复杂光照条件下光伏发电系统输出特性及最大功率点跟踪研究

【摘要】：太阳能作为一种绿色清洁可替代能源,具有可再生、无污染等优点,近年来发展迅速,光伏发电作为太阳能利用的主要形式,已经成为研究的热点。当今有关光伏发电系统运行的关键性技术已经日渐成熟,但仍然存在成本高、效率低、经济性差等问题,严重制约其进一步推广与应用。因此,如何进一步提高光伏发电系统的效率,降低开发成本,已成为国内外光伏领域专家的研究重点。 本文紧密围绕提高光伏发电系统效率,对复杂光照条件下光伏阵列的输出特性及最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)分别进行研究。主要内容如下： (1)介绍了光伏发电的基本原理,使用Matlab/Simulink搭建了光伏电池仿真模型,仿真分析了光伏电池输出特性曲线。 (2)建立了对复杂光照条件下的光伏阵列模型并对其输出特性进行研究。首先,分析了光伏阵列的局部阴影问题；其次,将输出电流和输出电压分别作为串、并联式光伏阵列输出特性理论分析的基准,进一步推导得到两种光伏阵列在复杂光照条件下的不同输出特性方程,建立复杂光照条件下光伏阵列的输出特性模型,得到输出特性曲线；最后,分析了阴影情况下光伏阵列输出曲线的特性以及局部极值点的位置情况,并对移动云层及阵列结构不同的光伏阵列的输出特性曲线的变化规律进行分析和研究,为光伏阵列的MPPT算法研究奠定了理论基础。 (3)研究了最大功率点跟踪技术,主要包括传统MPPT算法和复杂光照条件下MPPT算法。详细介绍了MPPT算法原理,在Matlab/Simulink环境中搭建了实现MPPT算法的Boost电路。研究了三种传统的MPPT控制方法及基于神经网络的多峰MPPT技术。采用神经网络原理来实现光伏系统的最大功率跟踪控制,并进行仿真,证明该方法的有效性；最后将输出结果与传统的最大功率跟踪方法进行了比较,证明该方法的优越性。 【关键词】：光伏发电 输出特性 移动云层 功率跟踪
【学位授予单位】：太原理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TM615
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 绪论10-18
• 1.1 课题背景和意义10-12
• 1.1.1 发展太阳能的紧迫性11
• 1.1.2 光伏发电的特点11-12
• 1.2 光伏发电技术研究现状12-13
• 1.3 光伏发电系统效能研究现状13-16
• 1.3.1 光伏组件模型研究现状14-15
• 1.3.2 复杂光照条件下光伏阵列输出特性研究现状15-16
• 1.4 本文主要研究内容16-18
• 第二章 光伏发电系统概述18-26
• 2.1 光伏电池发电原理18-19
• 2.2 光伏发电基本特性分析19-23
• 2.2.1 光伏电池的数学模型19-20
• 2.2.2 基于Matlab/Simulink光伏电池的建模20-22
• 2.2.3 光伏电池输出特性的仿真分析22-23
• 2.3 光伏发电系统构成及分类23-25
• 2.4 本章小结25-26
• 第三章 复杂光照条件下光伏阵列输出特性研究26-44
• 3.1 光伏阵列的局部阴影问题26-29
• 3.1.1 光伏阵列的失配现象与热斑效应26-27
• 3.1.2 局部阴影的形成与危害27-29
• 3.2 复杂光照条件下光伏阵列的输出特性推导29-35
• 3.2.1 串联阵列输出特性理论推导及分析29-31
• 3.2.2 并联阵列输出特性理论推导及分析31-35
• 3.3 集中式光伏阵列建模35-37
• 3.4 复杂光照条件下光伏阵列特性仿真分析37-42
• 3.4.1 阴影对光伏阵列输出特性的影响37-38
• 3.4.2 移动云层对光伏阵列输出特性的影响38-41
• 3.4.3 阵列结构对光伏阵列输出特性的影响41-42
• 3.5 本章小结42-44
• 第四章 最大功率点跟踪控制算法及仿真分析44-56
• 4.1 光伏最大功率点跟踪算法原理44-46
• 4.2 Boost变换器实现光伏最大功率跟踪46-48
• 4.3 传统最大功率点跟踪控制方法48-54
• 4.3.1 恒定电压法49-50
• 4.3.2 扰动观察法50-52
• 4.3.3 增量电导法52-54
• 4.4 复杂光照条件下最大功率点跟踪算法研究54
• 4.5 本章小结54-56
• 第五章 基于神经网络的多峰最大功率点跟踪56-72
• 5.1 神经网络56-61
• 5.1.1 神经网络学习方法58-60
• 5.1.2 神经网络的模型60
• 5.1.3 神经网络的特性60-61
• 5.2 BP神经网络算法的实现步骤61-65
• 5.2.1 BP神经网络的学习过程61-64
• 5.2.2 BP神经网络的实现步骤64-65
• 5.3 神经网络结构的设计65-67
• 5.3.1 神经网络控制器65-66
• 5.3.2 系统结构66-67
• 5.4 神经网络在光伏MPPT中的应用67-71
• 5.5 本章小结71-72
• 第六章 总结与展望72-74
• 6.1 总结72-73
• 6.2 展望73-74
• 参考文献74-80
• 附录80-86
• 致谢86-88
• 攻读硕士期间的研究成果88

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