局部阴影下的光伏阵列MPPT控制策略研究
发布时间：2022-07-16 16:43
在光伏发电过程中,光伏阵列将不可避免遇到如建筑物阴影、云层遮挡和灰尘覆盖引起的局部阴影问题。当光伏阵列处于局部阴影条件时,其输出的P-U曲线上会同时存在多个极值点,传统的最大功率点跟踪（MPPT）算法此时有可能失效,无法准确找到最大功率点。针对这一问题,需要研究寻优效果更好的MPPT控制策略来解决局部阴影下的最大功率点跟踪问题。因此,本课题分别从人工智能寻优和复合控制两方面对局部阴影下的光伏阵列MPPT控制策略进行了研究,主要研究内容如下:（1）针对传统粒子群算法在局部阴影条件下的最大功率点跟踪易陷入局部最优问题,提出了一种基于迁徙策略的自适应粒子群（MISPO）算法,MIPSO算法先将随机生成的初始粒子群划分成若干个子种群,在每个子种群的迭代过程中采用了线性递减的惯性权重和动态变化学习因子,同时引入迁徙策略与评价算子,通过评价算子对子种群的多样性进行评判,然后对多样性低的子种群执行迁徙操作,以增强粒子间的信息交流。实验结果表明,改进后的粒子群算法在最大功率点跟踪上准确率更高,提高了算法的收敛速度与跟踪精度。（2）针对传统的单一MPPT算法无法同时兼顾动态性和稳态性的问题,提出了一种复...
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 课题的研究背景和意义
1.2 国内外研究现状
1.3 本文主要研究内容
2 局部阴影下的光伏组件建模与光伏阵列输出特性研究
2.1 光伏电池及其数学模型
2.1.1 光伏电池工作原理
2.1.2 光伏电池模型
2.2 光伏组件输出特性分析
2.2.1 不同光照强度下的光伏组件输出特性
2.2.2 不同温度下的光伏组件输出特性
2.3 局部阴影条件下的光伏阵列输出特性研究
2.4 MPPT原理分析
2.5 本章小结
3 基于改进粒子群算法的MPPT控制策略研究
3.1 粒子群算法基本原理
3.2 对PSO算法参数的改进
3.3 基于迁徙策略的自适应粒子群算法
3.3.1 迁徙策略与评价算子
3.3.2 算法流程
3.4 实验验证与结果分析
3.4.1 与PSO算法的对比
3.5 本章小结
4 基于遗传算法和变步长扰动观察法的MPPT控制策略研究
4.1 遗传算法
4.2 变步长扰动观察法
4.2.1 扰动观察法
4.2.2 变步长扰动观察法
4.3 复合控制策略
4.4 实验验证与结果分析
4.5 本章小结
5 光伏系统实验平台软硬件设计
5.1 系统总体结构设计
5.2 硬件平台设计
5.2.1 电源电路设计
5.2.2 采样电路设计
5.2.3 驱动电路设计
5.2.4 缓冲保护电路设计
5.3 实验平台软件设计
5.3.1 初始化程序设计
5.3.2 A/D采样中断程序的设计
5.3.3 PWM生成程序的设计
5.4 实验结果与分析
5.5 本章小结
6 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
致谢
参考文献
个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于自适应动态改变的粒子群优化算法[J]. 仝秋娟,赵岂,李萌. 微电子学与计算机. 2019(02)
[2]光伏太阳能电池进展[J]. 蔡威,吴海燕,谢吴成. 广东化工. 2019(01)
[3]局部阴影下MPPT蚁群控制技术研究[J]. 刘建辉,周航. 电力电子技术. 2018(12)
[4]光伏阵列多峰最大功率点优化跟踪算法[J]. 代莎,董秀成,夏焰坤,陈庚,李浩然. 电力系统及其自动化学报. 2018(12)
[5]基于模拟退火-混合蛙跳法的多峰值MPPT算法[J]. 闵轩,江智军,杨晓辉. 水电能源科学. 2018(10)
[6]光伏MPPT拓扑电路与控制策略仿真研究[J]. 乔颖硕,周健,王波,叶金晶,黄勇亮. 电源技术. 2018(10)
[7]失配条件下的基于变步长法的全局最大功率点跟踪算法仿真研究[J]. 王露,王弋飞. 高压电器. 2018(10)
[8]基于新型变步长电导增量法的最大功率点跟踪策略[J]. 徐建国,沈建新,王海新,李凯强,陈珂. 可再生能源. 2018(09)
[9]一种光伏发电系统的双扰动MPPT方法研究[J]. 付青,耿炫,单英浩,朱昌亚,马晓龙. 太阳能学报. 2018(08)
[10]基于改进中心法的MPPT算法研究[J]. 荣鸿飞. 信息技术与信息化. 2018(08)
硕士论文
[1]粒子群算法改进及其应用研究[D]. 秦媛.南京邮电大学 2018
[2]光伏发电多峰最大功率点跟踪（MPPT）控制方法研究[D]. 梁晓莉.浙江工业大学 2015
本文编号：3662881
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 课题的研究背景和意义
1.2 国内外研究现状
1.3 本文主要研究内容
2 局部阴影下的光伏组件建模与光伏阵列输出特性研究
2.1 光伏电池及其数学模型
2.1.1 光伏电池工作原理
2.1.2 光伏电池模型
2.2 光伏组件输出特性分析
2.2.1 不同光照强度下的光伏组件输出特性
2.2.2 不同温度下的光伏组件输出特性
2.3 局部阴影条件下的光伏阵列输出特性研究
2.4 MPPT原理分析
2.5 本章小结
3 基于改进粒子群算法的MPPT控制策略研究
3.1 粒子群算法基本原理
3.2 对PSO算法参数的改进
3.3 基于迁徙策略的自适应粒子群算法
3.3.1 迁徙策略与评价算子
3.3.2 算法流程
3.4 实验验证与结果分析
3.4.1 与PSO算法的对比
3.5 本章小结
4 基于遗传算法和变步长扰动观察法的MPPT控制策略研究
4.1 遗传算法
4.2 变步长扰动观察法
4.2.1 扰动观察法
4.2.2 变步长扰动观察法
4.3 复合控制策略
4.4 实验验证与结果分析
4.5 本章小结
5 光伏系统实验平台软硬件设计
5.1 系统总体结构设计
5.2 硬件平台设计
5.2.1 电源电路设计
5.2.2 采样电路设计
5.2.3 驱动电路设计
5.2.4 缓冲保护电路设计
5.3 实验平台软件设计
5.3.1 初始化程序设计
5.3.2 A/D采样中断程序的设计
5.3.3 PWM生成程序的设计
5.4 实验结果与分析
5.5 本章小结
6 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
致谢
参考文献
个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于自适应动态改变的粒子群优化算法[J]. 仝秋娟,赵岂,李萌. 微电子学与计算机. 2019(02)
[2]光伏太阳能电池进展[J]. 蔡威,吴海燕,谢吴成. 广东化工. 2019(01)
[3]局部阴影下MPPT蚁群控制技术研究[J]. 刘建辉,周航. 电力电子技术. 2018(12)
[4]光伏阵列多峰最大功率点优化跟踪算法[J]. 代莎,董秀成,夏焰坤,陈庚,李浩然. 电力系统及其自动化学报. 2018(12)
[5]基于模拟退火-混合蛙跳法的多峰值MPPT算法[J]. 闵轩,江智军,杨晓辉. 水电能源科学. 2018(10)
[6]光伏MPPT拓扑电路与控制策略仿真研究[J]. 乔颖硕,周健,王波,叶金晶,黄勇亮. 电源技术. 2018(10)
[7]失配条件下的基于变步长法的全局最大功率点跟踪算法仿真研究[J]. 王露,王弋飞. 高压电器. 2018(10)
[8]基于新型变步长电导增量法的最大功率点跟踪策略[J]. 徐建国,沈建新,王海新,李凯强,陈珂. 可再生能源. 2018(09)
[9]一种光伏发电系统的双扰动MPPT方法研究[J]. 付青,耿炫,单英浩,朱昌亚,马晓龙. 太阳能学报. 2018(08)
[10]基于改进中心法的MPPT算法研究[J]. 荣鸿飞. 信息技术与信息化. 2018(08)
硕士论文
[1]粒子群算法改进及其应用研究[D]. 秦媛.南京邮电大学 2018
[2]光伏发电多峰最大功率点跟踪（MPPT）控制方法研究[D]. 梁晓莉.浙江工业大学 2015
本文编号：3662881
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