基于禁带宽度的独立式光伏发电智能能量管理系统的研究

【摘要】：在独立式光伏发电系统中,效率和成本的高低决定着系统的好坏,以及光伏产业的推广。本文通过对太阳能电池模型、光伏阵列的最大功率点追踪以及光伏阵列发电量预测的深入研究,以提高系统效率、降低系统成本为研究目标,并采用MATLAB软件进行仿真分析。 太阳能电池的建模是研究光伏系统的前提,传统的方法必须提供开路电压、短路电流、最大功率点电压、最大功率点电流等众多参数。本文对不同材料太阳能电池模型进行研究,提出一种基于禁带宽度的通用仿真模型,在保证精度的前提下,能自动调整参数,使系统能够同时使用多款不同太阳能电池,而不需要频繁设置参数。太阳能电池通过串并联的方式组成光伏组件,光伏组件通过串并联方式组成光伏阵列,本文提出一种由不同材料组成的混合式光伏阵列,在保证发电量的同时,降低光伏阵列的成本。 传统的最大功率点追踪算法是针对整个光伏阵列的输出功率进行追踪,当光伏阵列出现部分遮掩,各光伏组件吸收的光能不一致或者选用本文所提出的混合式光伏阵列时,传统的算法所追踪到的不是真正意义上的最大功率点。本文采用一种最大功率点独立追踪算法,对每个光伏组件进行独立追踪,从而让光伏阵列输出功率达到最大,提高系统效率。 独立式光伏发电系统常常配备贮能蓄电池来储存和调节电能。传统的蓄电池充放电控制策略需要检测众多参数,例如:母线电流、负载端电流、负载电压等。然后根据检测的参数调整控制策略,这是一种滞后的控制。而且为了保持负载端的功率稳定,要求蓄电池的容量足够大。本文对光伏阵列发电量进行特短期预测,采用遗传-神经网络算法,并将预测结果应用于蓄电池的控制中,采用MATLAB中的S函数编程实现。该方法能有效的解决蓄电池控制滞后的问题,提高系统效率,增加系统稳定性。 【关键词】：独立式光伏发电系统 禁带宽度 混合式光伏阵列 独立追踪算法 预测
【学位授予单位】：湘潭大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：TM615;TM73
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 绪论10-17
• 1.1 太阳能以及光伏发电10-12
• 1.1.1 开发太阳能的必要性以及光伏发电的优点10
• 1.1.2 全球光伏产业迅猛发展10-11
• 1.1.3 国内光伏产业发展现状11-12
• 1.2 光伏发电系统的分类12-13
• 1.2.1 独立光伏发电系统12
• 1.2.2 并网光伏发电系统12-13
• 1.3 一些光伏发电的技术现状13-15
• 1.3.1 太阳能电池及光伏阵列13
• 1.3.2 最大功率点追踪技术13-15
• 1.3.3 发电量预测技术15
• 1.4 本论文的主要内容15-17
• 第2章 太阳能电池模型与混合式光伏阵列17-24
• 2.1 禁带宽度与太阳能电池的关系17-19
• 2.1.1 太阳能电池材料的发展17
• 2.1.2 太阳能电池材料的禁带宽度17-18
• 2.1.3 禁带宽度决定太阳能电池参数18-19
• 2.2 基于禁带宽度太阳能电池建模19-22
• 2.2.1 太阳能电池的等效电路19-20
• 2.2.2 传统工程用太阳能电池模型20-21
• 2.2.3 基于禁带宽度的太阳能电池模型21-22
• 2.3 混合式光伏阵列22-23
• 2.4 小结23-24
• 第3章 基于独立控制的最大功率点追踪24-35
• 3.1 光伏阵列最大功率点追踪的实现24-25
• 3.2 传统的最大功率追踪方法25-32
• 3.2.1 恒定电压法25
• 3.2.2 扰动观察法25-29
• 3.2.3 导纳增量法29-30
• 3.2.4 模糊控制法30-31
• 3.2.5 神经网络法31-32
• 3.3 独立控制算法32-34
• 3.3.1 独立控制思想32-33
• 3.3.2 改进的占空比扰动法33-34
• 3.4 小结34-35
• 第4章 光伏发电量预测及其应用35-46
• 4.1 光伏发电量预测基础35-36
• 4.1.1 按时间分类35
• 4.1.2 按对象范围分类35
• 4.1.3 光伏发电量预测的原理35-36
• 4.2 常用预测方法及总结分析36-40
• 4.2.1 持续预测法36
• 4.2.2 差分自回归滑动平均(ARIMA)预测算法36-38
• 4.2.3 模糊逻辑预测法38
• 4.2.4 BP 神经网络预测法38-39
• 4.2.5 预测方法总结分析39-40
• 4.3 遗传-神经网络算法40-43
• 4.3.1 遗传算法40-41
• 4.3.2 径向基神经网络的构建41-43
• 4.4 预测技术在光伏发电系统中的应用43-45
• 4.4.1 传统蓄电池控制43-44
• 4.4.2 基于预测技术的蓄电池控制44-45
• 4.5 小结45-46
• 第5章 仿真实验46-61
• 5.1 太阳能电池模块及混合式光伏阵列46-54
• 5.1.1 基于禁带宽度太阳能电池仿真模型46-48
• 5.1.2 混合式光伏阵列48-54
• 5.1.2.1 传统单一材料光伏阵列50
• 5.1.2.2 两种材料混合的光伏阵列50-51
• 5.1.2.3 三种材料混合的光伏阵列51-53
• 5.1.2.4 仿真结果分析53-54
• 5.2 最大功率点追踪54-57
• 5.2.1 改进的占空比扰动法54-56
• 5.2.2 独立控制算法仿真56-57
• 5.3 光伏发电量预测仿真及小功率验证57-60
• 5.3.1 发电量预测技术仿真分析57-59
• 5.3.2 小功率系统验证59-60
• 5.4 小结60-61
• 第6章 总结61-62
• 6.1 本论文的贡献61
• 6.2 进一步的工作61-62
• 参考文献62-65
• 致谢65-66
• 个人简历、攻读硕士期间发表的学术论文及研究成果66-67
• 一、个人简介66
• 二、读硕期间发表论文66-67
• 三、攻读学位期间参加的科研项目67

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