本文選題：太陽能光伏發(fā)電　切入點(diǎn)：最大功率點(diǎn)　出處：《東華理工大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著全球經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展,環(huán)境污染與能源危機(jī)問題凸顯,發(fā)展新能源能顯的尤為重要。在各種新能源中太陽能以其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)得到迅速的發(fā)展。在太陽能的各種運(yùn)用中光伏發(fā)電備受青睞,但光伏發(fā)電普遍存在太陽能轉(zhuǎn)換效率低的問題。本文就如何提高太陽能轉(zhuǎn)換效率問題進(jìn)行了以下研究:采用最大功率點(diǎn)跟蹤是提高太陽能轉(zhuǎn)換效率的有效途徑。本文詳細(xì)介紹了最大功率點(diǎn)跟蹤技術(shù)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及未來發(fā)展趨勢(shì)。研究了光伏電池的等效電路并給出了光伏電池的數(shù)學(xué)模型,在此基礎(chǔ)上分析了光伏電池的輸出特性曲線。并給出了幾種常用的MPPT(Maximum Power Point Tracking)是最大功率點(diǎn)的簡稱。MPPT算法包括定電壓跟蹤法、擾動(dòng)觀察法、電導(dǎo)增量法、模糊邏輯控制法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等等。在深入研究了傳統(tǒng)算法的優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上提出了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MPPT算法,通過MALTAB進(jìn)行實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理分析,驗(yàn)證算法的有效性。在提出新算法的基礎(chǔ)上對(duì)MPPT算法控制電路進(jìn)行了研究,對(duì)控制電路中的DC/DC變換電路進(jìn)行選型和研究,選擇以BUCK電路作為DC/DC變換電路,并研究了BUCK電路中電感材料、骨架結(jié)構(gòu)、繞線方式、線徑等對(duì)系統(tǒng)能量轉(zhuǎn)換效率的影響。根據(jù)MPPT控制電路的實(shí)際情況設(shè)計(jì)了PWM驅(qū)動(dòng)電路來抬高PWM輸出波形的基準(zhǔn)電壓,使得控制電路能夠正常工作,最后利用設(shè)計(jì)的MPPT控制電路及其實(shí)驗(yàn)設(shè)備搭建了實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)進(jìn)行小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MPPT算法的樣本數(shù)據(jù)獲取。本文通過分析傳統(tǒng)MPPT算法的優(yōu)缺點(diǎn)提出了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MPPT算法并結(jié)合MPPT控制電路獲得測(cè)量數(shù)據(jù)對(duì)算法進(jìn)行了樣本訓(xùn)練,訓(xùn)練結(jié)果表明小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MPPT算法可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)系統(tǒng)的最大功率點(diǎn),能夠提高太陽能的轉(zhuǎn)換效率。
[Abstract]:With the rapid development of the global economy, the problems of environmental pollution and energy crisis are highlighted. The development of new energy is particularly important. Solar energy has been developed rapidly in all kinds of new energy sources with its unique advantages. Photovoltaic power generation is very popular in various applications of solar energy. However, the problem of low efficiency of solar energy conversion exists in photovoltaic power generation. In this paper, how to improve the efficiency of solar energy conversion is studied as follows: the use of maximum power point tracking is an effective way to improve the efficiency of solar energy conversion. In this paper, the research status and future development trend of maximum power point tracking technology at home and abroad are introduced in detail. The equivalent circuit of photovoltaic cell is studied and the mathematical model of photovoltaic cell is given. On this basis, the output characteristic curves of photovoltaic cells are analyzed, and several commonly used MPPT(Maximum Power Point tracking algorithms, which are referred to as maximum power points, include constant voltage tracking method, perturbation observation method, conductance increment method, fuzzy logic control method, etc. On the basis of studying the advantages and disadvantages of the traditional algorithm, the wavelet neural network MPPT algorithm is put forward, and the experimental data is processed and analyzed by MALTAB. On the basis of the new algorithm, the control circuit of MPPT algorithm is studied, the DC/DC transform circuit in the control circuit is selected and studied, and the BUCK circuit is chosen as the DC/DC transform circuit. The influence of inductance material, skeleton structure, winding mode and wire diameter on the energy conversion efficiency of BUCK circuit is studied. According to the actual situation of MPPT control circuit, the PWM drive circuit is designed to elevate the reference voltage of PWM output waveform. Make the control circuit work properly, Finally, using the designed MPPT control circuit and its experimental equipment, the experimental system is built to obtain the sample data of the wavelet neural network MPPT algorithm. This paper presents the wavelet neural network MPPT calculation by analyzing the advantages and disadvantages of the traditional MPPT algorithm. The method is combined with MPPT control circuit to obtain the measurement data, and the algorithm is trained by sample. The training results show that the wavelet neural network MPPT algorithm can accurately predict the maximum power point of the system and improve the conversion efficiency of solar energy.
【學(xué)位授予單位】：東華理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TM914.4;TP183

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1619735