光伏并網(wǎng)逆變器及其控制方法的研究

【摘要】： 當(dāng)電力、煤炭、石油等不可再生能源頻頻告急,能源問題日益成為制約國際社會經(jīng)濟發(fā)展的瓶頸時,越來越多的國家開始實行“陽光計劃”,開發(fā)太陽能資源,尋求經(jīng)濟發(fā)展的新動力。光伏發(fā)電技術(shù)是光伏應(yīng)用領(lǐng)域一項非常重要的技術(shù),具有清潔、安全、壽命長以及維護量小等諸多優(yōu)點,被認(rèn)為將是21世紀(jì)最重要、最具活力的新能源。光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)與離網(wǎng)系統(tǒng)相比,具有更多的獨特優(yōu)點,成為光伏發(fā)電領(lǐng)域研究和發(fā)展的最新亮點。為了降低光伏發(fā)電系統(tǒng)的成本,現(xiàn)在很多國家都在不遺余力的對高效逆變器進行研究。同時,由于系統(tǒng)本身嚴(yán)重的非線性、時變不確定性,使得系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型很難建立,應(yīng)用傳統(tǒng)的控制方法有時效果不理想甚至是無效的,而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制策略無需建立精確數(shù)學(xué)模型,具有很強的逼近非線性的能力,適合對非線性及不確定性系統(tǒng)進行有效控制。因此,本文在研究逆變器電路結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,探索將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制應(yīng)用于逆變器控制中。 本論文的主要內(nèi)容如下: (1)論述了發(fā)展光伏發(fā)電系統(tǒng)的必要性,介紹了光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀。 (2)介紹了逆變技術(shù)的基本概念,并著重介紹了并網(wǎng)逆變器拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和工作原理。 (3)論述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制基本理論的一些基本概念及控制原理,詳細(xì)介紹了BP網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和BP算法的不足與改進方法。 (4)提出了一種新的基于Boost的逆變器結(jié)構(gòu),以第二章中所介紹的逆變器分析方法分析了其工作原理、特點及優(yōu)勢,按照第三章中介紹的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器設(shè)計方法,設(shè)計出常規(guī)BP網(wǎng)絡(luò)控制器,并進行了仿真分析。 【關(guān)鍵詞】：光伏發(fā)電 并網(wǎng)逆變器 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 逆變控制器
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2007
【分類號】：TM464
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第一章 緒論8-18
• 1.1 能源現(xiàn)狀分析及發(fā)展光伏發(fā)電的意義8-12
• 1.2 光伏發(fā)電技術(shù)12-14
• 1.2.1 光伏發(fā)電特點12-13
• 1.2.2 光伏發(fā)電系統(tǒng)分類13-14
• 1.3 論文的選題意義及主要內(nèi)容14-18
• 1.3.1 論文的選題意義14-16
• 1.3.2 論文的創(chuàng)新點16
• 1.3.3 論文的組織16-18
• 第二章 并網(wǎng)逆變器的研究18-28
• 2.1 逆變技術(shù)概述18-21
• 2.1.1 逆變器主電路的基本形式和分類18-19
• 2.1.2 電壓型逆變器和電流型逆變器19-21
• 2.2 并網(wǎng)逆變器的研究現(xiàn)狀及方向21-23
• 2.3 并網(wǎng)逆變器拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)23-27
• 2.3.1 低頻環(huán)節(jié)并網(wǎng)逆變器23-24
• 2.3.2 高頻環(huán)節(jié)并網(wǎng)逆變技術(shù)24-26
• 2.3.3 非隔離型并網(wǎng)逆變技術(shù)26-27
• 2.4 本章小結(jié)27-28
• 第三章 逆變器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)28-47
• 3.1 逆變器智能控制概述28-32
• 3.1.1 逆變器的控制技術(shù)28-30
• 3.1.2 并網(wǎng)逆變器控制目標(biāo)與面臨的問題30-31
• 3.1.3 逆變器的智能控制技術(shù)31-32
• 3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)的研究32-37
• 3.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)32-36
• 3.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的理論基礎(chǔ)36-37
• 3.3 BP網(wǎng)絡(luò)及其算法改進37-46
• 3.3.1 BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)37-39
• 3.3.2 BP算法及其改進39-46
• 3.4 本章小結(jié)46-47
• 第四章 并網(wǎng)逆變器及其控制器的設(shè)計47-62
• 4.1 基于Boost原理的三相并網(wǎng)逆變器結(jié)構(gòu)的提出47-50
• 4.1.1 逆變器電路結(jié)構(gòu)47-48
• 4.1.2 逆變器優(yōu)點48
• 4.1.3 逆變器電路分析48-50
• 4.2 逆變器在一般控制方法下的工作情況分析50-56
• 4.2.1 一般控制框圖50-51
• 4.2.2 單周控制法51-54
• 4.2.3 實際應(yīng)用中的問題分析及系統(tǒng)穩(wěn)定性54-56
• 4.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的設(shè)計56-60
• 4.3.1 設(shè)計原則56-58
• 4.3.2 改進算法58-59
• 4.3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的工作原理59-60
• 4.4 仿真結(jié)果60
• 4.5 本章小結(jié)60-62
• 第五章 結(jié)論與展望62-64
• 5.1 結(jié)論62
• 5.2 后續(xù)研究展望62-64
• 參考文獻64-67
• 科研情況說明67-68
• 致謝68

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基于最小二乘法的光伏逆變器模型辨識    熊小伏;陳康;鄭偉;沈智健;M.Shahzad Nazir;

微電網(wǎng)仿真建模及控制策略的研究    曾紅艷

基于電流閉環(huán)的并網(wǎng)逆變器的研究    劉梁

基于逆系統(tǒng)的三相逆變器模糊滑模變結(jié)構(gòu)控制策略研究    彭銀錠

光伏并網(wǎng)逆變器軟開關(guān)技術(shù)研究    呂丹

用遺傳算法優(yōu)化模糊控制器的實現(xiàn)方法    曹承志,李海平

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自動控制中的應(yīng)用    王少武;

基于MATLAB的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)研究    徐遠(yuǎn)芳;周旸;鄭華;

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可再生能源并網(wǎng)逆變器的研究    汪飛

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在鋼筋混凝土施工質(zhì)量評價中的應(yīng)用研究    鄭少瑛;陳靜茹;

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的機場瀝青道面狀況評定    翁興中;蔡良才;

基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高層建筑結(jié)構(gòu)選型    王全鳳;鄭浩;

變電站光伏直流系統(tǒng)的研究與應(yīng)用    林航;陳曉明;

30 kW太陽能并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)的應(yīng)用與運行    沈晨;陳曉明;

基于遺傳算法的WANN的汽車發(fā)動機故障診斷分析    余丙榮;周明龍;李玲純;

24V/5A太陽能控制器設(shè)計    包文俊;黃長杰;

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在甘蔗綿蚜蟲發(fā)生發(fā)展氣象等級預(yù)報中的應(yīng)用研究    歐釗榮;譚宗琨;蘇永秀;

基于計算機視覺和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的芒果外觀等級分類研究    林雯;

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一種基于dp/dv=0的最大功率跟蹤控制策略    榮延澤;劉士榮;毛軍科;李松峰;

銅銦鎵硒(CIGS)薄膜太陽能電池的研究進展    岳恩;唐龍;羅順安;張平;

中國光伏發(fā)電的發(fā)展及前景    羅雪蓮;

并網(wǎng)太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng)最大功率跟蹤技術(shù)研究    傅家祥;

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現(xiàn)代信號處理的發(fā)展動向    張德民;

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及其在運動生物力學(xué)研究中的應(yīng)用    嚴(yán)波濤;

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可回轉(zhuǎn)槳推力仿真    劉百順;徐亦凡;劉雙印;

地震疊前數(shù)據(jù)的彈性阻抗非線性反演方法研究    張進

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    華寶證券 陳亮

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大容量高頻諧振逆變器關(guān)鍵技術(shù)的研究    李建文

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太陽能光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)的研究    趙為

多Agent技術(shù)及其應(yīng)用研究    蘭少華

基于狀態(tài)空間理論的PWM逆變電源控制技術(shù)研究    彭力

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基于滑模變結(jié)構(gòu)控制的電壓型組合式逆變器和電流源逆變器控制技術(shù)研究    許飛

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光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究    郭勇

微型電網(wǎng)的過電流保護問題及其對策    魏嬪

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MATLAB軟件包中SIMUlink環(huán)境下直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)的仿真    曹承志,曲紅梅,路戰(zhàn)紅,楊曉波

采用模糊控制工具箱設(shè)計模糊控制器的方法    魏克新,王麗娟,周秋茜

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太陽能光伏發(fā)電的發(fā)展    孟懿;

光伏發(fā)電技術(shù)與建筑一體化的實際應(yīng)用    王云釗;楊嶸春;

光伏發(fā)電系統(tǒng)在實驗住宅中的應(yīng)用設(shè)計    曹磊;王健;李建波;

綠色光伏發(fā)電技術(shù)的新進展——太陽能、電能聯(lián)合的高純硅冶金法的新突破    何祚庥;

未來光伏發(fā)電技術(shù)展望    

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帶孤島效應(yīng)檢測的單周控制三相并網(wǎng)逆變器    于小輝;梁志珊;

光伏并網(wǎng)系統(tǒng)研究    曹海紅;

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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的調(diào)制識別算法的研究    侯艷芳;馮紅梅;

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識獲取    石山銘;李富蘭;丁俊麗;

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種多目標(biāo)決策方法    吳清烈;徐南榮;

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊邏輯    李曉鐘;汪培莊;羅承忠;

高階自組織映射及其學(xué)習(xí)算法    房育棟;余英林;

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊控制在溫度控制系統(tǒng)中的應(yīng)用    王曉曄;杜朝輝;呂德忠;劉建峰;

基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)短期氣候預(yù)測模型(摘要)    金龍;吳建生;

基于MATLAB的自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊系統(tǒng)(ANFIS)的應(yīng)用    申偉;張元培;

BP算法和PSO算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的研究    田艷兵;

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加快應(yīng)用第三代光伏發(fā)電技術(shù)    記者 葉桂華　通訊員 王蔚 仇濟群

京儀綠能光伏并網(wǎng)逆變器通過國際權(quán)威認(rèn)證    黃倩

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何祚庥力挺“第三代”光伏發(fā)電技術(shù)    本報記者 楊宏生　王淑艷

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