基于神经网络的光伏并网发电控制系统的研究

【摘要】： 随着经济的快速发展,环境污染恶化,自然资源也越来越匮乏。由于太阳能具有储量充足,可再生,无污染等特点,成为解决这些问题的有效方法。各国竞相发展光伏产业,使得光伏成为一个新的研究热点。光伏并网发电系统也必将成为光伏发展的新趋势。 本文对光伏并网发电系统的控制策略进行了仿真和实验研究。其主要工作内容如下: 首先,光伏阵列输出特性易受环境条件影响,如果没有精确的控制算法和锁相技术,它将对电网造成谐波污染,并且转换效率也会降低。因此,本文将神经网络自整定PID控制方法应用于光伏并网发电控制系统。文章先分析了电路的拓扑结构,然后建立了系统的神经网络自整定PID控制的MATLAB/Simulink仿真模型。这种方法充分利用了神经网络的非线性函数逼近能力,构造神经网络自整定PID控制器。仿真结果表明将神经网络自整定PID控制方法应用于光伏并网发电系统改善了系统的动、静态输出特性。 第二部分主要内容为PID控制和电网电压检测实验。PID控制原理简单、效果良好,因此被广泛应用于过程控制中。本文基于TMS320LF2407搭建了光伏并网发电系统的PID控制电路和检测电路,编写了光伏并网发电系统的PID控制实验程序,并进行了实验。 此外,本文还提出了一种将光伏并网发电系统的PID控制和SPWM相结合的全数字控制方法。 【关键词】：光伏并网 PID 神经网络 DSP
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：TM615
【目录】：

• 中文摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 第一章 绪论7-17
• 1.1 光伏发电系统背景7-10
• 1.2 光伏发电的研究动态10-13
• 1.2.1 光伏发电的国际研究动态10-11
• 1.2.2 光伏发电的国内研究动态11-13
• 1.3 本课题的选题意义13-16
• 1.4 本文所做的主要工作16-17
• 第二章 光伏发电系统结构与原理17-28
• 2.1 太阳能电池的基本原理和特性17-21
• 2.2 光伏发电系统分类21-22
• 2.3 光伏并网逆变控制系统22-27
• 2.4 本章小结27-28
• 第三章 光伏并网控制算法的研究与设计28-46
• 3.1 光伏逆变系统的仿真模型28-30
• 3.1.1 太阳能电池的仿真模型28-29
• 3.1.2 逆变器仿真模型29-30
• 3.2 PID控制的原理和应用30-32
• 3.3 神经网络控制的原理和应用32-36
• 3.4 神经网络控制在PID控制中的应用36-45
• 3.4.1 控制系统结构分析36-37
• 3.4.2 神经网络控制器及辨识器算法37-40
• 3.4.3 算法流程40
• 3.4.4 仿真结果40-45
• 3.5 本章小结45-46
• 第四章 光伏并网发电系统控制器设计46-61
• 4.1 TMS320LF2407 简介46-52
• 4.1.1 TMS320LF2407 的特性和应用46-48
• 4.1.2 TMS320LF2407EVM介绍48-52
• 4.2 电压同步信号检测电路设计52-53
• 4.3 数字PID实现53-60
• 4.3.1 解决思路53-55
• 4.3.2 数字PID控制器的DSP电路设计55-57
• 4.3.3 数字PID控制器的程序设计57-60
• 4.4 本章小结60-61
• 第五章 总结与展望61-63
• 5.1 总结61
• 5.2 展望61-63
• 参考文献63-67
• 发表论文和科研情况说明67-68
• 致谢68

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