考慮組件溫度影響的光伏最大功率點(diǎn)跟蹤改進(jìn)策略研究

【摘要】：太陽能是新能源的重要組成部分,大規(guī)模使用太陽能對緩解化石能源短缺和改善環(huán)境污染有著巨大的促進(jìn)作用。其中光電轉(zhuǎn)換的核心是太陽能電池板,在光伏發(fā)電中發(fā)揮著舉足輕重的作用。但太陽能電池的輸出特征具有非線性,且容易受到輸出受外界環(huán)境的影響。為了最大限度的獲得更多的電能,必須進(jìn)行最大功率跟蹤,使電池始終輸出最大功率。 本文首先對太陽能電池的輸出特性進(jìn)行了分析,研究發(fā)現(xiàn)太陽能電池在不同光照和溫度下,其技術(shù)參數(shù)會有較大差異。同時指出電池的輸出特性曲線不僅會受到光照的影響,在不同的溫度條件下也會呈現(xiàn)不同的峰值和變化范圍。與電池接受復(fù)雜光照照射時的情況類似,當(dāng)出現(xiàn)復(fù)雜溫度時,太陽能電池的輸出特性也會出現(xiàn)多峰的情況,且峰值的個數(shù)和分布會隨著電池的個數(shù)、布局的改變而改變。 接下來本文利用擬合函數(shù)提出了一種計算組件溫度的方法。針對不同電池板所處的環(huán)境因素不同的問題,本文提出利用電池板輸出功率的不同來反映外界環(huán)境的差異性。利用電站統(tǒng)計的實(shí)測數(shù)據(jù)來確定功率差和各個環(huán)境因素之間的函數(shù)關(guān)系,從而利用功率差就可求得電池板的環(huán)境因素,使數(shù)據(jù)更加精確。進(jìn)而本文利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性逼近的能力來解決該方法適應(yīng)性不強(qiáng)的問題,將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出設(shè)置為擬合函數(shù)的系數(shù),然后將得到的函數(shù)系數(shù)代入擬合函數(shù)中,從而使得擬合函數(shù)在不同的環(huán)境條件下都能獲得最優(yōu)的結(jié)果。 在獲得精確光照和組件溫度的基礎(chǔ)上,本文對最大功率跟蹤策略進(jìn)行了研究。首先分析了光伏電池在發(fā)生局部遮陰時輸出特性曲線的峰值分布,指出為了跟蹤到真正的最大功率點(diǎn),必須保證工作電壓能夠跳過局部最優(yōu)點(diǎn),進(jìn)入以全局最優(yōu)點(diǎn)為中心的單峰區(qū)域內(nèi)。因此提出一種改進(jìn)的跟蹤策略進(jìn)行最大功率的跟蹤。首先利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)電池所接受的光照和溫度來得到輸出電壓,進(jìn)而調(diào)整電池工作在該電壓處。之后再利用電導(dǎo)增量法進(jìn)行精確調(diào)節(jié),使得輸出功率更加精確。 【關(guān)鍵詞】：光伏電站 組件溫度 函數(shù)擬合 最大功率跟蹤
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TM914.4
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 課題研究背景10-11
• 1.1.1 傳統(tǒng)能源的不足和污染問題10-11
• 1.1.2 太陽能的優(yōu)勢11
• 1.2 光伏發(fā)電的現(xiàn)狀和發(fā)展11-14
• 1.2.1 太陽能的利用方式11-12
• 1.2.2 大型光伏電站結(jié)構(gòu)簡介12-14
• 1.3 光伏發(fā)電研究現(xiàn)狀和關(guān)鍵問題14-16
• 1.3.1 光伏電池研究現(xiàn)狀14
• 1.3.2 溫度對光伏輸出特性的影響14-15
• 1.3.3 最大功率點(diǎn)跟蹤的研究現(xiàn)狀15-16
• 1.4 本文主要研究內(nèi)容16-18
• 第2章 組件溫度對光伏陣列輸出功率影響分析18-32
• 2.1 光伏陣列等效電路模型18-19
• 2.2 單一組件溫度對光伏組件輸出功率的影響19-20
• 2.4 復(fù)雜組件溫度對光伏陣列輸出功率的影響20-30
• 2.4.1 復(fù)雜組件溫度的產(chǎn)生原因21-25
• 2.4.2 復(fù)雜組件溫度對輸出特性的具體影響25-30
• 2.5 本章小結(jié)30-32
• 第3章 光伏組件溫度的預(yù)測方法32-46
• 3.1 光伏電站典型配置32-33
• 3.2 組件溫度預(yù)測函數(shù)的確定33-37
• 3.2.1 擬合函數(shù)的求解步驟33
• 3.2.2 光伏組件溫度的影響因素分析33-36
• 3.2.3 基于非線性最小二乘的預(yù)測函數(shù)36-37
• 3.3 組件溫度預(yù)測函數(shù)的優(yōu)化37-41
• 3.3.1 光伏組件環(huán)境因素的分析37-40
• 3.3.2 預(yù)測函數(shù)的適應(yīng)性研究40-41
• 3.4 組件溫度預(yù)測流程41-42
• 3.5 算例仿真42-45
• 3.5.1 預(yù)測函數(shù)形式的驗(yàn)證42-43
• 3.5.2 優(yōu)化前預(yù)測函數(shù)的仿真43-44
• 3.5.3 優(yōu)化后預(yù)測函數(shù)的仿真44-45
• 3.6 本章小結(jié)45-46
• 第4章 考慮組件溫度的改進(jìn)最大功率點(diǎn)跟蹤策略46-58
• 4.1 最大功率點(diǎn)跟蹤簡述46-47
• 4.2 光伏陣列多峰輸出特性曲線的分析47-49
• 4.3 改進(jìn)最大功率點(diǎn)跟蹤控制策略的原理49-54
• 4.3.1 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏系統(tǒng)49-51
• 4.3.2 最大功率點(diǎn)的粗略調(diào)節(jié)51-53
• 4.3.3 最大功率點(diǎn)的精確調(diào)節(jié)53
• 4.3.4 改進(jìn)最大功率點(diǎn)跟蹤控制策略的流程53-54
• 4.4 算例仿真54-57
• 4.5 本章小結(jié)57-58
• 第5章 結(jié)論與展望58-60
• 參考文獻(xiàn)60-64
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其他成果64-65
• 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研工作65-66
• 致謝66

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