基于非线性互补算法的太阳能电池储能系统设计与网络建模

李晓丽

（河南轻工职业学院，河南 郑州 450002）

当前，太阳能电池储能系统受到社会各界的广泛关注。然而，传统储能系统往往面临着太阳能转化效率低、电池蓄电稳定性差等问题，难以满足日益增长的能耗需求[1]。对此，本研究提出了基于非线性互补算法的太阳能电池储能系统设计与网络建模方法。在分析太阳能储能发展趋势的同时，提出了更为有效的储能网络建模思想。

1 太阳能储能系统研究现状及发展趋势

太阳能储能系统利用电池板获取太阳光能源，经过光伏逆变器的转化处理后，所生产能源被暂时存储于储能系统之中，以供下级电网或其他耗能设备的调取与利用。

发展太阳能储能，一方面可以实现对太阳光能源的合理转化与利用，在不污染自然环境的同时，满足下级电网及其他能源设备的运行需求；另一方面以太阳光为能源，驱动储能系统、电池板等部件结构，可以提升储能系统的蓄能稳定性，从而实现能源的合理利用[2]。

开发太阳能电池储能系统，并将其与现有电网组织相结合，必将成为可再生能源的未来主流发展方向。完整的太阳能储能系统能源转化方式如图1所示。

图1 太阳能储能系统的能源转化方式Fig.1 Energy conversion mode of solar energy storage system

对于太阳能储能系统的研究需要考虑以下因素：

（1）储能量的时间变化：太阳能电池板的实时输出功率会随时间的变化而不断变化，因此在设计太阳能电池储能系统时，应考虑时间变化对能源存储量的影响。

（2）电池储能环境的变化：温度、湿度等外界条件的变化，会造成太阳能电池的蓄电能力发生改变，故在设计太阳能电池储能系统时，应尽量维持储能环境的稳定性。

（3）能源管理策略：太阳能电池储能系统具有极为可观的发展前景，既能够高效转化太阳能，也可以对储能资源进行高效利用，但若不能完善对能源的管理策略，依然有可能导致能源浪费的问题。

2 基于非线性互补算法的电池储能收敛性分析

2.1 太阳能储能的等价非线性互补

对于太阳能电池储能系统而言，等价非线性互补是指太阳能转化量、电池元件储能量在耗能级别方面保持等价状态，且二者功率曲线均表现出非线性变化状态。由于太阳能是将系统外部能源转化为可供系统组织利用的能量，而电池元件储能则是以其他形式对系统内部能源进行存储，二者的表现行为相反，所以非线性互补只是对能耗数值的描述，并不涉及能源信号的转化形式[3]。

对于太阳能储能等价非线性互补标准的计算，参考公式(1)。

ξ表示等价储能系数，x表示太阳能转化量，c表示电池元件储能量，ω表示非线性利用效率。

2.2 收敛性计算

收敛性是对太阳能电池储能系统实时储能效率的描述，基于非线性互补算法可知，无论是太阳能转化效率还是电池元件储能效率，都不会表现出持续上升的变化趋势，当二者瞬时功率接近极大值时，其后续功率水平会在一段时间的稳定状态后，开始不断下降，而这个稳定数据就是太阳能电池储能系统的储能效率收敛值。

设σ表示太阳能转化参数，M表示电池元件的瞬时储能参数，v̇表示太阳能电池储能系统的储能效率收敛值。在上述物理量的支持下，联立公式(1)，可将基于非线性互补算法的太阳能电池储能系统收敛性计算式表示为

如果太阳能电池储能系统运行过程中，储能功率发生了多次变化，那么储能效率收敛值计算结果也会随之出现多次变化。

3 太阳能电池储能系统的网络建模与设计

3.1 电池储能元件

电池储能元件是太阳能电池储能系统的核心运行模块，具有DC/DC、DA/AC 两种不同的运行模式，具体结构模型如图2所示。

图2 电池储能元件结构模型Fig.2 Structure model of battery energy storage components

对于电池储能设备来说，DC/DC运行模式下，变压器的瞬时能耗能够得到有效控制，太阳能变换器中的振荡行为足以驱动能源信号的滤波传输，从而满足系统的储能需求；DA/AC运行模式下，电池储能设备完整转存能源信号所需时间较长，故太阳能转化器对于太阳光的实时转化效率也就相对较低，能源信号的滤波传输行为较为平稳，变压器元件所消耗能源能够得到有效控制，系统变现出快速储能的运行状态。

3.2 动态储能模型

动态储能模型是指在考虑环境和时间变化的情况下，对太阳能电池储能系统的建模和分析。在太阳能电池储能系统中，动态储能模型可以用于模拟蓄电池充放电过程、能量传输以及储能管理等方面。规定ϑ表示太阳能电池的动态化储能系数，l→表示太阳能资源的动态转化向量，dmax表示电池元件的最大瞬时储能量，dmin表示最小瞬时储能量，联立上述物理量，可将太阳能电池储能系统的动态储能模型表达式定义为

基于非线性互补算法建立动态储能模型时，可以结合仿真软件和数学建模思想，模拟太阳能电池的储能过程，并根据能源信号的实际存储与消耗情况，评估系统的效率与运行能力，从而完成对储能系统网络模型的优化设计。

4 结论与展望

通过上述分析可知基于非线性互补算法的太阳能电池储能系统的优越性如下：

（1）太阳能转化效率得到保障，能源浪费问题能够得到较好解决；

（2）在推动可再生能源发展方面提供了全新的研究思路。

（3）应用非线性互补算法有助于协调太阳能电池储能系统的储能模式，使其在转化高效可再生能源的过程中，始终保持稳定的蓄电能力。

未来，相关组织机构可以在此网络模型的基础上，针对太阳能电池储能系统的应用展开深入研究，并探索更多的技术手段和优化策略，以推动可再生能源快速发展为目标，进一步提高储能系统的运行效率与稳定性。