高速公路光伏发电系统最大功率点跟踪的智能控制研究

发布时间：2017-09-14 16:38

  本文关键词：高速公路光伏发电系统最大功率点跟踪的智能控制研究

  更多相关文章： 高速公路 光伏发电 MPPT 智能集成控制

【摘要】：近年来,我国高速公路建设发展迅速,高速公路里程不断增加,很多项目沿线为供电困难的山区地带,如何有效地控制能源消耗以及合理利用可再生能源成为公路建设中的一个研究热点。随着光伏发电技术的发展,人们开始将其应用到高速公路的工程建设中。光伏发电技术广泛应用于高速公路沿线机电设备的供电系统以及高速公路隧道照明的供电系统中。最大功率点跟踪(MPPT)技术是光伏发电系统中的关键技术之一,对于提高系统的整体效率有着极其重要的作用。因此,本文的主要研究目的是优化光伏发电系统效率,提高太阳能利用率,以光伏发电系统MPPT控制技术为研究主线,展开了与之相关的理论和仿真实验研究。本文首先简要阐述了国内外的光伏发电技术应用发展情况以及MPPT技术的研究情况。利用Matlab软件建立了光伏电池模型并对其输出特性进行了仿真研究,分析了不同温度和光照强度对光伏电池的最大输出功率的影响。本文对常用的扰动观察法和电导增量法的控制原理进行了详细分析,并搭建了MPPT控制模型进行仿真研究。同时,重点阐述了几种常用的智能控制方法的工作原理,如模糊控制、遗传算法和神经网络。针对光伏发电系统MPPT控制中,采用常规模糊控制法存在量化、比例因子人工整定困难,控制系统自适应性差等问题,提出了一种智能集成控制方法。该方法首先采用改进遗传算法来获取量化、比例因子的初始值。其次,为克服常规模糊控制器在控制过程中量化、比例因子的值始终固定而导致其自适应性差,光伏MPPT性能下降的缺陷,在常规一级模糊控制器的基础上增加二级模糊参数自调整器,采用二级模糊推理的方式对这些初始值进行在线调节。最后,为加快量化、比例因子等参数调节的快速性,采用神经网络记忆二级模糊推理规则,利用神经网络大规模并行处理能力,快速地对常规模糊控制器的量化、比例因子等参数进行动态、在线调节。简要分析了几种常用的DC-DC变化电路特点,通过比较分析本文选择Boost电路。在Matlab/Simulink中搭建基于智能集成控制法、常规模糊控制法以及电导增量法的光伏发电系统MPPT控制仿真模型,并在标准情况下、动态光照情况以及动态温度情况下,对三种最大功率点跟踪算法进行仿真、分析、比较研究。仿真结果表明智能集成控制方法跟踪的最大功率值最大、响应快且稳态性能好。仿真实验验证了本文所述方法的优越性和有效性。
【关键词】：高速公路 光伏发电 MPPT 智能集成控制
【学位授予单位】：重庆交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM615;U417
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-17
• 1.1 选题背景及意义9-11
• 1.2 光伏发电的发展11-14
• 1.2.1 世界光伏发电系统的发展11-13
• 1.2.2 中国光伏发电系统的发展13-14
• 1.3 最大功率点跟踪的目的和意义以及研究现状14-16
• 1.3.1 最大功率点跟踪的目的和意义14-15
• 1.3.2 最大功率点跟踪控制技术的研究现状15-16
• 1.4 本文主要研究内容16-17
• 第二章 光伏电池建模和输出特性分析17-25
• 2.1 光伏电池的工作原理17-18
• 2.2 光伏电池的模型18-22
• 2.2.1 光伏电池的等效电路18-19
• 2.2.2 光伏电池的实用工程数学模型19-21
• 2.2.3 光伏电池仿真模型21-22
• 2.3 光伏电池的输出特性22-24
• 2.3.1 不同光照强度下的输出特性22
• 2.3.2 不同温度下的输出特性22-24
• 2.4 本章小结24-25
• 第三章 经典MPPT控制算法25-31
• 3.1 MPPT原理25-26
• 3.2 经典MPPT控制方法26-30
• 3.2.1 扰动观察法（P&O）26-28
• 3.2.2 电导增量法（INC）28-30
• 3.3 本章小结30-31
• 第四章 MPPT智能集成控制研究31-46
• 4.1 智能控制理论31-36
• 4.1.1 模糊控制原理31-32
• 4.1.2 遗传算法原理32-34
• 4.1.3 BP神经网络原理34-36
• 4.2 系统总体控制结构36
• 4.3 控制策略的具体设计与实现36-45
• 4.3.1 一级模糊控制器36-39
• 4.3.2 改进遗传算法优化一级模糊控制器39-42
• 4.3.3 二级模糊参数自调整器42-43
• 4.3.4 模糊神经网络参数自调整器43-45
• 4.4 本章小结45-46
• 第五章 基于智能集成控制的MPPT仿真实验与分析46-63
• 5.1 DC/DC变换电路46-48
• 5.1.1 DC/DC拓扑结构46-47
• 5.1.2 Boost电路47-48
• 5.2 Boost电路参数选择48-49
• 5.2.1 储能电感L的选择48-49
• 5.2.2 滤波电容C的选择49
• 5.3 仿真实验模型及参数设置49-50
• 5.4 标准情况下的仿真实验及分析50-51
• 5.5 动态光照下的仿真实验及分析51-56
• 5.5.1 光照度突然上升情况下的对比仿真实验51-52
• 5.5.2 光照度突然下降情况下的对比仿真实验52-54
• 5.5.3 光照度缓慢上升情况下的对比仿真实验54-55
• 5.5.4 光照度缓慢下降情况下的对比实验55-56
• 5.6 动态温度下的仿真实验及分析56-61
• 5.6.1 温度突然上升情况下的对比仿真实验56-57
• 5.6.2 温度突然下降情况下的对比仿真实验57-58
• 5.6.3 温度缓慢上升情况下的对比仿真实验58-60
• 5.6.4 温度缓慢下降情况下的对比仿真实验60-61
• 5.7 本章小结61-63
• 第六章 总结与展望63-65
• 6.1 总结63
• 6.2 展望63-65
• 致谢65-66
• 参考文献66-70
• 攻读学位期间取得的研究成果70

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 马勇刚;谢建;李自应;张跃;曾丽琴;;户用光伏发电系统的研究与应用[J];中国建设动态(阳光能源);2007年02期

2 李雷;杨舒;;光伏发电系统在建筑项目中的应用探讨[J];有色冶金设计与研究;2011年01期

3 ;简讯[J];安徽电气工程职业技术学院学报;2011年02期

4 ;程艺厅长祝贺我院获2011年全国职业院校技能大赛“光伏发电系统安装调试”赛项二等奖[J];安徽电气工程职业技术学院学报;2011年03期

5 ;晶澳慈善基金会向希望小学捐赠光伏发电系统[J];太阳能;2011年10期

6 张改景;龙惟定;苑翔;;光伏发电系统的碳值分析[J];重庆大学学报;2011年11期

7 彭一琦;;改进的光伏发电系统并网控制技术[J];建筑电气;2012年02期

8 江伟山;周倩;;高铁车站光伏发电系统应用[J];电气时代;2012年04期

9 邓雅;胡书举;孟岩峰;许洪华;;光伏发电系统功率预测研究方法综述[J];电气制造;2013年06期

10 龚道仁;陈迪;袁志钟;;光伏发电系统碳排放计算模型及应用[J];可再生能源;2013年09期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 周光明;沈煜;张晋茂;麻凯恩;朱正菲;杜强;;光伏发电系统用高效逆变器的研究[A];第十届中国太阳能光伏会议论文集：迎接光伏发电新时代[C];2008年

2 陆亚萍;梁小冰;;太阳能光伏发电系统性能分析的模糊综合评价方法[A];第十九届电工理论学术年会论文集[C];2007年

3 程丽敏;曹阳;;分布式光伏发电系统及微型逆变器综述[A];2013电力行业信息化年会论文集[C];2013年

4 郝文华;;太阳能光伏发电系统工程结构强度设计[A];2011年机械电子学学术会议论文集[C];2011年

5 王景义;;光伏发电系统的计算机辅助设计[A];中国太阳能学会2001年学术会议论文摘要集[C];2001年

6 李春华;刘维亭;姜文刚;;户用独立式光伏发电系统研究[A];2011中国电工技术学会学术年会论文集[C];2011年

7 谢亦丰;祝明华;熊连松;李琛;卓放;张海龙;;光伏发电系统建模及其控制器参数的全局优化设计方法研究[A];分布式发电、智能微电网与电能质量——第三届全国电能质量学术会议暨电能质量行业发展论坛论文集[C];2013年

8 徐峰;刘爱民;罗慧晶;翁占坤;;用于热光伏发电系统的发射体材料的研究进展[A];2006年全国功能材料学术年会专辑[C];2006年

9 程启明;李明;陈根;王鹤霖;;小型离网光伏发电系统的设计[A];智能化电站技术发展研讨暨电站自动化2013年会论文集[C];2013年

10 冯垛生;;光伏发电系统的过去,现在和未来[A];中国自动化学会中南六省（区）2010年第28届年会·论文集[C];2010年

中国重要报纸全文数据库 前10条

1 王宪才　魏延彬;莱芜供电首建光伏发电系统[N];中国电力报;2011年

2 通讯员 王宪才　魏延彬;莱芜供电公司建成首个光伏发电系统[N];莱芜日报;2011年

3 徐瑶;光伏发电系统租还是买？[N];中国能源报;2014年

4 申淳;数倍聚光跟踪光伏发电系统解决太阳能高成本难题[N];中国知识产权报;2007年

5 特约记者 牛献力　通讯员 王丽英;晶澳公司捐赠光伏发电系统[N];中国化工报;2011年

6 记者 刘霞;美研制新式太阳能热光伏发电系统[N];科技日报;2014年

7 本报记者　 戈晓芳 见习记者 于洋;广东最大户用光伏发电系统亮相[N];广东建设报;2006年

8 记者 王莹　特约通讯员 刘孟君;我市首座太阳能光伏发电系统正式并网发电[N];廊坊日报;2010年

9 记者 星子;我省光伏产业又添高科技“新丁”[N];青海日报;2012年

10 苏国平　新疆经信委副主任;依托自然优势发展新疆光伏产业[N];中国电子报;2011年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 王欢;物联网架构的太阳能光伏自跟踪发电监控系统关键技术研究[D];北京理工大学;2015年

2 毛鹏;小功率光伏发电系统关键技术的研究[D];北京理工大学;2015年

3 朱艳伟;光伏发电系统效率提高理论方法及关键技术研究[D];华北电力大学;2012年

4 吴志鹏;分布式光伏发电系统的控制和孤岛故障检测[D];华东理工大学;2014年

5 郑诗程;光伏发电系统及其控制的研究[D];合肥工业大学;2005年

6 徐瑞东;光伏发电系统运行理论与关键技术研究[D];中国矿业大学;2012年

7 熊远生;太阳能光伏发电系统的控制问题研究[D];浙江工业大学;2009年

8 徐晓冰;光伏跟踪系统智能控制方法的研究[D];合肥工业大学;2010年

9 曹太强;光伏发电系统及其控制技术研究[D];西南交通大学;2011年

10 蒋爱华;泛（火用）分析方法及其应用研究[D];中南大学;2011年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 王京;温室光伏供电系统[D];华南理工大学;2015年

2 陈墨;基于分岔理论的光伏发电系统研究[D];天津理工大学;2015年

3 马高祥;关于光伏发电站系统优化设计的研究[D];西安建筑科技大学;2015年

4 李超凡;离网型光伏发电系统的分析和设计[D];长安大学;2015年

5 熊辉;光伏发电系统实验用能馈型模拟负载研究[D];辽宁工业大学;2016年

6 李元园;光伏发电系统电流传感器的研究与开发[D];河北工业大学;2014年

7 曾珍珍;光伏发电系统最大发电量的智能控制[D];东华大学;2016年

8 张森;独立式光伏发电系统最大功率点跟踪算法研究[D];安徽理工大学;2016年

9 梁逊;DC/DC变换器控制的仿真研究与设计[D];青岛科技大学;2016年

10 王志强;并网型光伏发电系统的研究[D];安徽理工大学;2016年

，

本文编号：851122