光伏发电系统单峰值与多峰值MPPT算法的研究及并网策略分析
发布时间：2021-07-05 22:51
光伏发电系统各类纷繁复杂的技术中有一项是堪称无与伦比的。它即是光伏阵列的MPPT（即最大功率点跟踪）技术,作为系统的“大脑”,MPPT直接决定了电能产量的多少。本文即对该项“泰山北斗”般的技术进行了详尽的研究。本文首先阐述了光伏电池的电路模型,以此为基础运用Simulink仿真出了光伏电池板的模型。全面解析了光伏电池板在实际生产中遭受的局部阴影问题。进而延伸出光伏阵列的构造,以其电路模型为基础运用Simulink仿真出了光伏阵列的模型。本文继而考量常用单峰值MPPT算法的优缺点并设计了一种新的名为恒压比较法（constant voltage comparison method,CVCM）的单峰值算法,此新算法把MPPT的全过程分为两个阶段执行,先将输出电压迅速锁定到预设的最大功率点的周边,再施行多点多次比较将其调度到真确的最大功率点。运用Simulink仿真证实了此新算法可以兼顾速度与准度、在到达最大功率点后能够保持稳定的运行状态以及正确应对光伏电池板外界环境的变化。相较于扰动观测法,此新算法速度提升25%、精度提升3%、震荡幅度降低66%、对温度变化的反应能力提升89%、对光照强度变...
【文章来源】：南昌大学江西省 211工程院校
【文章页数】：57 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
习近平总书记指示环境与经济的关系
图 2.1 光伏发电系统的结构由图 2.1 可知，光伏阵列是整个系统的核心设备，电能就是由此设备生产，它是必不可少的输入端，MPPT 算法研究的前提是建立在其基础上的。光伏阵列需要由光伏组件特殊构造形成，而光伏组件本身又是由一定数量的光伏电池组装得成的。追本溯源，本章从研究光伏电池开始逐步得到最终应用于实际生产的光伏阵列模型。2.1 光伏电池2.1.1 光伏电池的工作原理光伏电池最初起源于 1849 年的古希腊术语 Photovoltaics[18]，后经 105 年的发展最终在美国面世，其结构如图 2.2 所示。
图 2.2 光伏电池的结构池都是用矽（又称硅）这种材质作为原料制造细小杂质渗入到 P 型硅片上产生一块异常稀薄个独特的 PN 结，然后将正极接到 N 上而负极方式包裹一层减反射膜到光伏电池的表面用的）。暴露在太阳光下接受到光能时 PN 结便开始工作能吸收，此时的光子已经处于高速运行中并将掉，而此刻已经逃离了共价键的电子则会丢下边，然后空间电场力产生两股作用力让空穴靠慢的这两类物质在各自的位置聚集得越来越多逐步产生越来越强的电压差，以此形成了电能的电路模型
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于DSP的改进PSO光伏阵列MPPT控制应用[J]. 孙菊妹. 电子器件. 2018(01)
[2]基于滞环比较的自寻优扰动观察MPPT控制策略[J]. 陈霞,高琳. 可再生能源. 2018(02)
[3]基于改进BA算法的光伏发电系统MPPT优化控制[J]. 刘杨,王维庆,王海云. 水电能源科学. 2017(07)
[4]基于多模型状态估计的光伏阵列MPPT技术[J]. 聂晓华,张晓倩. 电测与仪表. 2017(06)
[5]混沌改进猫群算法及其在光伏MPPT中的应用[J]. 聂晓华,王薇. 中国电机工程学报. 2016(22)
[6]考虑局部阴影的光伏阵列MPPT优化控制策略[J]. 赵兴勇,张慧生,王凯武,荀之,王帅. 电网与清洁能源. 2016(11)
[7]局部阴影下光伏阵列建模及多峰值MPPT控制[J]. 周元贵,陈启卷,何昌炎,车孝轩. 太阳能学报. 2016(10)
[8]基于猫群算法的光伏阵列多峰MPPT控制策略[J]. 聂晓华,王薇. 电力电子技术. 2016(10)
[9]基于PCRB的MPPT定量评价方法研究[J]. 聂晓华,张夫鸣. 电力电子技术. 2016(07)
[10]基于拟合曲线法和最优梯度法相结合的MPPT算法[J]. 罗嘉,郭兴众,吴飞. 南阳理工学院学报. 2016(02)
博士论文
[1]混沌理论在光伏直流微电网系统中的应用研究[D]. 王立华.北京交通大学 2017
[2]聚光太阳能温差发电关键技术及热电性能机理研究[D]. 梁秋艳.东北农业大学 2016
[3]直流微网下适用于光伏系统的电导增量最大功率点跟踪优化技术研究[D]. Amjad Ali.浙江大学 2016
[4]阴影条件下光伏系统的失配分析与优化控制研究[D]. 李善寿.合肥工业大学 2016
[5]分布式风光互补系统控制与最大功率跟踪策略研究[D]. 刘立群.上海交通大学 2011
[6]用于现代电源系统的若干关键控制芯片研究与设计[D]. 章丹艳.浙江大学 2008
硕士论文
[1]光伏并网发电系统中基于状态估计的MPPT及孤岛检测方法研究[D]. 张晓倩.南昌大学 2017
[2]混沌改进群体智能算法研究及其在光伏MPPT中的应用[D]. 王薇.南昌大学 2017
[3]太阳能光伏发电系统最大功率跟踪（MPPT）技术研究[D]. 马士伟.兰州理工大学 2016
[4]基于SVR的光伏阵列MPPT算法研究[D]. 戴雅晨.南昌大学 2016
[5]光伏并网系统的全局MPPT及逆变控制策略研究[D]. 胡伟.南昌大学 2016
[6]基于改进差分进化算法的光伏发电系统MPPT方法研究[D]. 高建超.南昌航空大学 2016
[7]光伏发电系统MPPT控制算法的优化研究[D]. 胡文渊.中国地质大学(北京) 2016
[8]光伏发电系统改进型变步长MPPT控制研究[D]. 周东宝.华南理工大学 2016
[9]具有MPPT功能的太阳能发电并网逆变器[D]. 王璐.燕山大学 2015
[10]光伏并网发电系统设计及MPPT技术研究[D]. 姚光辉.浙江大学 2014
本文编号：3266982
【文章来源】：南昌大学江西省 211工程院校
【文章页数】：57 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
习近平总书记指示环境与经济的关系
图 2.1 光伏发电系统的结构由图 2.1 可知，光伏阵列是整个系统的核心设备，电能就是由此设备生产，它是必不可少的输入端，MPPT 算法研究的前提是建立在其基础上的。光伏阵列需要由光伏组件特殊构造形成，而光伏组件本身又是由一定数量的光伏电池组装得成的。追本溯源，本章从研究光伏电池开始逐步得到最终应用于实际生产的光伏阵列模型。2.1 光伏电池2.1.1 光伏电池的工作原理光伏电池最初起源于 1849 年的古希腊术语 Photovoltaics[18]，后经 105 年的发展最终在美国面世，其结构如图 2.2 所示。
图 2.2 光伏电池的结构池都是用矽（又称硅）这种材质作为原料制造细小杂质渗入到 P 型硅片上产生一块异常稀薄个独特的 PN 结，然后将正极接到 N 上而负极方式包裹一层减反射膜到光伏电池的表面用的）。暴露在太阳光下接受到光能时 PN 结便开始工作能吸收，此时的光子已经处于高速运行中并将掉，而此刻已经逃离了共价键的电子则会丢下边，然后空间电场力产生两股作用力让空穴靠慢的这两类物质在各自的位置聚集得越来越多逐步产生越来越强的电压差，以此形成了电能的电路模型
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于DSP的改进PSO光伏阵列MPPT控制应用[J]. 孙菊妹. 电子器件. 2018(01)
[2]基于滞环比较的自寻优扰动观察MPPT控制策略[J]. 陈霞,高琳. 可再生能源. 2018(02)
[3]基于改进BA算法的光伏发电系统MPPT优化控制[J]. 刘杨,王维庆,王海云. 水电能源科学. 2017(07)
[4]基于多模型状态估计的光伏阵列MPPT技术[J]. 聂晓华,张晓倩. 电测与仪表. 2017(06)
[5]混沌改进猫群算法及其在光伏MPPT中的应用[J]. 聂晓华,王薇. 中国电机工程学报. 2016(22)
[6]考虑局部阴影的光伏阵列MPPT优化控制策略[J]. 赵兴勇,张慧生,王凯武,荀之,王帅. 电网与清洁能源. 2016(11)
[7]局部阴影下光伏阵列建模及多峰值MPPT控制[J]. 周元贵,陈启卷,何昌炎,车孝轩. 太阳能学报. 2016(10)
[8]基于猫群算法的光伏阵列多峰MPPT控制策略[J]. 聂晓华,王薇. 电力电子技术. 2016(10)
[9]基于PCRB的MPPT定量评价方法研究[J]. 聂晓华,张夫鸣. 电力电子技术. 2016(07)
[10]基于拟合曲线法和最优梯度法相结合的MPPT算法[J]. 罗嘉,郭兴众,吴飞. 南阳理工学院学报. 2016(02)
博士论文
[1]混沌理论在光伏直流微电网系统中的应用研究[D]. 王立华.北京交通大学 2017
[2]聚光太阳能温差发电关键技术及热电性能机理研究[D]. 梁秋艳.东北农业大学 2016
[3]直流微网下适用于光伏系统的电导增量最大功率点跟踪优化技术研究[D]. Amjad Ali.浙江大学 2016
[4]阴影条件下光伏系统的失配分析与优化控制研究[D]. 李善寿.合肥工业大学 2016
[5]分布式风光互补系统控制与最大功率跟踪策略研究[D]. 刘立群.上海交通大学 2011
[6]用于现代电源系统的若干关键控制芯片研究与设计[D]. 章丹艳.浙江大学 2008
硕士论文
[1]光伏并网发电系统中基于状态估计的MPPT及孤岛检测方法研究[D]. 张晓倩.南昌大学 2017
[2]混沌改进群体智能算法研究及其在光伏MPPT中的应用[D]. 王薇.南昌大学 2017
[3]太阳能光伏发电系统最大功率跟踪（MPPT）技术研究[D]. 马士伟.兰州理工大学 2016
[4]基于SVR的光伏阵列MPPT算法研究[D]. 戴雅晨.南昌大学 2016
[5]光伏并网系统的全局MPPT及逆变控制策略研究[D]. 胡伟.南昌大学 2016
[6]基于改进差分进化算法的光伏发电系统MPPT方法研究[D]. 高建超.南昌航空大学 2016
[7]光伏发电系统MPPT控制算法的优化研究[D]. 胡文渊.中国地质大学(北京) 2016
[8]光伏发电系统改进型变步长MPPT控制研究[D]. 周东宝.华南理工大学 2016
[9]具有MPPT功能的太阳能发电并网逆变器[D]. 王璐.燕山大学 2015
[10]光伏并网发电系统设计及MPPT技术研究[D]. 姚光辉.浙江大学 2014
本文编号：3266982
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