光伏并网发电的最大功率点跟踪算法的研究

【摘要】： 开发利用可再生能源和各种绿色能源实现可持续发展成为人类必须采取的措施。而随着光伏电池和电力电子技术的不断进步,太阳能光伏发电得到了长足的发展并已成为新能源利用的主流之一。光伏并网发电系统一般由太阳能电池板(光伏阵列)、控制器、逆变器和电网构成,其中,最大功率点跟踪技术是光伏发电系统的关键技术。最大功率跟踪就是寻找光伏阵列输出的伏安特性曲线中的最大功率点,从而能够最大限度的提高光伏阵列的输出功率。原有的控制算法在外界环境突变时,不能迅速、准确的找到最大功率点。所以,研究新的控制算法,实时调整最大功率输出,有利于提高光伏发电效率。 本着更有效地控制太阳能光伏阵列,提高发电系统的可靠性和太阳能利用率的目的,本文提出利用粒子群算法(PSO)优化RBF神经网络,并将其应用于最大功率点跟踪的新算法,该算法在外界环境变化时,可快速、准确地跟踪光伏阵列的最大功率点。研究的主要内容有: 研究了RBF神经网络和PSO的基本原理,在此基础上,针对它们的局限性,提出HPSO全局优化RBF神经网络的算法,通过仿真和数值实验分析,验证了所提算法的性能; 根据光伏阵列模块的数学模型,对光伏阵列模块的相关特性,进行了理论研究,建立光伏阵列仿真模块,对不同温度及不同日照强度下的光伏阵列的输出特性进行仿真,将实测数据与仿真结果进行对比,验证了仿真模型的正确性,为后续的仿真奠定基础; 阐述了光伏并网的工作原理和控制策略。设置整个控制系统为双环控制,外环为电压控制环,控制光伏阵列输出电压,使其跟踪最大功率点控制算法提供的最大功率点参考电压;内环为电流控制环,使逆变输出电流与参考电流一致。建立基于同步旋转坐标变换实现光伏阵列最大功率跟踪的光伏并网发电系统仿真模型。编程实现各模块功能,实验结果验证了所提算法的可行性和有效性。 【关键词】：光伏并网发电 RBF神经网络 粒子群算法 最大功率点跟踪
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：TM615
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 1 绪论8-13
• 1.1 太阳能光伏发电的背景及意义8-9
• 1.2 光伏发电的现状及发展前景9-11
• 1.2.1 光伏发电的现状9-10
• 1.2.2 光伏发电的前景与展望10-11
• 1.3 光伏阵列最大功率点跟踪控制研究现状11
• 1.4 本课题的意义及所作的工作11-13
• 2 光伏电池及最大功率点跟踪算法研究13-20
• 2.1 光伏电池特性13-15
• 2.1.1 光伏电池工作原理13-14
• 2.1.2 光伏阵列输出特性14-15
• 2.2 最大功率点跟踪控制算法对比15-19
• 2.2.1 基于扰动自寻优的控制算法15-17
• 2.2.2 基于优化模型的控制算法17-18
• 2.2.3 基于智能的处理算法18-19
• 2.3 小结19-20
• 3 RBF 神经网络及PSO 算法研究20-31
• 3.1 RBF 神经网络原理20-26
• 3.1.1 RBF 神经网络的结构20-22
• 3.1.2 RBF 神经网络分类22
• 3.1.3 神经网络的泛化能力22-23
• 3.1.4 RBF 神经网络的学习算法23-26
• 3.1.5 RBF 神经网络存在的问题26
• 3.2 标准粒子群算法26-30
• 3.2.1 算法原理26-28
• 3.2.2 粒子群算法收敛性证明28-30
• 3.3 小结30-31
• 4 HPSO-RBF 神经网络跟踪最大功率点31-44
• 4.1 粒子群算法的改进分析31-32
• 4.2 HPSO 算法32-35
• 4.2.1 算法描述32-34
• 4.2.2 数值仿真实验34-35
• 4.3 HPSO 优化RBF 神经网络方法35-41
• 4.3.1 最近邻聚类算法35-36
• 4.3.2 RBF 神经网络隐层基函数宽度的确定36-37
• 4.3.3 HPSO 优化RBF 神经网络过程37-38
• 4.3.4 数值仿真实验38-41
• 4.4 HPSO-RBF 神经网络跟踪最大功率点41-43
• 4.5 小结43-44
• 5 HPSO-RBF 在光伏并网系统中的应用仿真44-57
• 5.1 并网光伏系统设计44-49
• 5.1.1 PWM 整流的坐标变换45-46
• 5.1.2 系统控制原理46-48
• 5.1.3 系统控制的数学模型48-49
• 5.2 系统建模及仿真49-56
• 5.2.1 光伏阵列建模49-54
• 5.2.2 光伏并网系统仿真54-56
• 5.3 小结56-57
• 6 结论与展望57-59
• 6.1 结论57
• 6.2 展望57-59
• 致谢59-60
• 参考文献60-64
• 附录64

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