光伏并网发电的最大功率点跟踪算法的研究
光伏并网发电的最大功率点跟踪算法的研究【摘要】:开发利用可再生能源和各种绿色能源实现可持续发展成为人类必须采取的措施。而随着光伏电池和电力电子技术的不断进步,江南体育在线直播观看 发电得到了长
【学位授予单位】:重庆大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TM615
【目录】:
- 摘要3-4
- ABSTRACT4-8
- 1 绪论8-13
- 1.1 江南体育在线直播观看 发电的背景及意义8-9
- 1.2 光伏发电的现状及发展前景9-11
- 1.2.1 光伏发电的现状9-10
- 1.2.2 光伏发电的前景与展望10-11
- 1.3 光伏阵列最大功率点跟踪控制研究现状11
- 1.4 本课题的意义及所作的工作11-13
- 2 光伏电池及最大功率点跟踪算法研究13-20
- 2.1 光伏电池特性13-15
- 2.1.1 光伏电池工作原理13-14
- 2.1.2 光伏阵列输出特性14-15
- 2.2 最大功率点跟踪控制算法对比15-19
- 2.2.1 基于扰动自寻优的控制算法15-17
- 2.2.2 基于优化模型的控制算法17-18
- 2.2.3 基于智能的处理算法18-19
- 2.3 小结19-20
- 3 RBF 神经网络及PSO 算法研究20-31
- 3.1 RBF 神经网络原理20-26
- 3.1.1 RBF 神经网络的结构20-22
- 3.1.2 RBF 神经网络分类22
- 3.1.3 神经网络的泛化能力22-23
- 3.1.4 RBF 神经网络的学习算法23-26
- 3.1.5 RBF 神经网络存在的问题26
- 3.2 标准粒子群算法26-30
- 3.2.1 算法原理26-28
- 3.2.2 粒子群算法收敛性证明28-30
- 3.3 小结30-31
- 4 HPSO-RBF 神经网络跟踪最大功率点31-44
- 4.1 粒子群算法的改进分析31-32
- 4.2 HPSO 算法32-35
- 4.2.1 算法描述32-34
- 4.2.2 数值仿真实验34-35
- 4.3 HPSO 优化RBF 神经网络方法35-41
- 4.3.1 最近邻聚类算法35-36
- 4.3.2 RBF 神经网络隐层基函数宽度的确定36-37
- 4.3.3 HPSO 优化RBF 神经网络过程37-38
- 4.3.4 数值仿真实验38-41
- 4.4 HPSO-RBF 神经网络跟踪最大功率点41-43
- 4.5 小结43-44
- 5 HPSO-RBF 在光伏并网系统中的应用仿真44-57
- 5.1 并网光伏系统设计44-49
- 5.1.1 PWM 整流的坐标变换45-46
- 5.1.2 系统控制原理46-48
- 5.1.3 系统控制的数学模型48-49
- 5.2 系统建模及仿真49-56
- 5.2.1 光伏阵列建模49-54
- 5.2.2 光伏并网系统仿真54-56
- 5.3 小结56-57
- 6 结论与展望57-59
- 6.1 结论57
- 6.2 展望57-59
- 致谢59-60
- 参考文献60-64
- 附录64
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