基于支持向量回归的光伏发电MPPT算法研究

【摘要】：光伏发电是太阳能利用的一种重要形式,具有无污、无噪声、不受地域限制、非枯竭等优点,是最具发展前景的发电技术之一,目前是仅次于生物质能和风电的第三大可再生能源利用方式。光伏发电的主要问题是光伏组件的价格偏高,光电转换效率较低,因此导致了光伏发电的价格与煤电价格相比较高,影响光伏发电的普及应用。最大功率点跟踪(MPPT)技术是提高光伏发电效率的有效手段,本文在分析光伏电池组件数学模型与输出特性的基础上,考虑风速对光伏组件热平衡的影响,对光伏组件工作过程中的温度场和热应力场进行有限元分析,从光电转换效率和组件疲劳寿命两方面论证了最大功率点跟踪的意义和必要性,针对不均匀光照条件导致光伏阵列输出特性曲线出现多个局部峰值点导致常规MPPT算法失效这一问题,提出了基于支持向量回归的光伏发电MPPT算法,通过MATLAB/SIMUlink建模与仿真,对算法在各种外界环境条件下跟踪性能进行验证,结果显示该算法跟踪精度高,稳态功率波动小,具有良好的泛化能力,可以用到真实外界环境条件下的光伏发电最大功率点跟踪。论文各章节内容安排如下： 第1章阐述了光伏发电的背景及其意义,概述了光伏产业的发展现状与未来发展趋势、光伏发电系统的种类和应用,分析了不均匀光照条件对光伏发电系统的影响,指出了当前最大功率点跟踪算法存在的问题,提出了本文的研究内容和论文框架。 第2章建立了光伏电池的单二极管等效电路模型,引入了光伏组件工程简化数学模型,考虑了风速对光伏组件热平衡的影响,分析了光伏组件在不同外界环境条件下的输出特性；利用有限元方法分析了光伏组件工作过程中的温度场和热应力场,从光电转换效率和组件使用寿命两方面验证了研究最大功率点跟踪算法的必要性。 第3章采用含有旁路二极管和隔离二极管的SP型光伏阵列,并以杭州地区10KW光伏发电系统为例对其光伏阵列组成结构进行设计；建立了光伏组件在均匀光照和不均匀光照条件下的数学模型,分析不均匀光照条件对其输出特性的影响；以一种典型的局部阴影条件为例,对光伏阵列的组成结构进行优化,为实际的光伏阵列设计提供了参考。 第4章建立了光伏阵列最大功率支持向量回归预测模型,对支持向量机的参数进行优化并利用均匀光照条件和非均匀光照条件的混合样本进行训练与测试,对模型的误差分析验证了支持向量回归预测光伏阵列最大功率点的有效性。 第5章针对均匀光照条件,提出了一种扰动观察法与模糊控制相结合的算法,仿真结果验证了该算法能快速地跟踪到光伏阵列最大功率点并具有非常小的稳态功率波动；分析了针对均匀光照条件的MPPT算法的局限性,对比了传统MPPT算法在不均匀光照条件下跟踪光伏阵列最大功率点的性能；在此基础上提出了基于支持向量回归的光伏发电MPPT算法并设计了算法流程。 第6章建立了光伏发电MPPT系统的仿真模型；利用MATLAB/SIMUlink工具箱,对各仿真模块进行SIMUlink建模,在均匀光照条件、不均匀光照条件以及真实外界环境条件下进行跟踪仿真,结果验证了支持向量回归的MPPT算法具有较高的精度,控制系统具有良好的动态性能与稳态性能,可以在真实外界环境条件下应用。 第7章总结与展望。对本文主要研究工作进行了总结,对有待进一步研究的问题进行了展望。 【关键词】：光伏发电 光伏阵列 局部阴影条件 支持向量回归 最大功率点跟踪 温度场
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TM615
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-7
• Abstract7-9
• 目录9-12
• 第1章 绪论12-23
• 1.1 研究背景及意义12-13
• 1.2 光伏发电发展现状及其MPPT研究进展13-20
• 1.2.1 国内外光伏发电产业发展现状和未来趋势13-15
• 1.2.2 光伏发电系统概述15-17
• 1.2.3 光伏发电MPPT研究现状17-20
• 1.3 课题的提出与论文章节安排20-22
• 1.4 本章小结22-23
• 第2章 光伏电池组件输出特性研究及其温度场分析23-48
• 2.1 光伏发电MPPT系统结构23-25
• 2.2 光伏电池发电原理及其数学模型25-28
• 2.2.1 光伏电池分类25
• 2.2.2 光伏电池发电原理25-26
• 2.2.3 光伏电池单二极管等效电路模型26-28
• 2.3 光伏组件工程简化数学模型及输出特性28-33
• 2.3.1 光伏组件的一种工程简化数学模型28-29
• 2.3.2 光伏组件工作温度的影响因素29-31
• 2.3.3 外界环境条件影响下的光伏组件输出特性曲线31-33
• 2.4 光伏组件工作过程中的温度场分析33-41
• 2.4.1 光伏组件封装结构及其模型的简化33-35
• 2.4.2 工作点对光伏组件温度场的影响35-36
• 2.4.3 风速对光伏组件温度场的影响36-39
• 2.4.4 环境温度对光伏组件温度场的影响39-41
• 2.5 光伏组件工作过程中的热变形与热应力分析41-47
• 2.6 本章小结47-48
• 第3章 光伏阵列模型及其输出特性研究48-63
• 3.1 光伏阵列电路结构48-49
• 3.2 局部阴影条件下光伏阵列的建模49-50
• 3.3 局部阴影条件下光伏阵列的输出特性研究50-59
• 3.3.1 光伏阵列设计50-51
• 3.3.2 等效局部阴影条件51-52
• 3.3.3 局部阴影对光伏阵列输出特性曲线的影响52-59
• 3.4 等效局部阴影条件下光伏阵列组成结构的优化59-60
• 3.5 光伏阵列的组态优化控制方案60-62
• 3.6 本章小结62-63
• 第4章 支持向量回归预测光伏阵列最大功率点63-79
• 4.1 机器学习与统计学习理论63-66
• 4.2 支持向量回归算法66-70
• 4.2.1 线性支持向量回归算法66-68
• 4.2.2 核函数68-69
• 4.2.3 非线性支持向量回归算法69-70
• 4.3 支持向量回归预测光伏阵列最大功率70-78
• 4.3.1 外界环境条件的样本数据70-72
• 4.3.2 遮挡程度72
• 4.3.3 光伏阵列最大功率72
• 4.3.4 支持向量回归建模与仿真分析72-78
• 4.4 本章小结78-79
• 第5章 基于支持向量回归的MPPT算法79-92
• 5.1 均匀光照条件下的MPPT算法79-89
• 5.1.1 常规MPPT算法79-84
• 5.1.2 扰动观察与模糊控制的结合算法84-86
• 5.1.3 各算法仿真结果比较86-88
• 5.1.4 均匀光照条件下的MPPT算法的局限性88-89
• 5.2 非均匀光照条件下的MPPT算法89-90
• 5.3 基于支持向量回归的MPPT算法90-91
• 5.4 本章小结91-92
• 第6章 基于支持向量回归的MPPT算法仿真研究92-103
• 6.1 MPPT系统组成结构92-93
• 6.2 MPPT系统的SIMUlink建模与仿真93-98
• 6.2.1 光伏阵列的SIMUlink建模93-94
• 6.2.2 MPPT控制子系统的SIMUlink建模94-95
• 6.2.3 PWM脉冲电路模块的SIMUlink建模95
• 6.2.4 MPPT控制系统的SIMUlink建模95-98
• 6.3 仿真结果分析98-102
• 6.3.1 均匀光照条件下光强突变的MPPT性能比较98-99
• 6.3.2 局部阴影条件下的MPPT性能比较99
• 6.3.3 真实外界环境条件下基于支持向量回归MPPT算法仿真99-102
• 6.4 本章小结102-103
• 第7章 总结与展望103-105
• 7.1 总结103-104
• 7.2 展望104-105
• 参考文献105-109
• 作者简历及在学期间所取得的科研成果109

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