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关键词：太阳能发电；光伏阵列；仿真；非线性与线性
开发并利用丰富、广阔的太阳能，对于环境不产生和少产生污染，既是近期急需的补充能源，又是未来能源结构的基础。在了解并掌握光伏发电系统性能的基础上，利用Matlab／Simulink仿真软件进行光伏发电系统建模仿真有利于对整个系统进行性能优化设计，降低系统成本，缩短研发周期，提高系统的可靠性和总体效率。
光伏阵列是太阳能光伏发电系统的基础部件，其I-U、P-U特性受太阳光照强度、工作环境温度，以及光电池PN结参数影响呈现为非线性关系。要实现光伏发电系统的动态仿真，须解决如何对光伏阵列所固有特性进行仿真模拟。建立模型时，模型的精确性、解算的快速性、参数输入的易操作性是评价所建模型优劣的重要指标，对于后续研究有着很好的价值与意义。文介绍了利用PSIM仿真软件实现了基于物理机制的光伏电池仿真模型，其优点在于准确反映光伏电池的物理特性，缺点是模型参数与光伏阵列产品的常规参数对应关系不明确，参数求解困难。文给出了带有MPPT(最大功率点跟踪)功能的光伏阵列Matlab通用仿真模型，但是该仿真模型所采用建模方法复杂，需利用Newton迭代法求解，存在仿真时间较长的问题。
本文既采用文介绍的方法利用其求解的快速性、直接性的优点，又应用Simulink模块建模流程清晰连续的特点，建立了通用性强的光伏电池阵列仿真模型，该模型适用于复杂的光伏发电系统动态仿真。通过仿真与实验结果对照分析，充分说明了该模型不但能分析太阳能光伏电池阵列的所固有的P-U和I-U的非线性特性，更重要的是表明了太阳能光伏电池阵列工作在最大功率点以及稳定工作区域内时所隐含的dP/dU与I的近似线性特性关系，并在理论上进行了进一步的阐述与推导。这些特性都通过了实验室300W的光伏电池阵列实验验证。太阳能光伏电池阵列所隐含的dP/dU与I的近似线性特性的意义在于对传统的根据dP/dU与U的非线性特征的各种最大功率跟踪控制方法的改变，因为利用dP／dU与I的线性特性能够使光伏发电系统更好地实现光伏阵列最大功率点跟踪控制，具有快速性、平滑性特点。
1 光伏电池特性及电路模型
光伏势能在本质上来说是存在于2种特殊物质之间的电子化学势能差(Fermi level)，当这2种物质结合在一起时，它们之间的结将达到一个新的热动力平衡，只有当这2种物质中的Fermi level相等时，平衡才能达到。为了获得高功率，需将许多的光伏电池串并联形成光伏模块直至光伏阵列。光伏电池的I-U、P-U曲线是随光照强度、温度变化的非线性曲线。
光伏电池的等值电路模型一般有3种。第1种是光伏电池的简单电路模型，不考虑任何电阻，该模型有利于理论研究，适宜于复杂的光伏发电系统仿真；第2种方法是只考虑光伏电池并联电阻的模型，该模型精度稍高，在实际应用中并不常见；第3种是既考虑并联电阻，又考虑串联电阻的较精确仿真模型，其等值电路模型如图1所示。
根据如图1所示的光伏电池等值电路模型，应用Kirchhoff电流定律，可得流过负载的电流I与其端口电压U之间的关系
其中：Rs为光伏电池的内阻；Rp为光伏电池的并联电阻。一般来说，质量好的硅晶片l cm2Rs约在7．7～15．3mΩ之间，Rp在200至300Ω之间。Io为流过二极管的反向饱和漏电流；q为电荷量1．6×10-19C；K是Boltzmann常数，值为1．38×10-23J/K；T为光伏阵列的工作温度，单位为K；A为二极管的理想常数，其值在1～2之间变化。
式(1)是一超越方程，利用该式不可能求出负载电压U或电流I的显性表达式，常规方法是利用Newton迭代法求解。应用表格法求解，即
这样，将Ud的一系列连续增加的值放入表格的第1栏中，对于每一个确定的Ud值，可以非常容易得到一系列的与Ud相对应的电流I值，可得电压
利用Ud的值进行巧妙过渡，避免了直接利用Newton迭代法求解，可得到I-U、P-U曲线。在上述方程中，短路电流Isc与光照强度成正比，这样可以非常容易得到光伏阵列在一系列不同光照强度下所形成的I-U曲线。
当光伏电池模板的温度升高时，光伏电池的短路电流将增加，而开路电压则会下降，根据经验应用式(5)对光伏电池的温度效应进行建模，并设在标准参考温度时，短路电流为Is，开路电压为Uos，光伏模块的温度增加量为△T，有：
如典型的单晶硅，α为500 μA／℃，β为5 mV／℃。因为增加的电流量小于减少的电
