有移动云阴影遮蔽的光伏阵列模型及MPPT算法研究

【摘要】：随着世界化石能源的不断枯竭和环境污染问题的日益严重，对新兴能源的研究和利用成为维持人类发展的必要手段。近些年来随着太阳能光伏发电技术的不断进步和光伏产业的长足发展，光伏发电显露出巨大的发展潜力，必将成为未来主要能源之一。 本文以光伏阵列为主要研究对象，对其在移动阴影遮挡下的光伏阵列的输出特性以及最大功率跟踪算法进行了深入的研究。本文的主要工作和成果如下： (1)针对移动阴影下的光伏阵列模型研究。本文为了对移动阴影下的光伏阵列研究，通过对实际中云进行采样分析，结合实际的光伏阵列，建立了可能对光伏阵列产生移动阴影的典型样本和在移动阴影下的光伏阵列模型和光伏阵列随时间变化的特征曲线，为后面的移动阴影遮蔽下的光伏阵列MPPT研究建立了模型和仿真对象。 (2)对光伏阵列在阴影遮蔽下的输出功率以及电压特性进行研究。首先分析了光伏阵列在局部遮蔽时，功率曲线上局部极值点的产生原因；其次，分析了光伏阵列在阴影遮蔽下其输出曲线的特性以及局部极值点的位置产生和位置情况；最后针对在移动阴影下的光伏阵列的输出特性曲线的变化规律、移动阴影下的光伏阵列的局部极值点产生变化规律进行了分析和研究，为光伏阵列的MPPT算法研究提供了理论基础。 (3)针对现有的光伏阵列的MPPT算法进行了深入的研究。结合不同MPPT的思想与特点，建立了以粒子群搜索算法为主体的有移动阴影遮蔽下的分布式优化粒子群搜索光伏阵列MPPT算法。首先，对应用于光伏阵列MPPT控制粒子群算法的粒子初值给定情况进行了分析和研究；其次，对迭代中的主要影响因素——速度惯性函数结合光伏阵列的实际输出特性进行了分析和研究；再次，建立了自适应粒子数的粒子群优化光伏阵列MPPT算法。最后，结合粒子群和变步长扰动观察法，建立了基于二者的移动阴影下的光伏阵列MPPT算法，并对基于采样阴影遮挡下的光伏阵列模型进行仿真和分析。 【关键词】：光伏发电 最大功率追踪 局部遮挡 移动阴影 光伏阵列模型
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TM615
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-17
• 1.1 课题背景及研究的目的和意义9-10
• 1.2 国内外的研究现状10-15
• 1.2.1 光伏组件研究现状10-12
• 1.2.2 光伏阵列研究现状12-14
• 1.2.3 光伏阵列的 MPPT 研究现状14-15
• 1.3 本文的主要研究内容15-17
• 第2章 光伏发电的原理与结构分析17-23
• 2.1 光伏发电系统结构17-18
• 2.2 光伏组件发电原理及其数学模型18-19
• 2.2.1 光伏电池分类18
• 2.2.2 光伏电池发电原理18-19
• 2.2.3 基于等效电路的光伏电池模型19
• 2.3 光伏阵列及其数学模型19-21
• 2.3.1 光伏阵列建模方法分析19-20
• 2.3.2 工程简化模型的分析与推导20-21
• 2.4 本章小结21-23
• 第3章 移动阴影下的光伏阵列模型研究23-36
• 3.1 模型结构设计23-24
• 3.2 实际光伏阵列建模24-27
• 3.3 移动云遮盖模型研究27-32
• 3.3.1 云块遮蔽的分析27
• 3.3.2 云块样本散射函数的提取27-30
• 3.3.3 遮蔽函数的转换30
• 3.3.4 等效遮蔽模型30-31
• 3.3.5 云阴影移动模型研究31-32
• 3.4 云移动阴影的动态光强模型32
• 3.5 模型仿真结果验证32-34
• 3.5.1 模型输出结果32-33
• 3.5.2 模型精度进行比较33-34
• 3.6 本章小结34-36
• 第4章 光伏阵列模型在阴影作用下的输出特性研究36-46
• 4.1 多极值点产生原因分析36-38
• 4.1.1 光伏组件串联分析36-37
• 4.1.2 光伏组件并联分析37
• 4.1.3 光伏阵列分析37-38
• 4.2 静止阴影遮蔽情况下的输出特性研究38-43
• 4.2.1 串联支路的特征曲线特性及极值点分布研究38-42
• 4.2.2 光伏阵列的特征曲线特性及极值点分布研究42-43
• 4.3 移动阴影遮蔽情况下的输出特性研究43-45
• 4.3.1 串联支路的特征曲线变化及极值点运动研究43-44
• 4.3.2 光伏阵列的特征曲线变化及极值点运动研究44-45
• 4.4 本章小结45-46
• 第5章 移动阴影光伏阵列的 MPPT 算法研究46-64
• 5.1 基本 MPPT 算法及其原理46-49
• 5.1.1 固定电压法46
• 5.1.2 扰动观察法46-47
• 5.1.3 粒子群算法47-49
• 5.2 基于改进粒子群算法的分步 MPPT 算法研究49-59
• 5.2.1 算法结构设计49-50
• 5.2.2 粒子群初始化方法研究50-53
• 5.2.3 惯性函数的研究53-59
• 5.2.4 粒子群算法起止算法设计59
• 5.3 仿真验证与分析59-63
• 5.3.1 改进粒子群算法与原算法对比分析59-61
• 5.3.2 分布式改进粒子群算法的仿真分析61-62
• 5.3.3 移动阴影下的分布粒子群算法的仿真分析62-63
• 5.4 本章小结63-64
• 结论64-65
• 参考文献65-70
• 致谢70

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