Iph-Id-Ish

(1)

其中,Iph、Id可利用光电效应特性分别表示为:

(2)

式(2)中,Isc表示在温度25 ℃、光辐射照度1000 W/m2(标准测试条件)下测得的电路内部短路电流,一般视为定值。Ki=0.0032 A/℃表示温度系数。T、Tref=298 K分别表示实际与标准测试条件下光伏板的表面温度。S、Sref=1000 W/m2分别为表示实际与标准测试条件下光伏板受到的光辐射照度。Isa表示二极管饱和电流。q表示电子电荷量。K表示玻尔兹曼常数。1≤L≤2表示PN结理想因子。

将式(2)代入式(1),得到光伏板正向输出特性方程:

(3)

考虑到该教学楼的总用电负荷约为60.7 kW,选择输出为320 W/36 V的多晶光伏板组件,共需要190块。通过建立光伏阵列串并联模型给出铺设形式。

结合图2中给出的光伏板等效模型,分别在图3中给出图1(a)中所示的n相光伏板串联与k相光伏板并联等效模型:

图3 光伏板串并联等效模型Fig.3 Series parallel equivalent model of photovoltaic panels

在图3(a)中考虑每相光伏板中通过电流Ii(i=1,2…,n)均满足Ii=Io,且串联后的总输出电压为Uo,在忽略各光伏板间品质差异的情况下得到每相输出电压均满足Ui=U/n。结合式(3)进一步推导出n相光伏板串联后的总输出特性方程:

(4)

同理,在图3(b)中设k相光伏板总输出电流为Io,输出电压为Uo,则每相光伏板的通过电流均满足Ij=Io/k(j=1,2…,k)。根据式(3)给出k相光伏板并联后的总输出特性方程:

(5)

联合式(4)与式(5),得到整体光伏阵列的输出特性方程:

(6)

选用的光伏板开路电压Voc=44.87 V,结合光伏系统逆变侧的限幅电压VM=1680 V,可粗略得到光伏阵列的串联数量约为VM/Voc≈38块。考虑到光伏系统逆变器的限制电流IM=45 A,结合光伏板短路电流Isc可粗略得到光伏阵列的并联数量约为IM/Isc≈5组。

1.3 光伏储蓄电池阵列模型

储蓄电池作为光伏发电系统中的过渡环节,在电能存储、能量调节、负载供电等方面发挥着重要作用,对光伏蓄电池阵列进行合理设计可增强建筑光伏系统的稳定性与灵活性。以HP-B250-12G型铅酸胶体蓄电池为例,其标称电压E=12 V,额定容量为Sc=250 Ah。光伏蓄电池阵列的容量Soc的计算公式如下:

Soc=(P×24×N)/(Kb×U)

(7)

其中,P=4500 kW·h、N=3(d)分别表示光伏建筑的日均耗电量和海南地区的最长阴雨天数。Kb=1.3表示储能系统的安全系数。U=100 V表示蓄电池阵列的额定工作电压。将上述实际参数代入式(7)中得到光伏蓄电池阵列的容量Soc=(4500×24×3)/(1.3×100)≈2492 Ah,向上取整得到最终的蓄电池阵列容量为2500 Ah,即实际需要蓄电池的数量为10个。为保证蓄电池充放电能的均衡,结合实际工程经验,减少因过多串联带来的蓄电池组等效内阻较大的问题,按照2组并联、每组5个串联的形式铺设蓄电池。

1.4 光伏系统发电量估算模型

对光伏系统发电量的估算可有效提升光伏系统转换效率并检查所设计光伏系统的合理性。光伏系统发电量估算模型包括太阳能辐照总量、光伏矩阵总面积、光伏板转换效率及光伏系统效率几种重要参数,以1 d为周期具体可表示为:

EP=HD×SA×KA×KS

(8)

其中,Ep表示光伏系统总发电量(W·h),HD表示一天内光伏系统受到的太阳总辐射量(W·h/m2),SA表示光伏矩阵的总表面积(m2),由所选光伏板参数计算得SA=368.68 m2,KA=18%>16.49%、KS=85%分别表示光伏组件转换因子与系统总转换效率。

2 光伏建筑热辐射仿真分析

对光伏建筑进行热辐射分析,可优化设计建筑光伏分布,提高能源利用效率,改善建筑的热舒适性,指导光伏系统的运行及维护,具有重要的应用价值。基于已建立的BIM模型与光伏系统设计模型,利用Ecotect软件建立教学楼的太阳辐射模型,加入当地的太阳气象数据,对整体建筑的光伏系统所受到的热辐射进行典型天气情况分析,应用发电量估算模型给出相应气象情况下的光伏系统发电量数据。

2.1 最热一天热辐射分析

图4分别给出了一年中当地最热一天的教学楼光伏系统所处的温度环境与受到的太阳辐射,具体热辐射数据如表1所示。

表1 最热一天的教学楼光伏系统所受热辐射数据Tab.1 Thermal radiation data of the photovoltaic system of the teaching building on the hottest day

图4 一年中最热一天的教学楼光伏系统所受热辐射曲线Fig.4 Thermal radiation curve of the photovoltaic system in the teaching building on the hottest day of the year

由图4可知,最热一天的教学楼光伏系统所处温度环境为30.82 ℃左右,且太阳辐射量集中在上午5点至晚上8点,直接辐射时间较长,故可忽略由散射辐射带来的影响。由表1可知,当天的总辐射量达到8500.7W·h/m2,由式(8)估算得到最热一天内所设计光伏系统的发电量约为479.508 kW·h。

2.2 光照最好一天的热辐射分析

图5分别给出了一年中当地光照最好一天的教学楼光伏系统所处的温度环境与受到的太阳辐射,具体热辐射数据如表2所示。

表2 光照最好一天的教学楼光伏系统所受热辐射数据Tab.2 Thermal radiation data of the photovoltaic system in the teaching building on the best day

图5 一年中光照最好一天的教学楼光伏系统所受热辐射曲线Fig.5 Thermal radiation curve of the photovoltaic system in the teaching building on the best day of the year

对比图4与图5可知,光照一天的太阳直接辐射时长增加近1 h,室外的平均温度也逼近最热一天,达到了30.16 ℃。结合表2可知,光照条件最好一天中的总直接太阳辐射量升高到9981.7W·h/m2,通过计算得到总发电量为563.048 kW·h,达到最高峰值。说明光照条件的好坏是决定光伏系统发电量的重要因素。

3 结论

以海南某地区教学楼光伏系统为例,建立了其光伏-发电-储能一体化模型,对教学楼光伏系统进行太阳热辐射模拟,分析其发电量情况,具体结论如下:利用Revit软件对教学楼进行BIM建模,给出了光伏矩阵的串并联等效模型,计算得到光伏矩阵的铺设规则为每38块串联为一组,共5组并联。基于光伏蓄电池的储能特性给出光伏储蓄电池模型,计算得到蓄电池的排列规则为每5个串联为一组,共两组并联,给出了光伏系统的发电量估算模型。借助Ecotect软件搭建了教学楼光伏系统的太阳辐射模型,结合当地一年中的典型天气情况给出了光伏建筑的发电量分析,得到光照最好一天的光伏系统总直接热辐射量与发电量最多分别为9981.7 W·h/m2、563.048 kW·h,其次为最热一天,说明光照条件是决定光伏系统发电量的重要因素。