基于神经网络的光伏并网逆变器研究

【摘要】： 化石能源和工业革命结合创造了人类历史上辉煌的文明时代,但同时也造成资源极大浪费和生态环境的破坏,能源危机与环境污染已成为当代人类发展所面临的巨大挑战。太阳能是化石能源的主要替代能源之一。研究和实践表明,太阳直接辐射到地球的能量丰富,分布广泛,不污染环境,是国际社会公认的理想替代能源在太阳能的利用中,光伏发电,特别是光伏发电系统与公用电网的并网运行具有重要意义 光伏并网控制目标是:控制逆变电路输出的交流电流为稳定的高质量正弦波,且与电网电压同频、同相。根据并网逆变装置的特点,提出了一种将多变量双环控制和同步锁相控制相结合的控制策略。多变量双环控制用于电流的实时跟踪,消除了只采用单环控制所存在的原理性误差;同步锁相控制则保证了逆变器输出电流与电网电压的同步。 在光伏并网系统中,逆变器是核心部件,在逆变器的调制方法上,空间矢量脉宽调制(SVPWM)由于电压利用率高、便于实现等优点而得到广泛应用。但SVPWM计算复杂,集中表现为难以判断参考电压空间矢量所落入的扇区,进而难以得到矢量合成运算所需要的三个开关状态矢量,因此可以用具有很强并行处理能力以及容错能力的RBF神经网络来实现SVPWM算法。基本思想是根据参考电压矢量的幅值和位置角通过离线训练好的神经网络输出三个桥臂的开通时间。 在分析三相光伏并网逆变器电路工作原理和控制算法的基础上,提出基于RBF的三相光伏并网逆变器调制策略,根据空间矢量脉宽调制(PWM)的原理,实现跟踪的电压矢量到逆变器三相桥臂开关时间的映射。文中介绍了RBF神经网络的原理及拓扑结构;描述RBF神经网络空间矢量脉宽调制实现方法及过程,通过对SVPWM欠调制和过调制的研究,取得训练RBF神经网络样本数据,采用资源分配网络确定径向基函数网络的结构和参数,设计出较精简的神经网络实现SVPWM;并将这种逆变器应用于双闭环控制的光伏并网系统中。 论文对三相光伏并网系统进行了数学建模,通过仿真研究,证实了该算法用于并网系统中是有效的。 【关键词】：光伏并网逆变器 RBF网络 空间矢量调制(SVPWM) 最大功率跟踪 Simulink仿真
【学位授予单位】：湘潭大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：TM464
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 绪论10-18
• 1.1 课题研究背景及意义10
• 1.2 国内外研究现状及发展10-12
• 1.2.1 国外光伏发电的现状及发展10-12
• 1.2.2 国内光伏发电的现状及发展12
• 1.3 太阳能光伏发电系统12-16
• 1.3.1 光伏发电简单介绍12-13
• 1.3.2 PWM 技术13-14
• 1.3.3 人工智能技术14-16
• 1.4 本课题的工作内容与创新点16-18
• 第2章 光伏阵列特性以及最大功率点跟踪（MPPT）18-27
• 2.1 光伏电池的特性分析18-21
• 2.1.1 光伏电池等效模型18-19
• 2.1.2 光伏电池的输出特性19-21
• 2.2 最大功率跟踪的原理21
• 2.2.1 最大功率点MPP21
• 2.2.2 最大功率点跟踪MPPT 原理21
• 2.3 最大功率跟踪算法21-26
• 2.3.1 自寻优算法22-24
• 2.3.2 非自寻优的最大功率跟踪算法24-25
• 2.3.3 最大功率跟踪算法的实现原理25-26
• 2.4 本章总结26-27
• 第3章 光伏并网逆变器的拓扑结构与电压空间矢量调制27-39
• 3.1 光伏并网逆变器的拓扑结构与数学模型27-31
• 3.1.1 光伏并网逆变器的拓扑结构27-29
• 3.1.2 三相半桥逆变器的数学模型29-31
• 3.2 光伏并网逆变器的控制策略31-34
• 3.2.1 光伏并网逆变器控制的目标31-32
• 3.2.2 光伏并网逆变器控制策略32-34
• 3.3 电压空间矢量调制的基本原理34-38
• 3.4 本章小结38-39
• 第4章 RBF 神经网络理论39-46
• 4.1 RBF 神经网络概述39-41
• 4.1.1 RBF 神经网络结构39-40
• 4.1.2 RBF 神经网络的逼近性能40-41
• 4.2 RBF 神经网络的学习算法41-45
• 4.2.1 基于随机选取中心的RBF 网络学习算法41-42
• 4.2.2 减聚类算法42-43
• 4.2.3 RBF 神经网络资源分配学习算法43-45
• 4.3 本章小结45-46
• 第五章RBF 神经网络实现空间矢量的调制46-72
• 5.1 各调制模式的原理46-51
• 5.1.1 线性调制区46-48
• 5.1.2 过调制区48-51
• 5.2 限定轨迹双调制法51-54
• 5.2.1 限定轨迹双调制模式法原理51-52
• 5.2.2 占空比计算52-54
• 5.3 基于RBF 神经网络的空间矢量调制逆变器54-62
• 5.3.1 欠调制模式下样本数据54-56
• 5.3.2 过调制模式Ⅰ样本数据56-59
• 5.3.3 过调制模式Ⅱ样本数据59-62
• 5.4 RBF 神经网络在线学习仿真62-71
• 5.4.1 欠调制模式62-65
• 5.4.2 过调制模式Ⅰ65-68
• 5.4.3 过调制模式Ⅱ68-71
• 5.5 本章小结71-72
• 第6章 仿真实验72-86
• 6.1 仿真技术简介72-74
• 6.2 仿真模型的建立74-77
• 6.3 仿真结果与分析77-82
• 6.3.1 欠调制模式下仿真结果及分析77-78
• 6.3.2 过调制模式Ⅰ时仿真结果及分析78-80
• 6.3.3 过调制模式Ⅱ下的输出波形80-82
• 6.4 两种控制算法仿真结果的分析与比较82-85
• 6.5 本章小结85-86
• 第7章 总结86-87
• 7.1 本论文的贡献86
• 7.2 进一步的工作86-87
• 参考文献87-90
• 致谢90-91
• 个人简历、在校期间发表的学术论文及研究成果91

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