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基于DSP的APSO算法在光伏最大功率点追踪中的应用

来源:论文学术网
时间:2024-08-19 04:15:26
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基于DSP的APSO算法在光伏最大功率点追踪中的应用【摘要】:随着全球能源危机和大气污染问题日益突出,开发利用绿色能源已经势在必行,其中江南体育在线直播观看 发电是最有希望成为未来替代能源的一

【摘要】:随着全球能源危机和大气污染问题日益突出,开发利用绿色能源已经势在必行,其中江南体育在线直播观看 发电是最有希望成为未来替代能源的一种发电方式。但是在光伏发电系统中存在光伏阵列局部遮阴或光照不均等现象,会严重影响光伏阵列的能量转换效率,而传统的MPPT算法在此情况下便失去了作用。本文在此背景下,对光伏阵列在复杂条件下的P-V特性进行了较为深入的研究分析,并在此基础上将APSO算法应用于光伏最大功率点追踪上,该研究具有重要的意义以及一定的工程应用价值。 首先,本文结合MPPT控制算法的国内外研究现状,对PSO算法与光伏最大功率点追踪的结合过程进行了详细的理论分析,并阐述了APSO算法在DSP上实现的过程。为了研究光伏阵列在复杂条件下的输出特性,本文对光伏阵列在各种形式遮挡下进行了实验,观察所得大量数据后发现了一些重要规律。再者,本文根据系统设计要求给出了本系统总体的设计方案,并详细介绍了硬件、软件设计实现的过程。本文采用模块化理念对控制系统硬件进行了设计,使得整个系统的硬件结构清晰,抗干扰能力强。在硬件电路中,采用TI公司的DSPTMS320F28027作为主控芯片,利用霍尔传感器和信号处理电路组成采集电路,采用DC-DC电路作为系统的控制环节。DSP根据MPPT控制算法输出PWM信号,经光耦隔离、驱动电路放大后驱动DC/DC电路功率管的通与断,进而产生不断变化动态的调整光伏阵列的等效负载阻抗的效果,从而实现最大功率点追踪的目的。随后,基于CCS开发环境,编程实现APSO算法,该算法主要由粒子初始化程序、粒子极值迭代程序、粒子全局最大值迭代程序、粒子群收敛决策程序、动态调整参数程序和算法再启动程序等六部分组成。最后,分别对各个模块电路及APSO算法进行测试,并给出必要的测试结果图。 测试结果表明,硬件、软件算法都满足设计要求,而且APSO算法能够准确、快速的追踪到光伏系统在复杂条件下的全局最大功率点,这对以后光伏系统控制算法的进一步研究具有很大的技术参考价值。 【关键词】:光伏发电系统 局部遮挡 APSO MPPT DSP 模块化设计
【学位授予单位】:北京工商大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:TM615
【目录】:
  • 摘要3-4
  • Abstract4-9
  • 第1章 绪论9-14
  • 1.1 课题的研究背景9-10
  • 1.2 课题的研究现状及发展现状10-11
  • 1.3 课题研究的主要内容11-14
  • 第2章 光伏阵列输出特性分析14-25
  • 2.1 光伏电池输出特性分析14-15
  • 2.2 光伏阵列输出实验15-24
  • 2.2.1 光伏阵列在无遮挡辐照度不同条件下的输出特性16-19
  • 2.2.2 光伏阵列在有遮挡条件下的输出特性19-22
  • 2.2.2.1 光伏阵列一行中有一块电池板被遮挡下的输出特性19-20
  • 2.2.2.2 光伏阵列一行中有两块电池板被遮挡下的输出特性20-21
  • 2.2.2.3 光伏阵列一列中有两块电池板被遮挡下的输出特性21-22
  • 2.2.3 遮挡实验结果分析22-24
  • 2.3 光伏阵列输出特性规律24
  • 2.4 本章小结24-25
  • 第3章 系统总体结构分析25-39
  • 3.1 系统总体结构分析25-26
  • 3.2 控制核心 DSP 选取26-27
  • 3.3 采集环节器件选取27
  • 3.4 控制环节电路选取27-28
  • 3.5 控制算法设计与分析28-37
  • 3.6 本章小结37-39
  • 第4章 系统的硬件设计及实现39-53
  • 4.1 控制系统的硬件设计39-40
  • 4.2 DSP 模块硬件设计40-42
  • 4.3 信号处理模块硬件设计42-45
  • 4.3.1 有源压控二阶低通滤波器42-43
  • 4.3.2 负反馈放大器43-44
  • 4.3.3 电压跟随电路44-45
  • 4.4 主体模块设计45-52
  • 4.4.1 光耦隔离电路45-46
  • 4.4.2 霍尔传感器电路46-47
  • 4.4.3 集成运放和霍尔传感器供电电路47-49
  • 4.4.3.1 升压电路设计47-48
  • 4.4.3.2 线性 LDO 稳压电路设计48-49
  • 4.4.4 DC-DC BOOST 电路49-50
  • 4.4.5 EMI 抑制电路50-51
  • 4.4.6 过流过压保护电路51-52
  • 4.5 本章小结52-53
  • 第5章 系统的软件设计及实现53-73
  • 5.1 系统软件设计实现53-54
  • 5.2 DSP ADC 采集程序设计实现54-62
  • 5.2.1 DSP ADC 初始化程序设计55-56
  • 5.2.2 霍尔电压传感器采集数据误差分析56-58
  • 5.2.3 霍尔电流传感器采集数据误差分析58-61
  • 5.2.4 DSP ADC 采样处理程序设计61-62
  • 5.3 APSO 算法粒子初始化程序设计62-64
  • 5.4 APSO 算法迭代程序设计64-71
  • 5.4.1 粒子极值点迭代程序设计65-66
  • 5.4.2 粒子全局最优点迭代程序设计66-68
  • 5.4.3 动态调整算法参数并更新粒子的位置68-69
  • 5.4.4 算法再次启动程序设计69-71
  • 5.5 过流和过压保护程序设计71-72
  • 5.6 本章小结72-73
  • 第6章 测试结果73-85
  • 6.1 测试仪器73-75
  • 6.1.1 安捷伦仿真电源73-74
  • 6.1.2 选择安捷伦仿真电源输出方式74
  • 6.1.3 创建多峰点输出 I-V 曲线74-75
  • 6.2 测试算法运行结果75-84
  • 6.2.1 利用 E4360 仿真电源显示软件观察结果75-80
  • 6.2.1.1 算法第一次迭代的输出结果76-77
  • 6.2.1.2 算法第二次迭代的输出结果77-79
  • 6.2.1.3 算法第三次迭代的输出结果79-80
  • 6.2.2 利用 E4360 仿真电源 AD 采集卡采集数据80-83
  • 6.2.3 多次实验输出结果对比83
  • 6.2.4 对比改进型扰动观察算法实验结果83-84
  • 6.3 本章小结84-85
  • 第7章 总结与展望85-87
  • 7.1 课题总结85-86
  • 7.2 课题展望86-87
  • 参考文献87-89
  • 附录89-95
  • 在校期间发表论文95-96
  • 致谢96


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