光伏发电系统效率提高理论方法及关键技术研究

【摘要】：世界各国政府纷纷把充分开发利用太阳能作为可持续发展的能源战略决策,其中光伏发电最受瞩目。光伏发电被认为是当前世界上最有发展前景的新能源技术。但目前光伏发电系统效率偏低是光伏发电大规模推广应用的瓶颈,因此如何最大限度的利用光伏阵列所产生的能量是关键问题所在,已经成为光伏发电领域的研究热点。 本文结合国家自然科学基金(50977029)课题“光伏电源柔性并入微网的优化控制及其对微网电能质量的作用机理研究”深入系统地开展了“光伏发电系统效率提高理论方法及关键技术研究”的论文工作,主要研究成果如下： 1.提出了全气候下的太阳跟踪算法,有效地提高了光伏阵列的受光量,进而提高其发电效率。同时,系统地分析了不同控制方式和不同跟踪模式下的太阳跟踪算法性能,全面系统地阐述了天球坐标中太阳位置的准确计算。 2.深入分析了局部阴影条件下光伏组件和光伏阵列的输出功率特性,通过对比分析指出了交流模块系统是高效光伏发电系统技术研究和应用的主流。影响光伏阵列输出效率的主要原因是局部阴影问题,进行局部阴影情况下光伏发电输出效能的全面研究是非常必要的。通过仿真分析了组件处于单电池元和双电池元阴影情况以及整个组件处于阴影情况的输出特性；得到了集中式系统输出功率与交流模块系统输出功率的对比分析,用具体数据证实了交流模块系统在局部阴影情况下对输出效率的提高能力。 3.采用粒子群优化算法进行光伏阵列多峰MPPT控制,首次提出了将粒子初始位置分散定位在可能的峰值点电压处这一新思路。根据局部阴影下光伏阵列输出功率峰值点对应的电压分布规律,将粒子初始位置分散定位在可能的峰值点电压处,保证了粒子群算法不会陷入局部极值点且不会错过任何极值点。粒子群优化算法的目标函数的值为实时采集的阵列输出功率,根据迭代过程中阵列电压信息有针对性地设置了粒子群算法的参数,同时提出了有效的迭代终止策略,能够避免系统趋于稳定时的功率振荡及损失。最后通过仿真验证了本文算法在有、无阴影情况下均能快速且准确地跟踪最大功率点,有效地提高了光伏阵列输出效率,具有较高的实用价值。 4.鉴于孤岛检测易于受到电网扰动的干扰,提出了多分辨率奇异谱熵和支持向量机相结合进行孤岛与扰动识别的新方法。理论研究和仿真分析表明,本算法分类准确率高稳定性好,能够准确区分孤岛和电网扰动两种不同运行状态。使得光伏发电系统不会将电网扰动误判为孤岛发生,避免了系统的不必要退出,从而提高了光伏发电系统的效率。 【关键词】：光伏发电系统 太阳跟踪 局部阴影 全局最大功率点跟踪 粒子群算法 多分辨率奇异谱熵
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TM615
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-9
• 目录9-12
• Contents12-15
• 第1章 绪论15-30
• 1.1 光伏发电及系统效率15-19
• 1.1.1 可再生能源发电现状15
• 1.1.2 国内外光伏产业发展趋势15-17
• 1.1.3 光伏发电系统存在的效率问题17-19
• 1.2 国内外研究现状19-28
• 1.2.1 太阳跟踪算法19-22
• 1.2.2 局部阴影条件光伏组件及阵列的仿真建模22-24
• 1.2.3 多峰最大功率点跟踪控制24-26
• 1.2.4 孤岛与扰动的识别26-28
• 1.3 本文的主要研究内容28-30
• 第2章 全气候太阳跟踪算法研究30-45
• 2.1 太阳跟踪控制算法性能比较30-33
• 2.2 太阳高度角和方位角计算33-38
• 2.2.1 天球及天球坐标系33-34
• 2.2.2 真太阳时和太阳时角34-35
• 2.2.3 太阳赤纬角35
• 2.2.4 高度角和方位角计算35-38
• 2.3 全气候太阳跟踪算法38-44
• 2.3.1 全气候太阳跟踪器结构39-40
• 2.3.2 全气候跟踪算法40-44
• 2.4 本章小结44-45
• 第3章 局部阴影条件下光伏发电效能分析45-63
• 3.1 光伏电池数学模型及仿真模型总结分析45-51
• 3.1.1 工程应用模型45-48
• 3.1.2 考虑阴影情况的电池模型48-51
• 3.2 局部阴影条件下光伏组件特性51-57
• 3.2.1 局部阴影条件下光伏组件建模51-53
• 3.2.2 局部阴影条件下光伏组件特性及效率分析53-57
• 3.3 局部阴影条件下光伏阵列特性57-61
• 3.3.1 集中式发电系统和交流模块式系统57-59
• 3.3.2 两种体系结构局部阴影条件下发电效率对比59-61
• 3.4 本章小结61-63
• 第4章 多峰最大功率点跟踪算法的研究63-80
• 4.1 最大功率点跟踪算法63-69
• 4.1.1 最大功率点跟踪控制的基本原理63-64
• 4.1.2 基于BOOST电路最大功率点跟踪原理64-65
• 4.1.3 传统最大功率点跟踪算法65-69
• 4.2 粒子群优化算法69-70
• 4.2.1 粒子群算法的研究进展69
• 4.2.2 粒子群算法基本原理69-70
• 4.3 基于粒子群算法的多峰最大功率点跟踪理论分析70-74
• 4.3.1 局部阴影条件下光伏阵列极值点分布71-72
• 4.3.2 PSO算法在多峰最大功率点跟踪中的应用72-74
• 4.4 基于粒子群算法的多峰最大功率点跟踪仿真结果74-79
• 4.4.1 无阴影情况下仿真75-76
• 4.4.2 阴影情况下仿真76-77
• 4.4.3 可变阴影模式的功率跟踪77-78
• 4.4.4 扰动观察法追踪多峰功率仿真78-79
• 4.5 本章小结79-80
• 第5章 并网逆变器控制及孤岛与扰动识别80-94
• 5.1 光伏并网逆变器控制策略80-83
• 5.1.1 三相并网逆变器拓扑结构80-81
• 5.1.2 三相光伏并网逆变器控制81-83
• 5.2 孤岛的发生与检测技术83-85
• 5.2.1 孤岛效应及危害83-84
• 5.2.2 孤岛运行时电压和频率分析84-85
• 5.2.3 孤岛检测技术85
• 5.3 孤岛与扰动识别85-93
• 5.3.1 基于多分辨率奇异谱熵的特征向量提取86-87
• 5.3.2 支持向量机87-89
• 5.3.3 仿真分析89-93
• 5.4 本章小结93-94
• 第6章 结论与展望94-96
• 6.1 全文总结94-95
• 6.2 工作展望95-96
• 参考文献96-103
• 附录103-105
• 攻读博士学位期间发表的论文105-106
• 攻读博士学位期间参加的科研工作106-107
• 致谢107-108
• 作者简介108

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