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光伏并網(wǎng)發(fā)電的最大功率點跟蹤算法的研究

來源:論文學(xué)術(shù)網(wǎng)
時間:2024-08-19 04:27:39
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光伏并網(wǎng)發(fā)電的最大功率點跟蹤算法的研究【摘要】:開發(fā)利用可再生能源和各種綠色能源實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展成為人類必須采取的措施。而隨著光伏電池和電力電子技術(shù)的不斷進步,太陽能光伏發(fā)電得到了長

【摘要】: 開發(fā)利用可再生能源和各種綠色能源實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展成為人類必須采取的措施。而隨著光伏電池和電力電子技術(shù)的不斷進步,太陽能光伏發(fā)電得到了長足的發(fā)展并已成為新能源利用的主流之一。光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)一般由太陽能電池板(光伏陣列)、控制器、逆變器和電網(wǎng)構(gòu)成,其中,最大功率點跟蹤技術(shù)是光伏發(fā)電系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)。最大功率跟蹤就是尋找光伏陣列輸出的伏安特性曲線中的最大功率點,從而能夠最大限度的提高光伏陣列的輸出功率。原有的控制算法在外界環(huán)境突變時,不能迅速、準(zhǔn)確的找到最大功率點。所以,研究新的控制算法,實時調(diào)整最大功率輸出,有利于提高光伏發(fā)電效率。 本著更有效地控制太陽能光伏陣列,提高發(fā)電系統(tǒng)的可靠性和太陽能利用率的目的,本文提出利用粒子群算法(PSO)優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并將其應(yīng)用于最大功率點跟蹤的新算法,該算法在外界環(huán)境變化時,可快速、準(zhǔn)確地跟蹤光伏陣列的最大功率點。研究的主要內(nèi)容有: 研究了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和PSO的基本原理,在此基礎(chǔ)上,針對它們的局限性,提出HPSO全局優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法,通過仿真和數(shù)值實驗分析,驗證了所提算法的性能; 根據(jù)光伏陣列模塊的數(shù)學(xué)模型,對光伏陣列模塊的相關(guān)特性,進行了理論研究,建立光伏陣列仿真模塊,對不同溫度及不同日照強度下的光伏陣列的輸出特性進行仿真,將實測數(shù)據(jù)與仿真結(jié)果進行對比,驗證了仿真模型的正確性,為后續(xù)的仿真奠定基礎(chǔ); 闡述了光伏并網(wǎng)的工作原理和控制策略。設(shè)置整個控制系統(tǒng)為雙環(huán)控制,外環(huán)為電壓控制環(huán),控制光伏陣列輸出電壓,使其跟蹤最大功率點控制算法提供的最大功率點參考電壓;內(nèi)環(huán)為電流控制環(huán),使逆變輸出電流與參考電流一致。建立基于同步旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)變換實現(xiàn)光伏陣列最大功率跟蹤的光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)仿真模型。編程實現(xiàn)各模塊功能,實驗結(jié)果驗證了所提算法的可行性和有效性。 【關(guān)鍵詞】:光伏并網(wǎng)發(fā)電 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 粒子群算法 最大功率點跟蹤
【學(xué)位授予單位】:重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2009
【分類號】:TM615
【目錄】:
  • 摘要3-4
  • ABSTRACT4-8
  • 1 緒論8-13
  • 1.1 太陽能光伏發(fā)電的背景及意義8-9
  • 1.2 光伏發(fā)電的現(xiàn)狀及發(fā)展前景9-11
  • 1.2.1 光伏發(fā)電的現(xiàn)狀9-10
  • 1.2.2 光伏發(fā)電的前景與展望10-11
  • 1.3 光伏陣列最大功率點跟蹤控制研究現(xiàn)狀11
  • 1.4 本課題的意義及所作的工作11-13
  • 2 光伏電池及最大功率點跟蹤算法研究13-20
  • 2.1 光伏電池特性13-15
  • 2.1.1 光伏電池工作原理13-14
  • 2.1.2 光伏陣列輸出特性14-15
  • 2.2 最大功率點跟蹤控制算法對比15-19
  • 2.2.1 基于擾動自尋優(yōu)的控制算法15-17
  • 2.2.2 基于優(yōu)化模型的控制算法17-18
  • 2.2.3 基于智能的處理算法18-19
  • 2.3 小結(jié)19-20
  • 3 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及PSO 算法研究20-31
  • 3.1 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理20-26
  • 3.1.1 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)20-22
  • 3.1.2 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類22
  • 3.1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力22-23
  • 3.1.4 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法23-26
  • 3.1.5 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的問題26
  • 3.2 標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法26-30
  • 3.2.1 算法原理26-28
  • 3.2.2 粒子群算法收斂性證明28-30
  • 3.3 小結(jié)30-31
  • 4 HPSO-RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)跟蹤最大功率點31-44
  • 4.1 粒子群算法的改進分析31-32
  • 4.2 HPSO 算法32-35
  • 4.2.1 算法描述32-34
  • 4.2.2 數(shù)值仿真實驗34-35
  • 4.3 HPSO 優(yōu)化RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法35-41
  • 4.3.1 最近鄰聚類算法35-36
  • 4.3.2 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱層基函數(shù)寬度的確定36-37
  • 4.3.3 HPSO 優(yōu)化RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過程37-38
  • 4.3.4 數(shù)值仿真實驗38-41
  • 4.4 HPSO-RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)跟蹤最大功率點41-43
  • 4.5 小結(jié)43-44
  • 5 HPSO-RBF 在光伏并網(wǎng)系統(tǒng)中的應(yīng)用仿真44-57
  • 5.1 并網(wǎng)光伏系統(tǒng)設(shè)計44-49
  • 5.1.1 PWM 整流的坐標(biāo)變換45-46
  • 5.1.2 系統(tǒng)控制原理46-48
  • 5.1.3 系統(tǒng)控制的數(shù)學(xué)模型48-49
  • 5.2 系統(tǒng)建模及仿真49-56
  • 5.2.1 光伏陣列建模49-54
  • 5.2.2 光伏并網(wǎng)系統(tǒng)仿真54-56
  • 5.3 小結(jié)56-57
  • 6 結(jié)論與展望57-59
  • 6.1 結(jié)論57
  • 6.2 展望57-59
  • 致謝59-60
  • 參考文獻60-64
  • 附錄64


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