【摘要】：局部陰影的情況下的光伏陣列的最大功率點(diǎn),具備了多個(gè)局部功率峰值和時(shí)變不確定以及非線性的特點(diǎn)。針對(duì)這些特點(diǎn),本文應(yīng)用現(xiàn)代狀態(tài)估計(jì)理論,建成了光伏陣列輸出功率動(dòng)態(tài)模型,同時(shí)利用了交互多模型估計(jì)的算法,比較準(zhǔn)確地跟蹤了多峰功率多狀態(tài)曲線,因而抑制了噪聲,定位出最大的功率點(diǎn),最后,提出了基于多模型狀態(tài)估計(jì)的光伏陣列最大功率點(diǎn)跟蹤(Maximum Power Point Tracking,MPPT)技術(shù)。實(shí)驗(yàn)及仿真驗(yàn)證所提出的新MPPT控制策略其有效性以及正確性的特點(diǎn),在有無陰影的情形下均能準(zhǔn)確和快速地跟蹤最大功率點(diǎn),進(jìn)而提高了光伏發(fā)電的效率。光伏發(fā)電系統(tǒng)多逆變器并網(wǎng)是本文的研究對(duì)象,在孤島效應(yīng)檢測(cè)中引入了現(xiàn)代狀態(tài)估計(jì)理論,同時(shí)提出一種新的方法,即基于PCC電壓正弦狀態(tài)估計(jì)的被動(dòng)孤島檢測(cè)方法,推導(dǎo)出電壓正弦波狀態(tài)估計(jì)模型并離散化,利用強(qiáng)跟蹤濾波器,隨后對(duì)此電壓狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)實(shí)時(shí)狀態(tài)參數(shù)變化進(jìn)行識(shí)別,因此可對(duì)偽孤島、孤島以及正常情況下的不同現(xiàn)象進(jìn)行區(qū)分辨別。通過對(duì)仿真及實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析,證明了此方法能夠快速且有效地將孤島檢測(cè)出來。
[Abstract]:The maximum power point of photovoltaic array in the case of local shadow has the characteristics of multiple local power peaks, time-varying uncertainties and nonlinear characteristics. In view of these characteristics, in this paper, the dynamic model of photovoltaic array output power is established by using modern state estimation theory, and the interactive multi-model estimation algorithm is used to track the multi-peak power multi-state curve more accurately, so as to suppress the noise and locate the maximum power point. Finally, the maximum power point tracking (Maximum Power Point Tracking,MPPT technology of photovoltaic array based on multi-model state estimation is proposed. Experiments and simulations verify the effectiveness and correctness of the proposed new MPPT control strategy, and can track the maximum power point accurately and quickly with or without shadow, thus improving the efficiency of photovoltaic power generation. Multi-inverter grid-connected in photovoltaic power generation system is the research object of this paper. The modern state estimation theory is introduced into the islanding effect detection. At the same time, a new method is proposed, that is, the passive islanding detection method based on PCC voltage sinusoidal state estimation. The voltage sine wave state estimation model is deduced and discretized, and then the voltage state is monitored in real time by using a strong tracking filter. The real-time state parameters can be identified by BP neural network, so the pseudo-isolated islands, isolated islands and different phenomena under normal conditions can be distinguished and distinguished. Through the analysis of simulation and experimental results, it is proved that this method can detect isolated islands quickly and effectively.
【學(xué)位授予單位】：南昌大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TM615

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2501683