基于神经网络模糊控制的光伏MPPT控制研究
发布时间：2022-02-22 18:50
由于传统MPPT控制算法在复杂环境下具有局限性,因此光伏电池输出功率会在功率最大点附近出现振荡并且造成了大量的能耗损失。针对这一问题,各国学者对MPPT控制算法进行了深度的研究,并提出了智能MPPT控制算法。为了解决复杂环境下模糊控制对光伏最大功率点追踪精度不高的缺点,本文对一种模糊控制与神经网络相结合的MPPT算法进行研究。本文首先对光伏电池的工作原理进行介绍,根据光伏电池等效数学模型对光伏电池进行MATLAB建模,并对不同环境下光伏电池的输出特性进行了分析。根据MPPT控制器的设计要求,采用Boost电路作为DC/DC变换电路,并且对Boost电路进行元器件选型与建模,为以后的研究工作做好铺垫。其次,根据Boost阻抗变换电路搭建Boost电路的MPPT模型,验证了Boost变换器实现MPPT的可行性。通过传统控制算法与模糊控制在复杂环境下的优缺点分析可知,模糊控制虽然具有良好的鲁棒性,但对最大功率点的追踪精度不高。针对模糊控制追踪精度不高的缺点,本文对模糊控制与神经网络相结合的MPPT控制算法进行研究。通过将模糊控制MPPT的原理与基于MPPT的BP神经网的结构进行分析,然后对B...
【文章来源】：安徽工业大学安徽省
【文章页数】：85 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 课题的应用背景及研究意义
1.1.1 应用的背景
1.1.2 研究的意义
1.2 MPPT技术研究现状
1.3 本文研究内容
1.4 本章小结
第二章 光伏发电系统主要结构研究
2.1 光伏发电系统组成
2.2 光伏电池
2.2.1 光伏电池发电原理
2.2.2 光伏电池数学等效模型
2.2.3 光伏电池建模
2.3 光伏电池输出特性曲线分析
2.4 DC/DC变换电路
2.4.1 DC/DC变换电路设计
2.4.2 Boost变换电路拓扑结构和工作原理
2.4.3 Boost变换器参数的选择
2.4.4 Boost电路仿真
2.5 本章小结
第三章 光伏MPPT工作原理与控制算法研究
3.1 光伏MPPT的工作原理
3.2 Boost变换器实现MPPT
3.3 传统MPPT控制算法
3.3.1 扰动观察法
3.3.2 电导增量法
3.4 智能MPPT控制算法
3.4.1 模糊控制
3.5 本章小结
第四章 基于BP神经网络与模糊控制的MPPT研究
4.1 人工神经网络概述
4.1.1 神经元结构模型简介
4.1.2 神经网络学习算法分类
4.2 BP神经网络简介
4.2.1 BP前向网络结构
4.2.2 BP神经网络学习算法
4.2.3 BP神经网络结构设计
4.3 基于MPPT的 BP神经网络建模与仿真
4.3.1 学习目标与网络样本的确定
4.3.2 MATLAB神经网络工具箱
4.3.3 基于MPPT的 BP神经网络训练与仿真
4.4 BP神经网络与模糊控制的MPPT仿真
4.4.1 基于BP神经与模糊控制的MPPT结构设计
4.4.2 基于BP神经-模糊控制的MPPT建模与仿真
4.5 本章小结
第五章 光伏MPPT系统设计与算法验证
5.1 MPPT控制系统设计
5.2 MPPT控制器硬件设计
5.2.1 核心微控制芯片
5.2.2 开关管驱动放大电路
5.2.3 环境采集模块电路设计
5.2.4 光伏电池电压与电流采样调理电路
5.2.5 MPPT控制系统辅助电源电路设计
5.2.6 串口通信电路设计
5.3 光伏系统环境监测平台
5.3.1 光伏系统环境监测平台总体设计
5.3.2 光伏环境监测界面设计
5.4 MPPT控制器软件设计
5.4.1 MPPT控制器的主程序流程
5.4.2 ADC采样模块子程序设计
5.4.3 PWM波生成子程序设计
5.5 MPPT控制器原理及控制算法验证实验
5.5.1 MPPT控制器原理及验证实验
5.5.2 BP神经-模糊控制MPPT实验分析
5.6 本章小节
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
插图清单
表格清单
致谢
本文编号：3640027
【文章来源】：安徽工业大学安徽省
【文章页数】：85 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 课题的应用背景及研究意义
1.1.1 应用的背景
1.1.2 研究的意义
1.2 MPPT技术研究现状
1.3 本文研究内容
1.4 本章小结
第二章 光伏发电系统主要结构研究
2.1 光伏发电系统组成
2.2 光伏电池
2.2.1 光伏电池发电原理
2.2.2 光伏电池数学等效模型
2.2.3 光伏电池建模
2.3 光伏电池输出特性曲线分析
2.4 DC/DC变换电路
2.4.1 DC/DC变换电路设计
2.4.2 Boost变换电路拓扑结构和工作原理
2.4.3 Boost变换器参数的选择
2.4.4 Boost电路仿真
2.5 本章小结
第三章 光伏MPPT工作原理与控制算法研究
3.1 光伏MPPT的工作原理
3.2 Boost变换器实现MPPT
3.3 传统MPPT控制算法
3.3.1 扰动观察法
3.3.2 电导增量法
3.4 智能MPPT控制算法
3.4.1 模糊控制
3.5 本章小结
第四章 基于BP神经网络与模糊控制的MPPT研究
4.1 人工神经网络概述
4.1.1 神经元结构模型简介
4.1.2 神经网络学习算法分类
4.2 BP神经网络简介
4.2.1 BP前向网络结构
4.2.2 BP神经网络学习算法
4.2.3 BP神经网络结构设计
4.3 基于MPPT的 BP神经网络建模与仿真
4.3.1 学习目标与网络样本的确定
4.3.2 MATLAB神经网络工具箱
4.3.3 基于MPPT的 BP神经网络训练与仿真
4.4 BP神经网络与模糊控制的MPPT仿真
4.4.1 基于BP神经与模糊控制的MPPT结构设计
4.4.2 基于BP神经-模糊控制的MPPT建模与仿真
4.5 本章小结
第五章 光伏MPPT系统设计与算法验证
5.1 MPPT控制系统设计
5.2 MPPT控制器硬件设计
5.2.1 核心微控制芯片
5.2.2 开关管驱动放大电路
5.2.3 环境采集模块电路设计
5.2.4 光伏电池电压与电流采样调理电路
5.2.5 MPPT控制系统辅助电源电路设计
5.2.6 串口通信电路设计
5.3 光伏系统环境监测平台
5.3.1 光伏系统环境监测平台总体设计
5.3.2 光伏环境监测界面设计
5.4 MPPT控制器软件设计
5.4.1 MPPT控制器的主程序流程
5.4.2 ADC采样模块子程序设计
5.4.3 PWM波生成子程序设计
5.5 MPPT控制器原理及控制算法验证实验
5.5.1 MPPT控制器原理及验证实验
5.5.2 BP神经-模糊控制MPPT实验分析
5.6 本章小节
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
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致谢
本文编号：3640027
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