本文選題：光伏電池 + 智能算法　； 參考：《中國地質(zhì)大學(北京)》2016年碩士論文

【摘要】：為了解決環(huán)境污染和能源短缺的壓力,太陽能作為最環(huán)保、最便捷、可持續(xù)的新能源,擁有著巨大的開發(fā)潛能。光伏發(fā)電產(chǎn)業(yè)也備受關(guān)注,然而光伏系統(tǒng)的高投資成本和較低的轉(zhuǎn)化效率成為影響光伏產(chǎn)業(yè)向前發(fā)展的主要因素。如何提高光伏發(fā)電的轉(zhuǎn)換效率儼然已成為各國關(guān)注和討論的焦點。因此,作為提高能效重要手段之一的光伏發(fā)電最大功率點跟蹤技術(shù)應運而生。本文通過對光伏電池和各種控制算法的分析研究發(fā)現(xiàn):在跟蹤控制過程中,傳統(tǒng)的一些控制算法很難實現(xiàn)動態(tài)響應速度和穩(wěn)態(tài)精度的有效平衡,跟蹤效率并不理想。本文創(chuàng)造性的提出將蛙跳粒子群神經(jīng)網(wǎng)絡算法應用到光伏最大功率點跟蹤控制中來,利用智能算法強大的自學習能力、非線性擬合能力和容錯能力等優(yōu)勢,在結(jié)合恒壓控制思路,使跟蹤效率大大提高。針對光伏電池的原理、特性,進行了詳細的分析;在MATLAB中建立電池模型,仿真分析環(huán)境改變時對電池的U-I、U-P特性曲線的影響。為光伏控制系統(tǒng)建模提供基礎。剖析MPPT控制的原理、過程;根據(jù)光伏發(fā)電系統(tǒng)的運行狀況,分析并選取合適的DC/DC(BOOST)電路。然后,研究各種MPPT控制的算法和思路,尤其對控制周期和步長的選取,做出了詳細的理論推導;分別在MATLAB中建立光伏MPPT控制系統(tǒng)模型;分析各種算法的使用場合及優(yōu)劣勢,并在此基礎之上提出基于蛙跳粒子群神經(jīng)網(wǎng)絡的智能控制算法。之后,詳細介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡和蛙跳粒子群算法的原理和優(yōu)化思路,并在MATLAB中編寫控制算法,搭建了基于蛙跳粒子群神經(jīng)網(wǎng)路的MPPT控制系統(tǒng)模型,仿真結(jié)果表明,此智能算法在動態(tài)響應速度、穩(wěn)態(tài)精度及抗干擾能力等方面均優(yōu)于傳統(tǒng)控制方法,控制效果突出。
[Abstract]:In order to solve the pressure of environmental pollution and energy shortage, solar energy as the most environmentally friendly, the most convenient, sustainable new energy, has great potential for development. However, the high investment cost and low conversion efficiency of photovoltaic system are the main factors that affect the development of photovoltaic industry. How to improve the conversion efficiency of photovoltaic power has become the focus of attention and discussion. Therefore, as one of the important means to improve energy efficiency, photovoltaic maximum power point tracking technology emerges as the times require. Through the analysis of photovoltaic cells and various control algorithms, it is found that in the tracking control process, some traditional control algorithms are difficult to achieve an effective balance between dynamic response speed and steady-state precision, and the tracking efficiency is not ideal. In this paper, we creatively apply the leapfrog particle swarm optimization neural network algorithm to the photovoltaic maximum power point tracking control, and make use of the strong self-learning ability, nonlinear fitting ability and fault-tolerant ability of the intelligent algorithm. Combined with constant voltage control, the tracking efficiency is greatly improved. The principle and characteristics of photovoltaic cells are analyzed in detail, and a battery model is established in MATLAB to simulate the effect of changing environment on the U-IU-P characteristic curve of the cell. It provides the foundation for the modeling of photovoltaic control system. The principle and process of MPPT control are analyzed, and the appropriate DC / DC boost circuit is analyzed and selected according to the operating condition of photovoltaic power generation system. Then, the algorithms and ideas of various MPPT control are studied, especially the selection of control cycle and step size, the detailed theoretical derivation is made; the PV MPPT control system model is established in MATLAB; the use situation and advantages and disadvantages of various algorithms are analyzed. On this basis, an intelligent control algorithm based on leapfrog particle swarm optimization neural network is proposed. Then, the principle and optimization idea of neural network and leapfrog particle swarm optimization algorithm are introduced in detail, and the control algorithm is written in MATLAB, and the MPPT control system model based on breaststroke particle swarm optimization neural network is built. The simulation results show that, The intelligent algorithm is superior to the traditional control method in dynamic response speed, steady-state precision and anti-jamming ability, and the control effect is outstanding.
【學位授予單位】：中國地質(zhì)大學(北京)
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TM615

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本文編號：1965063