基于光伏发电预测的并网逆变器设计与实现

【摘要】：随着新能源不断开发利用，可再生能源必将取代燃料能源成为未来发电行业的主导力量，光伏作为新能源的代表，近年来越来越受国内外研究学者的重视。然而光伏发电受气候环境影响较大，并网后会给大电网带来冲击，影响电网的安全、稳定、经济运行。因此，光伏发电预测已成为电网工作人员制定决策的依据和保证。本文采用D-S证据理论对发电初始数据进行预处理，通过支持向量机算法对于光伏电厂发电量进行预测，完成了基于发电预测模型的光伏并网逆变器的设计与实现，主要进行了以下几个工作： 首先，研究基于D-S证据理论的支持向量机算法。通过证据理论，获取与待预测月特征相似值很高的训练数据，建立支持向量机预测模型进行预测。 第二，提出利用改进的变步长扰动观察法，在构建的光伏电池数学模型的基础上，结合S函数构建PV最大功率跟踪模块，用以模拟光伏电池模块在不同光照强度及温度下的I-V，P-V特性以及实现最大功率跟踪。 第三，采用PQ控制方法作为光伏并网逆变器控制策略，通过PLL(锁相环)与dq变换、功率及功率因数控制、电流控制三个环节对于光伏并网逆变器进行了控制策略的研究与探讨。 最后，搭建并网逆变器实验平台，完成了并网逆变器硬件与软件两部分的设计，通过DSP数字控制技术实现了逆变器的并网控制。将通过D-S证据理论与支持向量机相结合的预测算法得到的预测值作为逆变器输出功率的参考值给定进行了逆变器并网运行闭环试验。 【关键词】：发电预测 D-S证据理论 支持向量机 最大功率跟踪 PQ控制 并网逆变器
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TM464;TM615
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-16
• 1.1 课题背景及研究目的和意义10-11
• 1.2 光伏产业国内外研究现状11-12
• 1.3 负荷预测研究现状12-14
• 1.4 本文所做的工作14-16
• 第2章 基于 D-S 证据理论的光伏发电预测16-36
• 2.1 引言16
• 2.2 负荷预测的基本概念16-18
• 2.2.1 发电预测的特点16-17
• 2.2.2 发电预测的现代特征17-18
• 2.3 组合预测方法18-20
• 2.4 支持向量机算法20-22
• 2.5 D-S 证据理论22-24
• 2.6 Dempster 证据合成法则24-27
• 2.6.1 两个信任概率的合成24-27
• 2.6.2 证据合成的基本性质27
• 2.6.3 多个信任函数的合成27
• 2.7 建立证据融合识别框架27-31
• 2.7.1 基于经济影响的识别框架27-29
• 2.7.2 基于发电趋势相似度的识别框架29-30
• 2.7.3 基于光照强度的识别框架30-31
• 2.7.4 基于温度的识别框架31
• 2.8 基于 D-S 证据理论的支持向量机算法31-32
• 2.9 算例仿真32-35
• 2.10 本章小结35-36
• 第3章 基于 S 函数的光伏模块仿真研究36-46
• 3.1 引言36
• 3.2 光伏模块的数学模型36-37
• 3.3 固定步长扰动观察法37-38
• 3.4 变步长扰动观察法38-40
• 3.5 S 函数模块建立40-41
• 3.6 仿真结果与分析41-45
• 3.7 本章小结45-46
• 第4章 光伏并网逆变器控制策略46-52
• 4.1 引言46
• 4.2 逆变器主电路设计46
• 4.3 PQ 控制模型46-49
• 4.3.1 dq 变换47-48
• 4.3.2 功率及功率因数控制48
• 4.3.3 电流控制48-49
• 4.4 仿真分析49-51
• 4.5 本章小结51-52
• 第5章 光伏并网逆变器的设计与实现52-60
• 5.1 引言52
• 5.2 驱动电路的设计52-53
• 5.3 霍尔采样电路的设计53
• 5.4 逆变全桥主电路的设计53-55
• 5.4.1 输入侧电容选取54
• 5.4.2 IGBT 型号选取选取54
• 5.4.3 滤波 LC 参数设计54-55
• 5.5 逆变器软件设计55-57
• 5.6 并网逆变器的设计与实现57-58
• 5.7 光伏逆变器并网试验结果及其分析58-59
• 5.8 本章小结59-60
• 结论60-61
• 参考文献61-65
• 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果65-66
• 致谢66-67
• 作者简介67

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