光伏系统不均匀光照下MPPT技术与储能监测研究

【摘要】：伴随着社会的生产力的不断发展，社会对能源的需求量也与日俱增，能源危机也日益凸显。在可再生能源中，太阳能以其充足的存储量和绿色环保等特性，使之成为最具有发展潜力的能源。但目前，光伏发电系统主要存在以下问题，一是在不均匀光照环境中，其P-V曲线会呈现出多峰性，传统最大功率点跟踪方法(Maximum Power Point Tracking-MPPT)，易陷入局部最优，跟踪结果较差，且收敛速度较慢；二是因为独立光伏发电系统所处环境较为恶劣，所以影响其储能部分状态的因素，如光照，温度等变化也较大，因此传统储能部分监测方法，存在监测结果误差较大，实时性差等问题。 针对MPPT问题，本文提出了一种扩展粒子群优化鱼群算法(Fish-SwarmAlgorithm optimized by extended PSO，简称EP-FSA)，该算法首先将标准粒子群算法进行扩展，加上记忆部分，使得粒子群算法不仅有自学习能力，而且还具有记忆能力；其次，利用扩展粒子群算法对人工鱼群算法进行优化，将人工鱼群算法迭代过程由一步变换成两步，并且引入速度参数，最后仿照粒子群算法，使人工鱼群算法增加两种运动模式，即认知行为和社会行为。 针对储能监测问题，本文提出了一种扩展卡尔曼滤波方法，该方法首先建立蓄电池的电路模型，其次将模型中非线性部分进行线性化，最后利用扩展卡尔曼滤波方法进行监测。 本文利用Matlab对不同MPPT算法，进行了仿真比较实验。结果表明扩展粒子群优化鱼群算法较扰动法和粒子群算法，跟踪精度更高，结果值更稳定，跳出局部最优能力更强，是可行的光伏系统最大功率点跟踪方法。此外，本文也对不同储能监测方法，进行了仿真比较试验。结果表明，本文提出的方法，较标准卡尔曼滤波方法，跟踪精度更高，跟踪速度更快，估计误差更小，波形更加平稳，是对蓄电池监测的一种可行方法。 【关键词】：不均匀光照 最大功率点跟踪 EP-FSA算法 SOC 扩展卡尔曼滤波
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TM615
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 1 绪论7-13
• 1.1 课题的研究意义7-8
• 1.2 国内外研究现状与趋势8-11
• 1.2.1 最大功率点跟踪技术的发展10-11
• 1.2.2 光伏系统储能监测的研究现状11
• 1.3 本文主要研究工作11-13
• 2 独立光伏系统 MPPT 算法研究13-31
• 2.1 独立光伏发电系统的组成13-15
• 2.1.1 光伏阵列13-14
• 2.1.2 控制器14
• 2.1.3 储能部分14-15
• 2.1.4 DC-DC/DC-DA 变换器15
• 2.2 光伏电池工作原理15-17
• 2.3 光伏电池电气模型17-19
• 2.4 光伏电池输出电气特性19-24
• 2.4.1 均匀光照下的光伏电池输出电气特性19-22
• 2.4.2 不均匀光照下的光伏电池输出电气特性22-24
• 2.5 光伏阵列 MPPT 跟踪算法24-30
• 2.6 本章小结30-31
• 3 粒子群和人工鱼群算法研究31-41
• 3.1 标准粒子群算法31-34
• 3.1.1 标准粒子群算法定义31-33
• 3.1.2 标准粒子群算法重要参数33-34
• 3.2 扩展粒子群算法34
• 3.3 基本人工鱼群算法34-37
• 3.3.1 人工鱼群算法定义34-36
• 3.3.2 人工鱼群算法重要参数36-37
• 3.4 扩展粒子群优化鱼群算法37-40
• 3.5 本章小结40-41
• 4 光伏发电系统最大功率点跟踪仿真41-46
• 4.1 仿真实验的设置41-43
• 4.1.1 光伏电池实验参数设置41-42
• 4.1.2 跟踪算法参数设置42-43
• 4.2 仿真实验结果43-45
• 4.3 本章小结45-46
• 5 光伏发电系统中储能监测46-60
• 5.1 独立光伏发电系统能量转换模型46-48
• 5.2 蓄电池 SOC 定义48
• 5.3 蓄电池 SOC 与开路电压关系48-49
• 5.4 蓄电池 SOC 监测常用方法49-50
• 5.5 蓄电池电路常用模型50-52
• 5.6 蓄电池电路模型52-53
• 5.7 卡尔曼滤波算法53-56
• 5.7.1 标准卡尔曼滤波算法53-55
• 5.7.2 扩展卡尔曼滤波算法55-56
• 5.8 仿真结果及其分析56-59
• 5.9 本章小结59-60
• 6 结论与展望60-62
• 6.1 结论60-61
• 6.2 展望61-62
• 致谢62-63
• 参考文献63-66
• 附录66
• A. 作者在攻读学位期间发表论文及申请专利目录66
• B. 作者在攻读学位期间参与的科研项目目录66

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