光伏系統(tǒng)ANN-LDWPSO諧波檢測(cè)算法的研究

【摘要】：諧波檢測(cè)技術(shù)是光伏系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的重要保障。本論文對(duì)光伏發(fā)電系統(tǒng)中諧波檢測(cè)算法進(jìn)行深入研究，本文重點(diǎn)進(jìn)行了以下工作：首先介紹了電能質(zhì)量對(duì)用電的重要性及諧波對(duì)其的影響，詳細(xì)討論并比較了各類主流電網(wǎng)諧波檢測(cè)算法在光伏系統(tǒng)中的適用性，最終選取人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)諧波檢測(cè)算法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)諧波檢測(cè)算法需要對(duì)各次諧波分別進(jìn)行檢測(cè)，光伏系統(tǒng)的復(fù)雜性與非連續(xù)性導(dǎo)致電路中含有的諧波頻次異常復(fù)雜，常見(jiàn)的Hopfield和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法必定會(huì)含有較多的中間層，龐大的計(jì)算量造成算法收斂速度慢甚至不收斂，算法的速度和精度難以保證。為了選擇出能與光伏系統(tǒng)高度融合的高精度、高靈敏且結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單便于維護(hù)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本文針對(duì)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和特性等均不同的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行了大量的對(duì)比研究工作。最終確定出了滿足各項(xiàng)要求的線性Adaline網(wǎng)絡(luò)。然后，為了彌補(bǔ)單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在諧波檢測(cè)時(shí)，收斂速度慢、收斂精度不理想甚至不收斂，易陷入局部最小等問(wèn)題，對(duì)粒子群算法的進(jìn)行分析研究，將兩種算法進(jìn)行融合，設(shè)計(jì)出了一種功能更為完善的改進(jìn)型算法。其是通過(guò)LDWPSO算法對(duì)人工網(wǎng)絡(luò)中所有的權(quán)重值進(jìn)行調(diào)整，并據(jù)此利用LDWPSO算法對(duì)舊有的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行改進(jìn)，最終得出性能更為優(yōu)異的ANN-LDWPSO算法。進(jìn)而求得在收斂達(dá)到最小情況下的權(quán)向量以及諧波的振幅和相角值，從而成功的檢測(cè)出光伏系統(tǒng)中存在的各次諧波，為以后的治理提供了可靠保證。接著，對(duì)單一Adaline和ANN-LDWPSO諧波檢測(cè)算法模塊分別編程，在仿真圖上對(duì)比二者的性能，得到ANN-LDWPSO諧波檢測(cè)算法在響應(yīng)速度、收斂精度上都優(yōu)于單一Adaline神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的結(jié)論，驗(yàn)證算法的正確性與可行性。同時(shí)，對(duì)光伏系統(tǒng)的主要組成結(jié)構(gòu)及各部分的工作原理、等效電路圖深入研究與分析，構(gòu)造最佳數(shù)學(xué)模型，在此基礎(chǔ)上，用Matlab搭建出光伏系統(tǒng)的仿真圖，同時(shí)利用PWM控制器，對(duì)PCC點(diǎn)處的電壓諧波進(jìn)行了治理與補(bǔ)償，仿真結(jié)果表明該方法的應(yīng)用，提高了PCC點(diǎn)處的電壓質(zhì)量，證明了ANN-LDWPSO諧波檢測(cè)算法為光伏控制系統(tǒng)諧波檢測(cè)的研究開(kāi)辟了一個(gè)新的領(lǐng)域。 最后，在理論基礎(chǔ)之上設(shè)計(jì)了光伏太陽(yáng)能檢測(cè)實(shí)驗(yàn)臺(tái)的電氣部分和檢測(cè)監(jiān)控頁(yè)面，將算法模塊融合進(jìn)風(fēng)光控制器中，對(duì)太陽(yáng)能發(fā)電系統(tǒng)進(jìn)行控制，監(jiān)控結(jié)果再一次證明了諧波檢測(cè)算法的通用性和實(shí)用性。 【關(guān)鍵詞】：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 粒子群算法 諧波檢測(cè) 公共點(diǎn)電壓 光伏系統(tǒng)
【學(xué)位授予單位】：河南科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TM615;TP274
【目錄】：

• 摘要2-4
• ABSTRACT4-8
• 第1章 緒論8-16
• 1.1 課題研究背景8-9
• 1.2 光伏系統(tǒng)中諧波對(duì)電能質(zhì)量的影響9-10
• 1.3 諧波檢測(cè)算法的研究和發(fā)展現(xiàn)狀10-13
• 1.4 主要研究?jī)?nèi)容13-14
• 1.5 本章小結(jié)14-16
• 第2章 光伏系統(tǒng)模型與 ANN 諧波檢測(cè)法16-40
• 2.1 光伏發(fā)電系統(tǒng)模型分析16-25
• 2.1.1 系統(tǒng)組成16-17
• 2.1.2 光伏電池17-19
• 2.1.3 光伏峰值跟蹤控制19-20
• 2.1.4 PWM 開(kāi)關(guān)調(diào)節(jié)器20-22
• 2.1.5 蓄電池充/放電控制器22-25
• 2.1.6 光伏系統(tǒng)仿真圖25
• 2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)諧波檢測(cè)算法25-32
• 2.2.1 基于 Hopfield 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的諧波檢測(cè)算法25-28
• 2.2.2 基于 BP 網(wǎng)絡(luò)的諧波檢測(cè)算法28-32
• 2.3 自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Adaline 諧波檢測(cè)算法32-38
• 2.3.1 Adaline 的模型和結(jié)構(gòu)32-37
• 2.3.2 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練流程圖37-38
• 2.4 本章小結(jié)38-40
• 第3章 粒子群優(yōu)化算法的研究40-50
• 3.1 粒子群優(yōu)化算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合40
• 3.2 原始粒子群優(yōu)化算法40-43
• 3.3 慣性因子w的引入及參數(shù)分析43-44
• 3.4 迭代粒子群算法44-47
• 3.5 粒子群算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法47-49
• 3.5.1 編碼策略47-48
• 3.5.2 粒子群優(yōu)化算法和 Adaline 算法相結(jié)合48-49
• 3.6 本章小結(jié)49-50
• 第4章 線性遞減權(quán)重粒子群人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)諧波檢測(cè)算法50-60
• 4.1 前言50
• 4.2 控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)50-51
• 4.3 Adaline 算法分析51-52
• 4.4 LDPWSO 算法52
• 4.5 ANN-LDWPSO 算法分析52-53
• 4.6 仿真與分析53-59
• 4.6.1 算法仿真53-57
• 4.6.2 系統(tǒng)仿真57-59
• 4.7 總結(jié)59-60
• 第5章 ANN-LDWPSO 算法在實(shí)際光伏系統(tǒng)中的應(yīng)用60-71
• 5.1 太陽(yáng)能全檢測(cè)實(shí)驗(yàn)臺(tái)硬件設(shè)計(jì)60-66
• 5.1.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)60-61
• 5.1.2 硬件組成61-66
• 5.2 光伏控制系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)66-70
• 5.2.1 LabVIEW 程序的設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)66-67
• 5.2.2 主控畫(huà)面的設(shè)計(jì)67-70
• 5.3 本章小結(jié)70-71
• 第6章 結(jié)論71-74
• 參考文獻(xiàn)74-79
• 縮略語(yǔ)詞匯表79-80
• 致謝80-81
• 攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果81

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