本文關(guān)鍵詞：不均勻光照下光伏系統(tǒng)最大功率點跟蹤與控制研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展和人口數(shù)量的不斷增長,人類對能源的依賴越來越明顯,同時化石燃料的不斷減少甚至枯竭,環(huán)境的日益惡化,使得人類面臨著嚴(yán)重的能源危機,發(fā)展可再生能源已迫在眉睫。太陽能是綠色可再生能源,隨著光伏發(fā)電技術(shù)的不斷完善,越來越受到人們的關(guān)注。本文主要研究了不均勻光照條件下的最大功率點跟蹤算法、DC/DC變換器的控制以及并網(wǎng)逆變器PQ控制等相關(guān)內(nèi)容。具體工作從以下幾個方面研究：本文首先建立均勻光照和不均勻光照條件下的光伏電池等效電路和數(shù)學(xué)模型,并搭建光伏陣列仿真模型,對不同光照強度和溫度下的輸出特性進行分析；對均勻光照和不均勻光照條件下的輸出特性進行仿真,并分析了其多峰特性。通過仿真分析了遺傳算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和改進PSO-模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法各自的優(yōu)缺點。在此基礎(chǔ)上提出了基于PSO-模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進“教與學(xué)”優(yōu)化算法,該算法對基本“教與學(xué)”優(yōu)化算法的初值設(shè)定范圍、“教”階段和“學(xué)”階段系數(shù)分別進行了改進,使得算法收斂速度、精度和穩(wěn)定性顯著提高。針對滑模變結(jié)構(gòu)控制中的抖振問題,提出了一種基于ITLBO的混合滑模變結(jié)構(gòu)控制方法。分別對采用基于ITLBO的混合滑模變結(jié)構(gòu)控制方法和采用傳統(tǒng)的滑模變結(jié)構(gòu)控制方法進行了建模和仿真,對比仿真結(jié)果,證明提出的基于ITLBO的混合滑模變結(jié)構(gòu)控制方法的優(yōu)越性,該控制方法比傳統(tǒng)的控制方法能更快速的跟蹤到最大功率點,并且具有更小的超調(diào)量和調(diào)整時間。提出了基于PSO算法和Prony算法的抖振波檢測新算法PSO-Prony算法。詳細分析了PSO-Prony算法的基本原理和參數(shù)求解過程,并通過諧波曲線擬合測試PSO-Prony算法的性能,結(jié)果證明該方法穩(wěn)定性、精度和抗噪性能優(yōu)越。將PSO-Prony算法應(yīng)用于滑模變結(jié)構(gòu)的抖振波消除中,使得最大功率點跟蹤輸出值恒定,而不會出現(xiàn)波動的情況。建立了PQ控制的仿真模型,通過仿真驗證了PQ控制器的有效性。最后,將帶MPPT的光伏電池模型接入PQ控制器中建立了相應(yīng)仿真模型,并實現(xiàn)并網(wǎng)PQ控制。通過仿真驗證了帶MPPT的光伏電池并網(wǎng)PQ控制的優(yōu)越性。
【關(guān)鍵詞】：光伏發(fā)電 最大功率點跟蹤與控制 PSO-模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 基于ITLBO的混合滑模變結(jié)構(gòu)控制 PSO-Prony算法 PQ控制器
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM615
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-14
• 第一章 緒論14-23
• 1.1 課題研究的背景及意義14-16
• 1.2 光伏發(fā)電的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢16-21
• 1.2.1 國內(nèi)外光伏發(fā)電MPPT現(xiàn)狀18-19
• 1.2.2 國內(nèi)外滑模變結(jié)構(gòu)控制及抖振問題的現(xiàn)狀19-21
• 1.3 本文主要工作21-23
• 第二章 光伏電池建模和仿真分析23-34
• 2.1 光伏系統(tǒng)概述23-25
• 2.1.1 光伏系統(tǒng)組成23
• 2.1.2 光伏系統(tǒng)的分類23-25
• 2.2 光伏電池建模25-29
• 2.2.1 光伏電池基本原理25
• 2.2.2 光伏電池等效電路圖25-27
• 2.2.3 光伏陣列數(shù)學(xué)模型27-28
• 2.2.4 光伏陣列仿真模型28-29
• 2.3 光伏陣列特性仿真29-33
• 2.3.1 光伏陣列輸出特性仿真分析29-32
• 2.3.2 不均勻光照條件下光伏陣列輸出特性仿真分析32-33
• 2.4 本章小結(jié)33-34
• 第三章 太陽能最大功率點跟蹤算法34-49
• 3.1 不均勻光照下遺傳算法的全局最大功率點跟蹤34-36
• 3.1.1 遺傳算法的基本原理34
• 3.1.2 遺傳算法的基本流程34-35
• 3.1.3 仿真分析35-36
• 3.2 不均勻光照下改進PSO-模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)全局最大功率點跟蹤36-43
• 3.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)37
• 3.2.2 改進PSO-模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法37-41
• 3.2.3 仿真分析41-43
• 3.3 不均勻光照下“教與學(xué)”優(yōu)化算法全局最大功率點跟蹤43-48
• 3.3.1 基本“教與學(xué)”優(yōu)化算法43-44
• 3.3.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進“教與學(xué)”優(yōu)化算法的基本原理44-46
• 3.3.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進“教與學(xué)”優(yōu)化算法的流程46-47
• 3.3.4 仿真分析47-48
• 3.4 本章小結(jié)48-49
• 第四章 最大功率點跟蹤控制49-63
• 4.1 MPPT原理49
• 4.2 DC/DC變換器49-55
• 4.2.1 常見DC/DC變換器工作原理50-53
• 4.2.2 DC/DC變換器數(shù)學(xué)模型53-55
• 4.2.3 Boost變換器參數(shù)設(shè)定55
• 4.3 滑模變結(jié)構(gòu)控制55-62
• 4.3.1 滑模變結(jié)構(gòu)控制概述55-56
• 4.3.2 滑模變結(jié)構(gòu)控制的抖振問題56-57
• 4.3.3 基于ITLBO的混合滑模變結(jié)構(gòu)控制及仿真57-62
• 4.4 本章小結(jié)62-63
• 第五章 MPPT抖振波檢測與抑制63-75
• 5.1 Prony算法理論分析及其局限性63-65
• 5.1.1 Prony算法建模63-64
• 5.1.2 Prony算法求解過程分析64-65
• 5.1.3 Prony算法局限性分析65
• 5.2 改進PSO-Prony算法65-68
• 5.2.1 PSO算法改進65-66
• 5.2.2 改進PSO-Prony算法的原理66-67
• 5.2.3 改進PSO-Prony算法參數(shù)求解步驟67-68
• 5.3 改進PSO-Prony算法的MPPT抖振波檢測與抑制仿真分析68-74
• 5.3.1 Prony算法和改進PSO-Prony算法的性能測試68-72
• 5.3.2 改進PSO-Prony算法在MPPT抖振波檢測與抑制中的應(yīng)用72-74
• 5.4 本章小結(jié)74-75
• 第六章 光伏電池帶MPPT的并網(wǎng)PQ控制75-84
• 6.1 PQ控制原理75-77
• 6.2 PQ控制的仿真分析77-80
• 6.3 光伏電池帶MPPT的并網(wǎng)PQ控制仿真分析80-83
• 6.4 本章小結(jié)83-84
• 總結(jié)與展望84-86
• 參考文獻86-91
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文91-93
• 致謝93

【參考文獻】

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本文編號：391616