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光伏发电关键技术及电动汽车充电站可靠性研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-19 03:55:32
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光伏发电关键技术及电动汽车充电站可靠性研究【摘要】:光伏发电和电动汽车是新能源领域的两大重要发展方向。本文以光伏发电系统中的光伏电池和光伏逆变器,以及电动汽车充电站为研究对象,对光

【摘要】:光伏发电和电动汽车是新能源领域的两大重要发展方向。本文以光伏发电系统中的光伏电池和光伏逆变器,以及电动汽车充电站为研究对象,对光伏电池外特性、光伏逆变器控制算法和电动汽车充电站可靠性等问题进行了系统深入的研究。 论文首先以单体光伏电池和光伏电池板的构成关系为依据,推导出了二者的输出特性方程,给出了仿真模型建立方法,并在此基础上,推导出了复杂光照情况下光伏阵列的输出特性方程。根据输出特性方程,重点对基于最优梯度法的最大功率点跟踪算法进行了深入研究,提出了一种基于近似梯度法的最大功率点跟踪算法,该算法结合了最优梯度法自动调整搜索步长、自动判断搜索方向,以及干扰观测法硬件电路实现简单的优点,提高了算法的实用性和有效性。 针对已有光伏并网逆变器模糊控制算法过多依赖专家经验且需要对隶属度函数、模糊规则反复调试的缺点,在建立逆变器输出级数学模型的基础上,提出了一种基于T-S模糊模型的并网电流调节算法,该算法可根据电路离散模型精确调整功率开关管占空比,实现并网电流对参考电流的快速且精确跟踪。 针对T-S模糊控制算法无法处理电路未知或不精确参数的缺点,对光伏并网逆变器预测电流控制算法进行了深入研究,进一步提出了一种改进型预测电流控制算法。该算法通过对控制目标进行优化设计,减少了预测过程中的假设近似环节,从而降低了电感值未知导致的电路模型参数偏差对系统稳定性的影响,改善了预测算法的可靠性和准确性,提高了系统稳定所允许的模型电感和实际电感的不匹配程度。 针对预测电流控制算法忽略线阻且未考虑干扰信号的缺点,提出了一种适用于光伏并网逆变器的自适应控制算法,该算法基于李雅普诺夫直接法进行设计,在达到控制目标和保证系统稳定的前提下,实现了根据实时采样数据对电路未知参数进行自适应调节,并在此基础上进一步研究了干扰信号对该算法的影响,实现了干扰信号的实时预测,从而极大增强了系统对噪声的抑制能力。 从可靠性分析的角度对电动汽车充电站典型拓扑结构进行了研究,提出了一种多负载系统可靠度计算方法,基于该方法计算出了典型拓扑结构下充电站的可靠度和平均无故障工作时间。通过对典型拓扑结构的对比研究,权衡可靠性和经济性两项指标,提出了冷备用冗余供电方式充电站和分布式充电站,最终将冷备用冗余供电方式引入到分布式充电站中,提出了一种N+1冗余供电的分布式充电站结构,通过对这三种充电站进行可靠性对比分析,验证了N+1冗余供电的分布式充电站是综合可靠性和经济性两方面优势的最优方案。 【关键词】:光伏发电 逆变器 控制算法 电动汽车充电站 可靠性
【学位授予单位】:北京交通大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TM464
【目录】:
  • 致谢5-6
  • 中文摘要6-8
  • ABSTRACT8-13
  • 1 绪论13-25
  • 1.1 引言13-14
  • 1.2 光伏发电系统的发展概况及研究现状14-21
  • 1.2.1 国内外光伏发电产业发展概况14-15
  • 1.2.2 光伏电池外特性研究现状15-18
  • 1.2.3 光伏逆变器研究现状18-21
  • 1.3 电动汽车充电站的发展概况及研究现状21-23
  • 1.4 论文的主要研究内容和篇章结构23-25
  • 2 光伏电池输出特性及最大功率点跟踪研究25-41
  • 2.1 引言25-26
  • 2.2 光伏电池板仿真模型的建立26-29
  • 2.3 光伏阵列输出特性研究29-35
  • 2.3.1 光照均匀情况下光伏阵列输出特性分析29-31
  • 2.3.2 光照不均匀情况下光伏阵列输出特性分析31-35
  • 2.4 光伏电池板最大功率点跟踪方法研究35-40
  • 2.4.1 基于最优梯度法的MPPT原理分析35-37
  • 2.4.2 基于近似梯度法的MPPT研究37-38
  • 2.4.3 仿真验证38-40
  • 2.5 本章小结40-41
  • 3 模糊控制在光伏并网逆变器中的应用研究41-55
  • 3.1 引言41-42
  • 3.2 基于模糊控制的DC/DC变换器分析42-44
  • 3.2.1 DC/DC变换器的模糊控制策略分析42-43
  • 3.2.2 DC/DC变换器的模糊控制算法设计43-44
  • 3.3 基于模糊控制的DC/AC逆变器研究44-50
  • 3.3.1 DC/AC逆变器数学模型的建立44-46
  • 3.3.2 DC/AC逆变器模糊控制器的设计46-50
  • 3.4 仿真验证50-53
  • 3.5 本章小结53-55
  • 4 预测电流控制在光伏并网逆变器中的应用研究55-71
  • 4.1 引言55-56
  • 4.2 传统预测电流控制算法研究56-62
  • 4.2.1 传统预测电流控制算法原理分析57-60
  • 4.2.2 传统预测电流控制算法稳定性分析60-62
  • 4.3 改进型预测电流控制算法研究62-66
  • 4.3.1 改进型预测电流控制算法原理研究62-63
  • 4.3.2 改进型预测电流控制算法稳定性分析63-66
  • 4.3.3 改进型预测电流控制算法稳态误差分析66
  • 4.4 仿真及实验验证66-69
  • 4.5 本章小结69-71
  • 5 自适应控制在光伏并网逆变器中的应用研究71-85
  • 5.1 引言71-72
  • 5.2 光伏并网逆变器自适应控制算法研究72-75
  • 5.2.1 李雅普诺夫直接法72
  • 5.2.2 自适应控制算法的提出72-75
  • 5.3 干扰信号作用下自适应控制算法研究75-78
  • 5.3.1 干扰信号对自适应控制算法影响研究75-77
  • 5.3.2 干扰信号预测77-78
  • 5.4 仿真及实验验证78-83
  • 5.5 本章小结83-85
  • 6 电动汽车充电站可靠性研究85-109
  • 6.1 引言85-86
  • 6.2 典型供电方式可靠性研究86-94
  • 6.2.1 交流供电方式可靠性分析86-90
  • 6.2.2 直流供电方式可靠性分析90-94
  • 6.3 冷备用冗余供电方式及其可靠性研究94-98
  • 6.3.1 冷备用冗余供电方式可靠度分析95-96
  • 6.3.2 冷备用冗余供电方式MTTF分析96-98
  • 6.4 分布式充电站及其可靠性研究98-101
  • 6.4.1 分布式充电站可靠度分析99-101
  • 6.4.2 分布式充电站MTTF分析101
  • 6.5 N+1冗余供电的分布式充电站及其可靠性研究101-107
  • 6.5.1 N+1冗余供电的分布式充电站可靠度分析103-105
  • 6.5.2 N+1冗余供电的分布式充电站MTTF分析105-107
  • 6.6 本章小结107-109
  • 7 结束语109-113
  • 7.1 全文总结109-110
  • 7.2 作展望110-113
  • 参考文献113-123
  • 附录123-127
  • 学位论文数据集127


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