基于生物网络的光伏并网发电系统研究

【摘要】：太阳能光伏发电技术由于其无污染、无噪音、维护简单、无需生产原料等优点而逐步显示出其无比广阔的发展空间和应用前景。 本论文对光伏并网发电系统中的主要控制问题,如光伏阵列模型的建立、光伏阵列最大功率点跟踪控制方法、DC/DC变换器及并网控制策略等进行了系统深入的研究。 本论文的主要工作和研究成果是,首先分析了太阳能电池发电的基本原理及输出特性和光伏阵列应用特性。根据在厂家提供的光伏电池铭牌参数,建立光伏阵列在任意温度及光强下的数学模型,为电路仿真和系统设计提供了基础。其次,最大功率点跟踪控制方法是太阳能光伏发电系统中提高系统效率的重要技术。本论文在分析介绍恒电压法、扰动观察法和电导增量法基础上,将免疫模糊控制思想应用于最大功率点跟踪控制中,建立了一种基于占空比扰动法的智能控制策略。第三,并网逆变控制策略是太阳能光伏并网发电系统中的核心技术之一。本论文提出了一种基于神经内分泌免疫系统整体调节机制的光伏并网逆变控制策略,有效地抑制负载扰动和逆变电流谐波,改善稳态情况下并网电流波形,同时提高了系统的动态响应性能。 最后,对全文的工作进行了总结,研究表明将生物网络智能控制理论应用于光伏并网发电系统具有良好的应用前景；同时为进一步提高光伏并网发电系统性能指明了研究方向。 【关键词】：光伏并网系统 最大功率跟踪 并网逆变器 生物网络 智能控制
【学位授予单位】：东华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：TM615
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-17
• 1.1. 课题研究背景10-11
• 1.2. 光伏发电系统的研究现状和趋势11-13
• 1.2.1. 国外光伏发电现状和发展趋势11
• 1.2.2. 国内光伏发电现状和发展趋势11-13
• 1.3. 生物网络智能控制技术13-15
• 1.4. 本文研究内容与创新点15-16
• 1.5 本文内容结构安排16-17
• 第二章 光伏并网发电系统的结构分析17-25
• 2.1. 引言17
• 2.2. 光伏发电系统的基本构成17-19
• 2.3. 光伏发电系统的分类19-21
• 2.4. 光伏并网发电系统研究的关键问题21-24
• 2.4.1. 光伏阵列仿真模型21
• 2.4.2. 光伏并网发电系统的最大功率点跟踪技术21
• 2.4.3. 光伏并网发电系统的逆变控制策略21-22
• 2.4.4. 光伏并网发电系统的其他关键技术22
• 2.4.5. 光伏并网发电系统总体方案22-24
• 2.5. 小结24-25
• 第三章 太阳能光伏阵列特性及仿真模型25-32
• 3.1. 引言25
• 3.2. 太阳能光伏电池的基本原理25-26
• 3.3. 太阳能光伏电池的数学模型26-29
• 3.4. 太阳能光伏阵列的数学模型29-31
• 3.5. 小结31-32
• 第四章 基于免疫模糊控制的最大功率点跟踪算法研究32-52
• 4.1. 引言32
• 4.2. 最大功率点跟踪的控制原理32-34
• 4.3. 常用MPPT控制方法的比较34-39
• 4.3.1. 恒电压跟踪法35
• 4.3.2. 扰动观察法35-36
• 4.3.3. 电导增量法36-37
• 4.3.4. 其他几种MPPT控制算法37-39
• 4.4. 基于免疫模糊控制的最大功率点跟踪算法研究39-50
• 4.4.1. 免疫反馈算法机理39-41
• 4.4.2. 免疫模糊MPPT控制器算法41-42
• 4.4.3. 免疫模糊MPPT控制器推理规则42-45
• 4.4.4. 免疫模糊MPPT控制器模糊化与反模糊化45
• 4.4.5. 免疫模糊MPPT控制器性能仿真研究45-49
• 4.4.6. 免疫模糊MPPT控制与改进的扰动观察法对比仿真研究49-50
• 4.5. 小结50-52
• 第五章 单相光伏井网逆变器控制策略研究52-73
• 5.1. 引言52-53
• 5.2. 光伏并网逆变器控制目标和常用控制方法53-57
• 5.2.1. 光伏并网逆变器控制目标53-54
• 5.2.2. 并网逆变器常用控制方法54-57
• 5.3. 光伏并网逆变系统的拓扑结构及数学模型57-59
• 5.4. 神经内分泌免疫并网逆变器设计59-72
• 5.4.1. NEI控制器结构与算法59-62
• 5.4.2. 双层抗体控制单元ACU62-63
• 5.4.3. 双层激素反馈单元HFU63-64
• 5.4.4. 主控制器单元MCU64
• 5.4.5. 光伏并网逆变系统在线辨识单元IU64-66
• 5.4.6. 控制参数的优化单元OU66-68
• 5.4.7. 神经内分泌免疫并网逆变器仿真结果68-72
• 5.5. 小结72-73
• 第六章 结论与展望73-75
• 6.1. 结论73-74
• 6.2. 展望74-75
• 参考文献75-81
• 致谢81-82
• 攻读硕士期间参加的项目和发表的论文82

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