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单相光伏发电系统的最优控制研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-19 03:56:19
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单相光伏发电系统的最优控制研究【摘要】:能源是人类社会赖以生存和发展的重要物质基础,也是世界经济发展的血液。预计未来世界范围的能源消耗将有60%以上首先转化为电能后,以电能的形式直

【摘要】:能源是人类社会赖以生存和发展的重要物质基础,也是世界经济发展的血液。预计未来世界范围的能源消耗将有60%以上首先转化为电能后,以电能的形式直接消耗。化石燃料带来的环境问题和日益增长的电力需求,迫切需要利用清洁的新能源发电来缓解这些问题。太阳能作为一种最清洁且开发规模巨大的再生能源已经越来越受到世界各国的重视。因此,研究光伏并网发电系统的控制问题也是当前国内外工业界和学术界的一大热点。结合目前光伏并网发电系统控制策略的研究发展现状,本文对单相光伏并网发电系统中的最优控制问题进行了深入的研究。主要做了以下工作:(1)通过对两级式光伏并网发电系统控制策略问题的详细的分析研究,针对单相光伏并网发电系统的最优控制问题,给出了最优控制的基本原理,分析比较了Delta算子与传统移位算子在离散系统的应用问题,提出了最优控制律中性能指标矩阵的优化方法。(2)由于升压斩波变换器自身的非线性特性,为了克服传统线性控制策略在这种非线性系统的局限性,本文构建了升压斩波变换器的离散非线性平均模型,并提出了一种逆最优形式的最优控制策略。该控制策略不但解决了Hamilton-Jacobi-Bellman方程求解困难的问题,而且提高了系统的鲁棒性和动静态性能。仿真实例验证了所设计的最优控制器的有效性和良好的动静态特性。(3)针对单相光伏并网最优控制问题,构建了基于单相同步旋转坐标系的离散化的单相并网数学模型,提出了针对该模型的最优控制器,并利用粒子群优化方法对最优控制器的性能指标矩阵进行了优化。仿真实例表明该控制器具有良好的动静态性能,且对系统参数变化和外部扰动具有较强的鲁棒性。 【关键词】:光伏发电 升压斩波变换器 单相并网 最优控制 离散时间模型 粒子群优化
【学位授予单位】:东北大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TM615
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-10
  • 第1章 绪论10-22
  • 1.1 光伏并网发电的背景10-11
  • 1.2 光伏并网发电的意义11-12
  • 1.3 光伏并网发电系统结构12-16
  • 1.3.1 单级式光伏并网发电系统12-13
  • 1.3.2 两级式光伏并网发电系统13-14
  • 1.3.3 多级式光伏并网发电系统14-15
  • 1.3.4 光伏并网发电系统结构比较15-16
  • 1.4 光伏并网发电系统的控制策略国内外研究现状16-20
  • 1.4.1 升压斩波变换器控制策略国内外研究现状16-18
  • 1.4.2 并网控制策略国内外研究现状18-20
  • 1.5 本文主要研究工作20-22
  • 第2章 单相光伏发电系统的离散化建模22-38
  • 2.1 离散控制基础22-26
  • 2.1.1 数字控制系统22-23
  • 2.1.2 基于Delta算子的系统离散化方法23-26
  • 2.2 单相同步旋转坐标系26-29
  • 2.3 升压斩波变换器的建模29-33
  • 2.3.1 DC-DC电路的作用29-30
  • 2.3.2 升压斩波变换器的平均模型30-33
  • 2.4 基于同步旋转坐标系的单相光伏并网建模33-36
  • 2.4.1 基本模型的构建33-34
  • 2.4.2 同步旋转离散并网模型34-36
  • 2.5 本章小结36-38
  • 第3章 升压斩波变换器的二次型最优控制38-60
  • 3.1 引言38-39
  • 3.2 最优控制基本原理39-42
  • 3.2.1 问题的提出39-40
  • 3.2.2 启动式动态规划原理40-42
  • 3.3 升压斩波变换器最优控制器的设计42-54
  • 3.3.1 离散非线性系统的HJB方程42-45
  • 3.3.2 逆最优原理45-47
  • 3.3.3 升压斩波变换器系统分析47-50
  • 3.3.4 升压斩波变换器控制器构建50-54
  • 3.4 仿真分析54-58
  • 3.5 本章小结58-60
  • 第4章 基于粒子群优化的单相光伏并网的最优控制60-80
  • 4.1 引言60-61
  • 4.2 粒子群算法61-65
  • 4.2.1 粒子群算法的基本原理61-63
  • 4.2.2 粒子群算法的实现及其特点63-65
  • 4.3 单相光伏并网最优控制器的设计65-74
  • 4.3.1 单相光伏并网系统分析65-66
  • 4.3.2 单相光伏并网控制器构建66-73
  • 4.3.3 基于粒子群算法的控制器优化73-74
  • 4.4 仿真分析74-79
  • 4.5 本章小结79-80
  • 第5章 结论与展望80-82
  • 5.1 本文总结80
  • 5.2 后续工作展望80-82
  • 参考文献82-88
  • 致谢88-90
  • 攻读硕士学位期间所做的工作90


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