發(fā)布時間：2017-04-29 13:12

  本文關鍵詞：光伏發(fā)電系統(tǒng)最大功率跟蹤與并網(wǎng)控制方法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著光伏發(fā)電技術近來的發(fā)展,光伏發(fā)電并網(wǎng)系統(tǒng)得到越來越廣泛的應用。但是光伏發(fā)電系統(tǒng)復雜多變的外部條件,會對光伏電池的穩(wěn)定輸出和并網(wǎng)帶來許多較為復雜的問題。本文把光伏電池并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)作為研究對象,以光伏電池最大化、最優(yōu)化地將電能饋入電網(wǎng)為研究目的,展開了理論分析和仿真研究。首先本文較為系統(tǒng)的闡述了課題研究背景,然后引出光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)中三個核心構(gòu)成部分：光伏電池建模、最大功率跟蹤(Maximum Power Point Tracking, MPPT)、并網(wǎng)控制。本文針對這三個主要部分開展的研究內(nèi)容如下：(1)在詳細分析光伏電池的物理特性與數(shù)學模型基礎上,采用Matlab/Simulink建立了光伏電池工程通用模型,分析其輸出特性和外界因素之間的關系；對局部陰影情況下光伏陣列P-U特性曲線產(chǎn)生多峰的原理進行分析,搭建光伏陣列多峰模型,對其分布規(guī)律進行仿真分析。(2)分析光伏電池的MPPT控制原理,介紹幾種常用的MPPT算法,同時對擾動觀察法和電導增量法的實現(xiàn)策略進行具體分析,建立系統(tǒng)中各個子模塊的仿真模型,并就跟蹤性能做比較；針對普通擾動觀察法的兩個缺陷,采用一種基于功率預測的變步長擾動觀察法,有效提高控制方法的動態(tài)響應速度和穩(wěn)定性。(3)針對局部陰影情況下光伏陣列多峰的問題,分析粒子群算法應用于MPPT控制的優(yōu)缺點,采用一種自適應學習因子PSO算法,并給出算法流程；仿真結(jié)果表明,對比與傳統(tǒng)的電導增量法,本文算法不僅保留了基本粒子群算法的優(yōu)點,而且收斂速度快、精度高,可以準確跟蹤到局部陰影條件下光伏發(fā)電系統(tǒng)的全局最大功率點并穩(wěn)定下來。(4)在單相光伏發(fā)電并網(wǎng)系統(tǒng)中,建立基于Boost變換器的兩級式并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng),采用一種基于電網(wǎng)電壓前饋補償?shù)腟PWM電流控制策略實現(xiàn)并網(wǎng)控制,仿真結(jié)果表明系統(tǒng)動態(tài)性能良好,同時實現(xiàn)了光伏電池的最大功率跟蹤和單位功率因數(shù)并網(wǎng)。(5)在三相光伏發(fā)電并網(wǎng)系統(tǒng)中,將并網(wǎng)逆變器在(abc)靜止坐標系下的數(shù)學模型進行坐標變換,得到其在(d,q)旋轉(zhuǎn)坐標系下的數(shù)學模型,建立基于SVPWM電流無差拍控制的三相光伏并網(wǎng)逆變器仿真模型,分別對有功電流和無功電流進行無差拍控制,仿真結(jié)果顯示在外部環(huán)境發(fā)生突變的情況下,并網(wǎng)電流諧波仍能滿足并網(wǎng)要求。
【關鍵詞】：光伏發(fā)電 最大功率跟蹤 局部陰影 自適應學習因子粒子群 并網(wǎng)控制 無差拍控制
【學位授予單位】：西南交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TM615
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 緒論11-16
• 1.1 引言11-12
• 1.2 光伏發(fā)電產(chǎn)業(yè)面臨的問題12
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-15
• 1.4 本文主要研究內(nèi)容15-16
• 第2章 太陽能光伏電池的建模與仿真16-27
• 2.1 光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)結(jié)構(gòu)16-17
• 2.2 光伏電池的工作原理17-18
• 2.3 光伏電池建模與特性分析18-22
• 2.4 局部陰影對光伏組件的影響22-23
• 2.4.1 熱斑效應分析22
• 2.4.2 熱斑效應解決方法22-23
• 2.5 光伏陣列多峰模型23-26
• 2.6 本章小結(jié)26-27
• 第3章 光伏系統(tǒng)最大功率點跟蹤控制27-42
• 3.1 恒定電壓跟蹤法27
• 3.2 擾動觀察法27-28
• 3.3 電導增量法28-30
• 3.4 MPPT控制實現(xiàn)策略30-31
• 3.5 常規(guī)MPPT控制方法實現(xiàn)策略31-37
• 3.5.1 擾動觀察法仿真結(jié)果分析33-35
• 3.5.2 電導增量法仿真結(jié)果分析35-37
• 3.6 基于功率預測的變步長擾動觀察法37-41
• 3.6.1 算法原理及實現(xiàn)流程38-40
• 3.6.2 仿真對比分析40-41
• 3.7 本章小結(jié)41-42
• 第4章 粒子群算法在局部陰影條件下MPPT的應用42-53
• 4.1 智能算法在光伏陣列MPPT中的應用42-43
• 4.2 基本粒子群算法及算法優(yōu)缺點43-45
• 4.3 關鍵參數(shù)的選擇及優(yōu)化方法45-46
• 4.4 局部陰影條件下多峰MPPT系統(tǒng)設計46-52
• 4.4.1 自適應學習因子PSO算法實現(xiàn)流程46-48
• 4.4.2 仿真模型搭建和結(jié)果分析48-52
• 4.5 本章小結(jié)52-53
• 第5章 光伏發(fā)電系統(tǒng)并網(wǎng)控制方法研究53-80
• 5.1 并網(wǎng)系統(tǒng)的分類及結(jié)構(gòu)選擇53-54
• 5.2 并網(wǎng)系統(tǒng)的逆變電路總體概述54-55
• 5.2.1 并網(wǎng)逆變電路分類54-55
• 5.2.2 并網(wǎng)逆變器的控制目標55
• 5.3 濾波器設計55-56
• 5.4 并網(wǎng)逆變電流控制跟蹤方式56-58
• 5.5 單相并網(wǎng)逆變主電路分析58-65
• 5.5.1 光伏電池單相并網(wǎng)系統(tǒng)設計59-63
• 5.5.2 光伏電池單相并網(wǎng)仿真分析63-65
• 5.6 光伏電池三相并網(wǎng)系統(tǒng)設計65-69
• 5.6.1 三相靜止坐標系(abc)下數(shù)學模型66
• 5.6.2 兩相旋轉(zhuǎn)坐標系(d,q)下數(shù)學模型66-69
• 5.7 電壓空間矢量控制69-75
• 5.8 三相光伏并網(wǎng)逆變器總體控制策略75-79
• 5.8.1 并網(wǎng)逆變器控制結(jié)構(gòu)75-76
• 5.8.2 基于無差拍控制三相光伏并網(wǎng)逆變器仿真分析76-79
• 5.9 本章小結(jié)79-80
• 結(jié)論和展望80-81
• 致謝81-82
• 參考文獻82-86
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文及科研情況86

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