基于SVR的光伏发电系统MPPT控制方法研究

发布时间：2017-10-12 00:39

  本文关键词：基于SVR的光伏发电系统MPPT控制方法研究

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【摘要】：随着全球不可再生能源的不断枯竭,太阳能光伏发电系统作为新兴的绿色可再生能源系统以其独特的优势走入人们的视野,倍受关注。但由于其转换效率低,使光伏发电系统的利用受局限,因此,目前急需研究提高光伏发电系统的转换效率的控制方法,以实现实时的最大功率输出。本文首先对光伏电池进行研究及仿真,得出了影响最大功率输出的主要因素为光照强度与温度,其Ⅰ-Ⅴ曲线的非线性的特点令光伏系统保持在最大功率点输出比较困难；其次,在进行对传统最大功率点的控制方法(电压反馈法、扰动观察法、电导增量法)的研究与比较的基础上提出了一种基于SVR的光伏发电系统的MPPT控制算法,并采用具有全局性,并行性以及自适应性的在交叉验证(K-CV)意义下的遗传算法对SVR的参数进行优化以提高SVR的预测精度；最后,在MATLAB/SIMULINK平台上进行仿真。对比实验结果,表明本文提出的优化算法的有效性,并且具有较高的精度与较好的泛化能力。
【关键词】：光伏发电 最大功率点跟踪 支持向量回归 遗传算法 MATLAB仿真
【学位授予单位】：辽宁工程技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM615
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 1 绪论9-17
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 研究意义10-11
• 1.3 光伏系统国内外研究现状11-14
• 1.3.1 国外光伏发电系统的发展与现状11-12
• 1.3.2 国内光伏发电系统的发展与现状12-14
• 1.4 最大功率点跟踪算法的研究现状14-15
• 1.5 课题研究内容15-17
• 2 太阳能光伏系统17-31
• 2.1 太阳能光伏系统结构17
• 2.2 太阳能电池17-26
• 2.2.1 太阳能电池的发电原理17-18
• 2.2.2 太阳能电池的等效电路18-19
• 2.2.3 太阳能电池的特性19-20
• 2.2.4 光伏阵列的数学模型及仿真20-25
• 2.2.5 太阳能电池的分类25-26
• 2.3 铅酸蓄电池26
• 2.4 DC/DC变换电路26-30
• 2.4.1 Buck电路原理27-29
• 2.4.2 降压变换器的仿真29-30
• 2.5 本章小结30-31
• 3 太阳能电池最大功率跟踪MPPT算法31-41
• 3.1 最大功率跟踪控制的概念31-32
• 3.2 几种最大功率跟踪方法32-40
• 3.2.1 电压反馈法(CVT)32-33
• 3.2.2 扰动观察法(P&O)33-37
• 3.2.3 电导增量法(INC)37-40
• 3.3 本章小结40-41
• 4 支持向量机回归41-51
• 4.1 机器学习与统计学习基本理论41-43
• 4.1.1 VC维42
• 4.1.2 风险最小化42-43
• 4.2 支持向量机回归算法43-48
• 4.3 支持向量机回归的核函数48-49
• 4.4 交叉验证原理49-50
• 4.5 本章小结50-51
• 5 基于SVR的光伏MPPT控制方法与仿真51-63
• 5.1 基于SVR的光伏发电系统MPPT控制方法51-57
• 5.2 基于SVR的光伏系统改进MPPT控制方法的仿真57-62
• 5.3 本章小结62-63
• 6 总结与展望63-65
• 6.1 总结63
• 6.2 展望63-65
• 参考文献65-67
• 作者简历67-69
• 学位论文数据集69

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前8条

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2 胡云岩;张瑞英;王军;;中国太阳能光伏发电的发展现状及前景[J];河北科技大学学报;2014年01期

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本文编号：1015722