基于GA-BPNN的光伏最大功率点跟踪控制研究

【摘要】：为了缓解日趋严重的能源危机和传统能源消耗引起的日益恶化的生态环境,新能源的应用目益成为当今世界各国研究和开发的重点。太阳能具备绿色、安全、可再生等众多优点而广受青睐,将太阳能转换成电能是其重要的转换形式。但目前光伏发电的低效率、高成本等因素严重制约了光伏发电系统的推广和使用,而进行最大功率点跟踪是提高其转换效率的主要手段,本文将智能控制引入到最大功率点跟踪中,利用神经网络的拟合预测能力以及遗传算法的突出寻优特点,再结合恒压控制法很好地实现了光伏发电系统的最大功率点跟踪。 本文所做的工作如下： (1)首先对光伏发电的现状和发展趋势进行了综述,同时陈述了光伏MPPT技术的发展和评价标准,接着对光伏电池的原理也进行了简要介绍,并在Matlab/Simulink环境中搭建光伏电池模型,通过仿真获取U-I、U-P的动态变化曲线,分析外界条件变化对电池输出功率的影响趋势。 (2)首先阐述光伏MPPT原理,接着仿真分析其实现途径,再具体分析各经典算法并分别建立其控制仿真模型,在此基础上结合上述电池模型搭建起完整的光伏MPPT仿真系统模型,仿真分析各算法优缺点,提出基于遗传算法优化BP神经网络的光伏最大功率点跟踪控制方法。 (3)简要叙述了BP神经网络和遗传算法的原理,提出用BP神经网络预测光伏最大功率点处电压,再用遗传算法优化BP神经网络使其预测误差更为理想,在此基础上结合恒压控制法原理,提出基于GA-BPNN的改进型恒压光伏MPPT控制算法。 (4)对遗传算法优化后的BP神经网络进行模块化处理,结合光伏MPPT仿真模型,搭建基于GA-BPNN的改进恒压型光伏MPPT仿真模型,并进行仿真分析,结果证明了该控制算法能准确快速的进行最大功率点跟踪,稳定性更好,精度更高。再结合Labview软件,搭建Labview显示界面平台,采集不同天气情况数据,结果验证了不管在什么天气情况下该最大功率点跟踪方法都有较好的跟踪效果。 【关键词】：光伏电池阵列 仿真模型 MPPT控制 BP神经网络 遗传算法 显示平台
【学位授予单位】：南京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TM615
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-6
• 目录6-8
• 1 绪论8-18
• 1.1 研究背景及意义8-9
• 1.2 光伏发电的现状及发展9-11
• 1.2.1 光伏发电技术9
• 1.2.2 国内外光伏发电的现状和发展趋势9-11
• 1.2.3 光伏发电存在的问题和解决手段11
• 1.3 光伏系统MPPT的相关研究11-15
• 1.3.1 MPPT技术的发展轨迹11-13
• 1.3.2 MPPT技术在应用中存在的问题13-15
• 1.3.3 MPPT性能评价标准15
• 1.4 本文的主要内容15-18
• 2 光伏电池的仿真建模与特性分析18-26
• 2.1 光伏电池的工作原理18-19
• 2.2 光伏电池的仿真建模19-22
• 2.2.1 光伏电池阵列的数学模型19-20
• 2.2.2 光伏电池阵列的MATLAB仿真建模20-22
• 2.3 光伏电池的电特性研究22-25
• 2.4 本章小结25-26
• 3 最大功率点跟踪控制算法和仿真分析26-46
• 3.1 引言26
• 3.2 光伏MPPT算法原理26-27
• 3.3 BOOST变换器实现光伏MPPT27-31
• 3.3.1 BOOST变换电路及其Matlab仿真分析28-29
• 3.3.2 BOOST变换电路实现光伏MPPT阻抗匹配29-31
• 3.4 光伏阵列最大功率点跟踪控制方法31-38
• 3.4.1 恒电压控制法32-34
• 3.4.2 干扰观测法34-36
• 3.4.3 电导增量法36-38
• 3.5 控制算法仿真与结果分析38-45
• 3.5.1 恒电压控制法仿真分析39-40
• 3.5.2 干扰观测法仿真分析40-43
• 3.5.3 电导增量法仿真分析43-45
• 3.6 基于现代控制理论的智能控制法45
• 3.7 本章小结45-46
• 4 遗传BP神经网络在光伏最大功率点跟踪中的应用46-60
• 4.1 神经网络控制法46-48
• 4.1.1 BP神经网络算法原理46-47
• 4.1.2 BP学习算法实现步骤47-48
• 4.2 BP神经网络在光伏恒压控制MPPT中的应用48-49
• 4.3 BP神经网络模型建立49-52
• 4.3.1 BP神经网络构建49-50
• 4.3.2 BP神经网络样本数据选择和预处理50
• 4.3.3 BP神经网络训练、预测和结果分析50-52
• 4.4 遗传算法基本原理52-54
• 4.4.1 遗传算法原理及特点52-53
• 4.4.2 遗传算法的基本要素和算法流程53-54
• 4.5 遗传算法优化BP神经网络实现流程54-56
• 4.6 遗传算法优化的BP神经网络预测和结果分析56-59
• 4.7 本章小结59-60
• 5 基于GA-BPNN的改进恒压光伏MPPT控制系统60-70
• 5.1 遗传算法优化BP神经网络的最大功率点跟踪60-65
• 5.1.1 基于GA-BPNN的最大功率点跟踪流程60
• 5.1.2 最大功率点跟踪控制仿真分析60-65
• 5.2 光伏最大功率点跟踪显示平台设计65-69
• 5.3 本章小结69-70
• 6 总结与展望70-72
• 6.1 总结70
• 6.2 展望70-72
• 致谢72-74
• 参考文献74-77

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