【摘要】：光伏發(fā)電作為一種非常重要的能源轉(zhuǎn)換形式,已成為國內(nèi)外高度重視的技術(shù)發(fā)展方向。然而,其發(fā)電效率是制約光伏發(fā)電系統(tǒng)快速發(fā)展的重要問題之一。因此,研究最大功率點(diǎn)跟蹤(maximum power point tracking,MPPT)問題非常重要。目前,國內(nèi)外研究者在MPPT控制策略中提出了許多科學(xué)算法,這些算法一般存在著輸出功率低、收斂速度慢和跟蹤精度低等問題。因此,對于現(xiàn)存的諸多問題,本文將以粒子群-細(xì)菌覓食混合算法為基礎(chǔ),應(yīng)用于光伏陣列的MPPT。根據(jù)光伏電池的內(nèi)部結(jié)構(gòu)、基本原理和數(shù)學(xué)模型,利用MATLAB/Simulink軟件搭建光伏電池模型。利用光伏電池模型對不同輻照度和溫度條件下光伏電池的I-U和P-U特性曲線進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)分析。通過對光伏電池輸出特性的分析,研究MPPT控制策略和改進(jìn)方法。本文采用基于粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法控制策略的設(shè)計(jì)方案,并對其設(shè)計(jì)方案進(jìn)行驗(yàn)證。該控制策略能夠快速、準(zhǔn)確地定位出光伏發(fā)電系統(tǒng)的全局最大功率點(diǎn)(maximum power point,MPP)。分別引入擾動觀察(perturbed and observation,PO)法和電導(dǎo)增量(increment conductance,INC)法,設(shè)計(jì)基于PSO-PO算法的MPPT控制方案和基于PSO-INC算法的MPPT控制方案,對比分析其跟蹤效果。針對傳統(tǒng)算法的不足,本文重點(diǎn)引入細(xì)菌覓食(bacterial foraging,BF)算法,提出基于PSO-BF算法協(xié)調(diào)控制光伏發(fā)電系統(tǒng)的MPPT設(shè)計(jì)方案。詳細(xì)分析該方案的設(shè)計(jì)過程,并利用MATLAB/Simulink仿真軟件驗(yàn)證該控制器的設(shè)計(jì)方案。結(jié)果表明,基于PSO-PO算法的MPPT控制系統(tǒng),其能夠快速收斂于全局MPP,但在MPP附近仍存在較大的振蕩,造成功率損耗�；赑SO-INC算法的MPPT控制系統(tǒng)中,該算法能夠收斂于全局MPP附近且無明顯的振蕩,但其收斂速度遜于PSO-PO算法�；赑SO-BF算法的MPPT控制系統(tǒng)能夠快速地收斂于全局MPP。該算法在收斂性和跟蹤精度方面優(yōu)于PSO算法,同時PSO-BF算法在全局MPP的尋優(yōu)能力明顯優(yōu)于BF算法。相比于PSO-PO算法,PSO-BF算法在MPP附近無明顯的振蕩。PSO-BF算法的收斂速度優(yōu)于PSO-INC算法。并且該設(shè)計(jì)方案在MPPT控制過程中,其跟蹤時間控制在0.05s以內(nèi)。于是,本文所設(shè)計(jì)的MPPT控制器可以有效地保證光伏系統(tǒng)輸出端的穩(wěn)定性,并能更好地保證效率的最大化和算法的跟蹤精度。圖[59]參[63]表[2]
【學(xué)位授予單位】：安徽理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TM615

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2761743