多阵列光伏系统的最大功率点跟踪算法研究

发布时间：2017-08-22 06:45

  本文关键词：多阵列光伏系统的最大功率点跟踪算法研究

  更多相关文章： 光伏阵列 MPPT 局部遮荫 集群控制 PSO算法

【摘要】：随着化石能源的消耗殆尽,太阳能作为一种理想的可再生能源,具有重要的研究价值。光伏发电系统是一种将太阳能转换成电能的发电系统,是目前最具发展前景的发电方式之一。最大功率点跟踪(MPPT)技术是光伏发电系统中的一项关键技术,对提高系统的能量转换效率具有重要的作用。但在复杂多变的外界环境下,光伏阵列常会出现局部遮阴的情况,这时传统MPPT算法难以取得较好的控制效果。鉴于此,为了提高太阳能的利用效率,论文以多阵列光伏系统作为研究对象,提出了一种适用于多种光照状态的集群MPPT控制算法,该算法包含并行MPPT控制和独立MPPT控制。在光伏系统中为了解决局部遮阴的问题,常利用粒子群优化(PSO)算法对单个阵列进行MPPT控制,但该算法存在跟踪速度慢,系统震荡较大的不足。为了解决该问题,论文根据阵列间相似的输出特性,提出了一种基于改进PSO算法的并行MPPT控制算法。该算法将系统中每一个阵列作为PSO算法种群中的一个粒子,基于PSO算法的寻优特点,利用阵列间的信息交互,使每一个阵列都能得到更有效的信息,进而加快MPPT的速度。论文结合并行MPPT控制的特点,对PSO算法中惯性权重、加速因子等参数作了自适应的改进,减小了并行MPPT控制过程中的震荡。并行MPPT控制还为阵列后续独立MPPT控制提供有效信息。对于均匀照度的阵列,其子控制器直接将对应阵列的个体最优位置作为初始参考电压,采用修正变步长电导增量法(MR-INC)进行独立MPPT控制;而对于局部遮阴的阵列,其子控制器将对应阵列的个体最优位置作为PSO算法的全局最优位置,采用改进PSO算法结合MR-INC重新进行独立MPPT控制。为了更高效地进行独立MPPT控制,需准确识别阵列的光照状态,故论文提出了一种基于SOM神经网络的光照状态识别算法。该算法通过对并行MPPT控制过程中每个阵列在每个采样时间的个体最优值进行聚类得到不同阵列的光照状态。针对MR-INC、PSO和本文提出的集群MPPT算法在MATLAB/Simulink中建立了系统仿真模型,并在四种不同的光照状态下进行了对比实验。实验结果表明论文提出的MPPT算法相较于其他控制算法,能够有效解决局部遮荫下的多峰值寻优问题,并能提高系统的最大功率点跟踪速度,减少系统在跟踪过程中产生的震荡。
【关键词】：光伏阵列 MPPT 局部遮荫 集群控制 PSO算法
【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】：TP18;TM615
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-16
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-14
• 1.2.1 传统MPPT算法研究现状11-12
• 1.2.2 智能MPPT算法研究现状12-14
• 1.3 本文的主要研究内容及章节安排14-16
• 第二章 光伏系统相关理论及光伏阵列的建模16-27
• 2.1 光伏发电系统的组成及分类16-18
• 2.1.1 独立光伏发电系统16-17
• 2.1.2 并网光伏发电系统17-18
• 2.2 光伏电池、组件和阵列18-24
• 2.2.1 光伏电池的工作原理与基本特性18-20
• 2.2.2 光伏电池组件及其特性20-22
• 2.2.3 光伏阵列的组成22-23
• 2.2.4 局部遮荫下光伏阵列特性分析23-24
• 2.3 光伏阵列的Simulink建模24-26
• 2.4 本章小结26-27
• 第三章 MPPT控制算法研究27-40
• 3.1 传统MPPT控制算法27-31
• 3.1.1 恒定电压法27-28
• 3.1.2 扰动观察法28-29
• 3.1.3 电导增量法29-31
• 3.2 模糊逻辑控制法31-34
• 3.3 神经网络控制算法34-35
• 3.4 粒子群优化算法35-39
• 3.4.1 PSO算法基本理论及控制流程35-37
• 3.4.2 PSO算法在MPPT控制中的应用37-39
• 3.5 本章小结39-40
• 第四章 光伏发电系统的集群MPPT控制算法40-58
• 4.1 系统组成结构及集群控制流程40-42
• 4.2 基于PSO的并行MPPT控制算法及其改进42-47
• 4.2.1 并行MPPT控制结构及算法流程42-44
• 4.2.2 改进PSO算法的并行MPPT控制及对比实验44-47
• 4.3 独立MPPT控制算法及其改进47-51
• 4.3.1 均匀照度阵列的独立MPPT控制47-48
• 4.3.2 局部遮荫阵列的独立MPPT控制48-51
• 4.4 基于SOM神经网络的光照状态识别51-56
• 4.4.1 SOM神经网络及时间序列聚类51-53
• 4.4.2 基于SOM神经网络的光照状态识别及对比实验53-56
• 4.5 本章小结56-58
• 第五章 系统仿真实验及结果分析58-83
• 5.1 MPPT控制系统的建模58-63
• 5.1.1 DC/DC变换电路58-59
• 5.1.2 包含DC-DC电路的系统设计59-62
• 5.1.3 无电路模型的系统设计62-63
• 5.2 仿真实验结果及对比分析63-81
• 5.2.1 均匀光照下MPPT实验对比分析64-69
• 5.2.2 局部阴影下MPPT实验对比分析69-72
• 5.2.3 光照缓慢变化时MPPT算法仿真实验72-74
• 5.2.4 光照突变时MPPT算法仿真实验74-81
• 5.3 实验结果分析81-82
• 5.4 本章小结82-83
• 第六章 总结与展望83-85
• 6.1 论文工作总结83-84
• 6.2 展望84-85
• 致谢85-86
• 参考文献86-90
• 在学期间发表的论文和取得的学术成果90

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本文编号：717661