局部阴影下光伏系统最大功率点跟踪控制仿真研究

发布时间：2017-09-21 08:27

  本文关键词：局部阴影下光伏系统最大功率点跟踪控制仿真研究

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【摘要】：对于中小型光伏系统,存在比较难以避免的局部阴影遮挡,使其工作环境变得愈发复杂,导致多个极值点出现在光伏电池输出电压和输出功率曲线上,传统最大功率点跟踪控制方法的误判可能使功率点陷入局部最优。解决该条件下的最大功率点跟踪需要一种有效的控制策略,光照变化下光伏系统仿真平台的搭建有举足重轻的意义。本论文以搭建光伏发电系统最大功率点跟踪控制仿真平台为目标,在Matlab/Simulink环境中建立扰动观察法、自整定模糊PID、粒子群算法及其改进算法共计四种方法的模型。对光伏电池的原理、模型以及输出特性进行分析的基础上,验证了光伏电池仿真模型的正确性和有效性。搭建均匀光照和局部阴影下光伏阵列的仿真模型,分析并验证了单峰和多峰功率曲线的产生原理与分布规律,改良设计光伏阵列,有利于研究复杂阴影条件下光伏发电系统最大功率点的追踪控制策略。光伏系统重要技术之一是最大功率点跟踪控制。本文在均匀光照下,提出了一种自整定模糊PID方法。与传统控制算法相比,模糊控制特别适于数学模型未知、复杂的非线性系统,PID控制可有效消除工作点处的振荡现象且易实现,因此本文将这两种方法进行结合。与扰动观察法进行对比试验,结果表明该方法比传统算法平均快0.05s进入稳态,其输出功率波动范围比传统算法平均少±5w,让光伏系统平稳工作于最大功率点处,且动态、稳态性能优良。在局部阴影下,了解传统粒子群算法的原理、流程等之后,提出一种改进粒子群算法跟踪控制的理论流程,并与光伏发电系统最大功率跟踪策略紧密联系,搭建局部阴影下的仿真平台。与传统控制方法进行对比实验,结果表明在双峰、三峰功率曲线下,其功率跟踪误差率可控制在0.29%-0.46%,在复杂多峰功率曲线下可使误差率小于1%,调节时间平均小于0.04s,验证了该改进的粒子群算法在应用中良好的跟踪性能,使光伏系统输出效率得到了有效提升。
【关键词】：光伏系统 最大功率点跟踪 局部阴影情况 自整定模糊PID 粒子群算法
【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM615
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-12
• 第1章 绪论12-18
• 1.1 课题研究背景及意义12
• 1.2 国内外研究现状12-16
• 1.2.1 光伏阵列硬件结构的研究现状13-14
• 1.2.2 光伏发电系统MPPT的研究现状14-16
• 1.3 论文的主要研究内容16-17
• 1.4 本章小结17-18
• 第2章 光伏发电系统工作原理及应用问题18-34
• 2.1 光伏发电系统的结构、运行及应用18-23
• 2.1.1 光伏发电系统的结构组成18-21
• 2.1.2 光伏发电系统的运行方式21-22
• 2.1.3 光伏发电系统的应用22-23
• 2.2 光伏电池的原理、模型及特性23-28
• 2.2.1 光伏电池的工作原理23-25
• 2.2.2 光伏电池的数学模型25-27
• 2.2.3 光伏电池的输出特性27-28
• 2.3 光伏阵列的工程用数学模型28-30
• 2.4 光伏阵列的局部阴影问题30-32
• 2.4.1 局部阴影的产生与危害30
• 2.4.2 热斑效应及解决办法30-32
• 2.5 本章小结32-34
• 第3章 均匀光照下MPPT方法研究与系统仿真34-64
• 3.1 常规的MPPT控制方法34-40
• 3.1.1 恒定电压跟踪法34-35
• 3.1.2 扰动观察法35-37
• 3.1.3 电导增量法37-38
• 3.1.4 模糊逻辑控制38-40
• 3.2 光伏发电系统的组成模块及其仿真40-50
• 3.2.1 光伏电池模块40-43
• 3.2.2 DC/DC变换器模块43-45
• 3.2.3 脉宽调制器模块45-47
• 3.2.4 MPPT控制器模块47-48
• 3.2.5 光伏发电系统仿真平台的建立48-50
• 3.3 均匀光照下自整定模糊PID的MPPT50-63
• 3.3.1 PID控制法50-51
• 3.3.2 模糊逻辑控制的MPPT51-54
• 3.3.3 自整定模糊PID控制法54-57
• 3.3.4 自整定模糊PID的MPPT仿真实验研究57-63
• 3.4 本章小结63-64
• 第4章 局部阴影下光伏阵列输出特性分析64-74
• 4.1 光伏阵列的多峰模型及其建模64-67
• 4.1.1 光伏阵列的多峰模型64-66
• 4.1.2 光伏阵列建模方法分析66-67
• 4.2 局部阴影下光伏阵列的输出特性分析67-72
• 4.2.1 带二极管的光伏阵列输出特性分析67-69
• 4.2.2 不同阴影分布的输出特性分析69-72
• 4.3 光伏阵列的优化设计72-73
• 4.4 本章小结73-74
• 第5章 局部阴影下GMPPT方法研究与系统仿真74-90
• 5.1 常规的GMPPT控制方法74
• 5.2 粒子群优化算法74-76
• 5.2.1 算法的基本原理74-75
• 5.2.2 算法的设计流程75
• 5.2.3 算法在GMPPT中的应用分析75-76
• 5.3 改进的粒子群算法76-80
• 5.3.1 算法的基本原理77-78
• 5.3.2 算法的设计流程78-79
• 5.3.3 算法的比较分析79
• 5.3.4 算法在GMPPT中的应用分析79-80
• 5.4 局部阴影下改进粒子群算法的GMPPT系统仿真80-88
• 5.4.1 光伏阵列模块的建立80-81
• 5.4.2 GMPPT控制器模块的建立81-82
• 5.4.3 算法的仿真实验82-84
• 5.4.4 算法的比较分析84-85
• 5.4.5 光伏发电系统的仿真与分析85-88
• 5.5 本章小结88-90
• 第6章 总结与展望90-92
• 6.1 总结90-91
• 6.2 展望91-92
• 致谢92-94
• 参考文献94-102
• 附录A： 攻读硕士学位期间发表的学术论文及专利102-104
• 附录B： 部分源代码104-106

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本文编号：893426