基于粒子群算法的光伏系统最大功率点跟踪研究

【摘要】：光伏阵列的最大功率点跟踪控制是光伏发电系统的一个关键技术。但光伏阵列处于局部遮阴情况下时，传统的最大功率点跟踪算法可能会失效，不能准确的找到最大功率点。因此，研究针对局部遮阴情况下的光伏阵列的最大功率点跟踪控制算法，具有重要意义。 论文分析了光伏电池的工作原理和物理特性，在Matlab/Simulink中建立了光伏电池仿真模型。分析了热斑效应的产生机理与解决办法，然后深入研究了电压功率多峰曲线的产生原理与数学模型。通过比较现有的多峰最大功率点跟踪方法,得出这些方法在系统成本、功率损失、收敛效率方面存在一定的局限性。 研究了粒子群优化算法的原理、基本特性、设计流程等，针对其收敛精度低和易陷入局部最优等缺陷，提出了一种改进的粒子群算法——回退粒子群算法，而后对该算法进行了基准函数测试，得出该算法在寻优精度和收敛速度上均优于标准粒子群算法。 基于回退粒子群算法在多峰函数全局寻优方面的良好性能，将其应用到局部遮阴情况下的最大功率点跟踪控制中，在Matlab中建立回退粒子群最大功率点跟踪模块的仿真模型，研究分析表明该方法能够精确的实现局部遮阴情况下最大功率点的全局寻优。然后建立了控制系统中各个模块的仿真模型，对整个控制系统进行了仿真研究。结果表明，该方法能够精确快速地跟踪到光伏阵列的最大功率点，并且控制系统能将光伏阵列的输出电压稳定控制在最大功率点电压附近，证明了算法的有效性，提高了光伏阵列的输出效率。 【关键词】：粒子群优化算法 最大功率点跟踪 局部遮阴 光伏发电系统
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TM615;TP301.6
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 绪论8-14
• 1.1 研究背景及意义8-9
• 1.2 太阳能光伏发电的研究现状及发展趋势9-11
• 1.3 最大功率点跟踪控制的相关研究11-12
• 1.4 本文的主要工作和内容安排12-14
• 第二章 光伏发电系统概述14-26
• 2.1 光伏发电系统的组成及其分类14-16
• 2.2 太阳能光伏电池16-23
• 2.2.1 光伏电池的工作原理16-18
• 2.2.2 光伏电池的等效电路18-20
• 2.2.3 光伏电池的输出特性20-23
• 2.3 热斑效应23-25
• 2.3.1 热斑效应的产生机理23-24
• 2.3.2 热斑效应的解决方法24-25
• 2.4 本章小结25-26
• 第三章 光伏发电系统最大功率点跟踪26-37
• 3.1 最大功率点跟踪原理26-28
• 3.2 最大功率点数学模型28-29
• 3.3 多峰最大功率点的研究29-36
• 3.3.1 多峰最大功率点方法的研究30-34
• 3.3.2 光伏阵列多峰模型34-36
• 3.4 本章小结36-37
• 第四章 粒子群优化算法37-50
• 4.1 基本粒子群算法37-42
• 4.1.1 粒子群算法的基本原理37-38
• 4.1.2 粒子群算法的设计流程38-40
• 4.1.3 粒子群算法的参数分析40-41
• 4.1.4 粒子群算法的优缺点41-42
• 4.2 回退粒子群算法42-49
• 4.2.1 回退粒子群算法的实现方法42-44
• 4.2.2 回退粒子群算法的算法流程44-45
• 4.2.3 回退粒子群算法的函数测试45-49
• 4.3 本章小结49-50
• 第五章 回退粒子群算法最大功率点跟踪50-59
• 5.1 算法描述及设计流程50-52
• 5.2 仿真结果及性能分析52-54
• 5.3 系统的建模仿真54-58
• 5.3.1 系统各模块的建模54-56
• 5.3.2 回退 PSO-MPPT 控制系统的仿真56-57
• 5.3.3 仿真结果与分析57-58
• 5.4 本章小结58-59
• 第六章 总结与展望59-61
• 6.1 总结59
• 6.2 展望59-61
• 参考文献61-64
• 附录 攻读硕士学位期间撰写的论文64-65
• 致谢65

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