新能源系统中基于DC-DC变换器的能量管理

发布时间：2017-04-02 07:09

  本文关键词：新能源系统中基于DC-DC变换器的能量管理，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着能源问题的加剧,新型能源(风能、太阳能、燃料电池等)吸引了越来越多的关注。在新能源系统的能量管理问题中,DC-DC变换器起着非常关键的作用,因为新能源发电系统的输出不稳定,不能直接连接负载,因而需要经过各级DC-DC变换器,转换到能适应不同类型负载的工作电压。为此,提前预知DC-DC变换器的输入(即新能源发电系统的输出)、为DC-DC变换器建立合适的物理模型并作观测和控制,对构建实际可用的新能源系统,具有重要意义。本文即围绕这两方面,实现了如下创新：●解决了DC-DC变换器大信号模型不易判断能观性的难题,提出了该模型的统一的能观性判据和非线性观测器设计方法。该判据源自SBLS (structured bilinear systems)系统,基于图理论,具有理论直观、计算量小的特点,使用该判据成功验证了boost电路和superbuck电路的能观性,而非线性观测器基于port-Hamiltanian模型,具有便于寻找Lyapunov函数、容易得到观测误差的收敛条件的优点,并成功用于boost电路的电流观测,观测值与真实值吻合度非常好。●针对能量预测的马尔可夫链模型中时间序列离散化的关键性,提出了SKC(Spectral-analysis-based K-means clustering)方法,对变量较少的数据集有很好的离散化效果。实验表明SKC方法离散化得到的类簇分布比传统的等距离散法和谱聚类方法更合理。基于SKC方法,将MC-TPM (Markov chain transition probability matrix)模型应用在风能预测上,比基于等距离散法的模型效果更优。最后分析了马尔可夫链模型用于时间序列预测的局限性。
【关键词】：DC-DC变换器 能观性分析 非线性观测器 能量预测 离散化方法 马尔可夫链模型
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM46
【目录】：

• 致谢5-7
• 摘要7-8
• Abstract8-12
• 第一章 绪论与综述12-22
• 1.1 背景12-13
• 1.2 国内外研究进展13-18
• 1.2.1 DC-DC变换器建模和控制技术13-17
• 1.2.2 发电系统能量预测技术17-18
• 1.3 论文主要研究内容18-20
• 1.3.1 DC-DC变换器能观性分析和观测器设计18-19
• 1.3.2 时间序列的预测19-20
• 1.4 创新点和论文结构20-22
• 第二章 DC-DC变换器建模22-34
• 2.1 引言22
• 2.2 平均模型的产生背景和数学原理22-24
• 2.3 应用：三类DC-DC电路24-31
• 2.3.1 Boost电路24-27
• 2.3.2 Superbuck电路27-30
• 2.3.3 SEPIC电路30-31
• 2.4 模型验证31-33
• 2.5 本章小结33-34
• 第三章 DC-DC变换器观测和控制34-66
• 3.1 引言34
• 3.2 大信号模型的能观性分析34-46
• 3.2.1 图论基础34-38
• 3.2.2 DC-DC变换器能观性分析38-43
• 3.2.3 应用：Boost电路和Superbuck电路43-46
• 3.3 DC-DC变换器观测器设计46-54
• 3.3.1 基于port-Hamiltanian模型的观测器设计48-49
• 3.3.2 应用：Boost电路49-54
• 3.4 DC-DC变换器控制器设计54-65
• 3.4.1 状态空间MPC方法54-56
• 3.4.2 有效集法56-58
• 3.4.3 应用：SEPIC电路58-65
• 3.5 本章小结65-66
• 第四章 能量预测66-84
• 4.1 引言66
• 4.2 时间序列的离散化方法66-69
• 4.2.1 等距离散法66-67
• 4.2.2 SKC方法67-69
• 4.3 MC-TPM模型69-71
• 4.4 应用：风能预测71-80
• 4.4.1 离散化方法比较72-76
• 4.4.2 MC-TPM模型最佳参数选取76-78
• 4.4.3 预测效果比较78-80
• 4.5 模型局限性80-83
• 4.6 本章小结83-84
• 第五章 总结和展望84-85
• 5.1 研究成果总结84
• 5.2 后续工作展望84-85
• 参考文献85-89
• 作者简历89-90
• 攻读学位期间取得的研究成果90

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 周封;金丽斯;刘健;张再利;;基于多状态空间混合Markov链的风电功率概率预测[J];电力系统自动化;2012年06期

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本文编号：282071