本文關(guān)鍵詞：多陣列光伏系統(tǒng)的最大功率點跟蹤算法研究

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【摘要】：隨著化石能源的消耗殆盡,太陽能作為一種理想的可再生能源,具有重要的研究價值。光伏發(fā)電系統(tǒng)是一種將太陽能轉(zhuǎn)換成電能的發(fā)電系統(tǒng),是目前最具發(fā)展前景的發(fā)電方式之一。最大功率點跟蹤(MPPT)技術(shù)是光伏發(fā)電系統(tǒng)中的一項關(guān)鍵技術(shù),對提高系統(tǒng)的能量轉(zhuǎn)換效率具有重要的作用。但在復(fù)雜多變的外界環(huán)境下,光伏陣列常會出現(xiàn)局部遮陰的情況,這時傳統(tǒng)MPPT算法難以取得較好的控制效果。鑒于此,為了提高太陽能的利用效率,論文以多陣列光伏系統(tǒng)作為研究對象,提出了一種適用于多種光照狀態(tài)的集群MPPT控制算法,該算法包含并行MPPT控制和獨立MPPT控制。在光伏系統(tǒng)中為了解決局部遮陰的問題,常利用粒子群優(yōu)化(PSO)算法對單個陣列進行MPPT控制,但該算法存在跟蹤速度慢,系統(tǒng)震蕩較大的不足。為了解決該問題,論文根據(jù)陣列間相似的輸出特性,提出了一種基于改進PSO算法的并行MPPT控制算法。該算法將系統(tǒng)中每一個陣列作為PSO算法種群中的一個粒子,基于PSO算法的尋優(yōu)特點,利用陣列間的信息交互,使每一個陣列都能得到更有效的信息,進而加快MPPT的速度。論文結(jié)合并行MPPT控制的特點,對PSO算法中慣性權(quán)重、加速因子等參數(shù)作了自適應(yīng)的改進,減小了并行MPPT控制過程中的震蕩。并行MPPT控制還為陣列后續(xù)獨立MPPT控制提供有效信息。對于均勻照度的陣列,其子控制器直接將對應(yīng)陣列的個體最優(yōu)位置作為初始參考電壓,采用修正變步長電導(dǎo)增量法(MR-INC)進行獨立MPPT控制;而對于局部遮陰的陣列,其子控制器將對應(yīng)陣列的個體最優(yōu)位置作為PSO算法的全局最優(yōu)位置,采用改進PSO算法結(jié)合MR-INC重新進行獨立MPPT控制。為了更高效地進行獨立MPPT控制,需準確識別陣列的光照狀態(tài),故論文提出了一種基于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光照狀態(tài)識別算法。該算法通過對并行MPPT控制過程中每個陣列在每個采樣時間的個體最優(yōu)值進行聚類得到不同陣列的光照狀態(tài)。針對MR-INC、PSO和本文提出的集群MPPT算法在MATLAB/Simulink中建立了系統(tǒng)仿真模型,并在四種不同的光照狀態(tài)下進行了對比實驗。實驗結(jié)果表明論文提出的MPPT算法相較于其他控制算法,能夠有效解決局部遮蔭下的多峰值尋優(yōu)問題,并能提高系統(tǒng)的最大功率點跟蹤速度,減少系統(tǒng)在跟蹤過程中產(chǎn)生的震蕩。
【關(guān)鍵詞】：光伏陣列 MPPT 局部遮蔭 集群控制 PSO算法
【學(xué)位授予單位】：重慶交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP18;TM615
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 傳統(tǒng)MPPT算法研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 智能MPPT算法研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3 本文的主要研究內(nèi)容及章節(jié)安排14-16
• 第二章 光伏系統(tǒng)相關(guān)理論及光伏陣列的建模16-27
• 2.1 光伏發(fā)電系統(tǒng)的組成及分類16-18
• 2.1.1 獨立光伏發(fā)電系統(tǒng)16-17
• 2.1.2 并網(wǎng)光伏發(fā)電系統(tǒng)17-18
• 2.2 光伏電池、組件和陣列18-24
• 2.2.1 光伏電池的工作原理與基本特性18-20
• 2.2.2 光伏電池組件及其特性20-22
• 2.2.3 光伏陣列的組成22-23
• 2.2.4 局部遮蔭下光伏陣列特性分析23-24
• 2.3 光伏陣列的Simulink建模24-26
• 2.4 本章小結(jié)26-27
• 第三章 MPPT控制算法研究27-40
• 3.1 傳統(tǒng)MPPT控制算法27-31
• 3.1.1 恒定電壓法27-28
• 3.1.2 擾動觀察法28-29
• 3.1.3 電導(dǎo)增量法29-31
• 3.2 模糊邏輯控制法31-34
• 3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法34-35
• 3.4 粒子群優(yōu)化算法35-39
• 3.4.1 PSO算法基本理論及控制流程35-37
• 3.4.2 PSO算法在MPPT控制中的應(yīng)用37-39
• 3.5 本章小結(jié)39-40
• 第四章 光伏發(fā)電系統(tǒng)的集群MPPT控制算法40-58
• 4.1 系統(tǒng)組成結(jié)構(gòu)及集群控制流程40-42
• 4.2 基于PSO的并行MPPT控制算法及其改進42-47
• 4.2.1 并行MPPT控制結(jié)構(gòu)及算法流程42-44
• 4.2.2 改進PSO算法的并行MPPT控制及對比實驗44-47
• 4.3 獨立MPPT控制算法及其改進47-51
• 4.3.1 均勻照度陣列的獨立MPPT控制47-48
• 4.3.2 局部遮蔭陣列的獨立MPPT控制48-51
• 4.4 基于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光照狀態(tài)識別51-56
• 4.4.1 SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及時間序列聚類51-53
• 4.4.2 基于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光照狀態(tài)識別及對比實驗53-56
• 4.5 本章小結(jié)56-58
• 第五章 系統(tǒng)仿真實驗及結(jié)果分析58-83
• 5.1 MPPT控制系統(tǒng)的建模58-63
• 5.1.1 DC/DC變換電路58-59
• 5.1.2 包含DC-DC電路的系統(tǒng)設(shè)計59-62
• 5.1.3 無電路模型的系統(tǒng)設(shè)計62-63
• 5.2 仿真實驗結(jié)果及對比分析63-81
• 5.2.1 均勻光照下MPPT實驗對比分析64-69
• 5.2.2 局部陰影下MPPT實驗對比分析69-72
• 5.2.3 光照緩慢變化時MPPT算法仿真實驗72-74
• 5.2.4 光照突變時MPPT算法仿真實驗74-81
• 5.3 實驗結(jié)果分析81-82
• 5.4 本章小結(jié)82-83
• 第六章 總結(jié)與展望83-85
• 6.1 論文工作總結(jié)83-84
• 6.2 展望84-85
• 致謝85-86
• 參考文獻86-90
• 在學(xué)期間發(fā)表的論文和取得的學(xué)術(shù)成果90

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本文編號：717661