基于光伏阵列板供电的能源控制系统的研究

【摘要】：近年来,随着光伏产业的迅速发展以及各国政府对基于新能源设备的离散微电网的投资与扶持,越来越多的分布式控制绿色智能房屋模型走进人们的视野。本文中,模型预测控制作为一种最优控制方法,被用于智能房屋的能源管理系统中。在考虑到诸如室外温度及太阳辐射的干扰情况的前提下,该系统的目的是收集太阳能阵列板产生的电能,将其最优化利用到热泵中以控制室内温度并满足各负载的电能需求。本文中智能房屋管理系统包括热力系统和电力系统两大部分:(1)热力系统的物理模型通过二次规划问题进行描述。在达到控制室内温度在参考温度附近的同时,热泵的电力消耗得到合理分配,从而达到能源的最大化利用。与此同时,热泵的电力消耗作为热力系统的控制输入将作为电力系统负载的一部分进行仿真计算。(2)相对于热力系统,电力系统将通过MPC(模型预测控制)控制算法中的MIMO(多输入多输出)线性系统建立状态空间模型。对于该模型的最优化问题,我们基于不同控制要求项的总和,建立成本函数。其目标是不仅能够满足总体电力需求,而且在控制过程中能够优先使用太阳能光伏阵列板直接供电,从而减少对电池供电的依赖。本文所建立的模型中使用的数据均来自Fraunhofer Institute在德国马格德堡市的测量数据。 【关键词】：电力系统 热力系统 热泵 智能房屋 模型预测控制 太阳能光伏阵列板
【学位授予单位】：江苏大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TU855
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第一章 绪论9-20
• 1.1 可再生能源9-11
• 1.1.1 可再生能源的发展历史9-10
• 1.1.2 可再生能源的发展背景10
• 1.1.3 可再生能源的发展现状简介10-11
• 1.2 智能房屋系统概述11-12
• 1.3 国内关于智能房屋供电管理系统的研究现状12-13
• 1.4 热泵组成及工作原理13-16
• 1.4.1 工作原理13-15
• 1.4.2 热泵的分类15-16
• 1.5 光伏阵列板概述16-17
• 1.5.1 工作原理16-17
• 1.5.2 光伏阵列板的发展现状17
• 1.6 模型预测控制-MPC17-18
• 1.7 研究目的及意义18-20
• 第二章 热力系统理论基础及数据模拟20-40
• 2.1 模型概述20-22
• 2.2 状态空间方程的表达方式22-24
• 2.3 模型预测控制算法24-30
• 2.3.1 基于目标计算的参考信号追踪问题24-25
• 2.3.2 无扰动情况下的状态空间方程25-27
• 2.3.3 带扰动的静态空间方程27-30
• 2.4 结果与分析30-40
• 2.4.1 无扰动模拟结果30-31
• 2.4.2 带扰动变量的模拟结果31-40
• 第三章 电力系统模型理论及数据分析40-55
• 3.1 模型描述40-41
• 3.2 状态空间方程的表达形式41-45
• 3.3 模型控制预测方法45-46
• 3.4 结果及分析46-55
• 3.4.1 第一季度数据仿真及分析47-50
• 3.4.2 第二季度数据仿真及分析50-51
• 3.4.3 第三季度数据仿真及分析51-53
• 3.4.4 第四季度数据仿真及分析53-55
• 第四章 总结与展望55-57
• 4.1 总结55
• 4.2 展望55-57
• 参考文献57-59
• APPENDIX59-71
• 致谢71-72
• 攻读硕士学位期间撰写的论文72

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