柔性非晶硅光伏发电系统建模研究

【摘要】：太阳能以其清洁、无污染、储量巨大等优势在各种新能源开发中占据重要地位。其中柔性非晶硅薄膜光伏发电技术自1976年问世以来以其材料用料少、回收周期短、全年发电量多等优势,逐渐成为新能源技术的典型代表。本文对柔性非晶硅光伏电池及其发电系统进行了建模研究,旨在为该款光伏电池应用技术开发奠定理论基础。具体开展了以下工作：1.首次提出小功率柔性非晶硅光伏电池的电路模型。本文根据标准太阳光下柔性非晶硅光伏电池的Ⅰ-Ⅴ数据,采用拟牛顿迭代法和自组织迁移法求取了电路模型中所有未知参数,建立了其单二极管电路模型。经数据测试实验与仿真实验对比,该电路模型的标准差为0.79%,残差平方和为0.05%。该成果为后续柔性非晶硅光伏电池的发电性能优化奠定了核心基础。2.本文对柔性非晶硅光伏发电系统中用于储能的锂电池进行了建模。建立了一种基于实验数据的简化电路模型,并对其充电过程进行仿真计算以及实验验证。3.选择Boost升压电路和MPPT控制模块,在ATLAB Simulink中构建了柔性非晶硅光伏发电系统的仿真模型。4.针对柔性非晶硅光伏发电系统在环境因素变化时输出效率降低的关键问题,本文对基于PID控制的变步长扰动观察法存在的跟踪时间长(0.04s)、超调量大(11.7%)、稳态误差大(0.5V)等问题,提出了结合PID参数整定的BP神经网络最大功率跟踪控制算法。仿真结果表明,相对于变步长扰动观察法,改进后的控制算法能够在0.01s内完成对柔性非晶硅光伏电池最大功率点的跟踪,超调量下降为0.003%,稳态误差下降为0.15V,消除了暂态工作时的电压振荡,提高了系统的鲁棒性。 【关键词】：柔性非晶硅光伏电池 锂电池 建模 光伏发电系统 MPPT算法
【学位授予单位】：北京林业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM615
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 1 绪论8-16
• 1.1 课题研究背景及意义8-10
• 1.2 柔性非晶硅薄膜光伏发电系统建模的发展现状10-12
• 1.2.1 柔性非晶硅光伏电池的技术发展现状10-11
• 1.2.2 柔性非晶硅光伏电池的理论建模研究现状11-12
• 1.2.3 柔性非晶硅光伏发电系统建模及MPPT研究现状12
• 1.3 本文的研究目的与内容12-16
• 2 柔性非晶硅光伏电池的建模16-27
• 2.1 柔性非晶硅光伏电池的半导体特性16-17
• 2.2 等效电路模型的确定17-19
• 2.3 建模算法的研究19-21
• 2.3.1 拟牛顿迭代法19-20
• 2.3.2 自组织迁移法20-21
• 2.4 模型参数的求取21-23
• 2.4.1 实验数据获取21-22
• 2.4.2 模型参数计算22-23
• 2.5 模型的准确性验证23-26
• 2.6 本章小结26-27
• 3 锂离子电池的建模27-36
• 3.1 锂离子电池的物理特性27-28
• 3.2 锂离子电池的常见电路模型28-31
• 3.2.1 蓄电池的通用电路模型28-30
• 3.2.2 改进的锂电池GNL模型30-31
• 3.3 锂离子电池的电路建模31-35
• 3.3.1 开路测试实验31-32
• 3.3.2 充电测试实验32
• 3.3.3 锂电池参数求取32-33
• 3.3.4 锂电池模型搭建33
• 3.3.5 锂电池模型验证实验33-35
• 3.4 本章小结35-36
• 4 柔性非晶硅光伏发电系统的建模36-54
• 4.1 柔性非晶硅光伏发电系统的模型简介36-37
• 4.2 柔性非晶硅光伏电池模型37-40
• 4.3 锂离子电池模型40-41
• 4.4 DC-DC电路41-43
• 4.5 MPPT算法控制模块43-50
• 4.5.1 扰动观察法44-47
• 4.5.2 变步长扰动观察法47-48
• 4.5.3 基于PID控制的MPPT算法48-50
• 4.6 系统仿真实验及结果分析50-53
• 4.7 本章小结53-54
• 5 基于BP神经网络的MPPT控制方法54-60
• 5.1 BP神经网络设计54-55
• 5.1.1 输入层设计55
• 5.1.2 隐藏层设计55
• 5.2 BP神经网络仿真模型的建立55-56
• 5.3 BP神经网络的实验分析56-58
• 5.3.1 BP神经网络的准确性验证56-57
• 5.3.2 BP神经网络的控制性能验证57-58
• 5.4 本章小结58-60
• 6 结论与展望60-62
• 6.1 研发结论60
• 6.2 课题展望60-62
• 参考文献62-66
• 个人简介66-67
• 导师简介67-68
• 获得成果目录68-69
• 致谢69

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