光伏发电系统数据采集实验平台的设计及辨识建模
光伏发电系统数据采集实验平台的设计及辨识建模【摘要】:太阳能,由于其可再生性及无污染性,具有极其广阔的应用前景。随着光伏产业的不断兴起和世界各国政府对光伏项目的大力支持,光伏发电在
【学位授予单位】:兰州交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TM615;TP274.2
【目录】:
- 摘要4-5
- Abstract5-10
- 1.引言10-18
- 1.1 光伏电池发展史及光伏发电系统研究现状10-12
- 1.2 光伏电池温度研究现状12-13
- 1.3 光伏电池建模综述13-16
- 1.4 本文主要研究内容16-18
- 2 光伏发电系统数据采集实验平台的设计18-32
- 2.1 引言18
- 2.2 光伏发电系统平台的搭建及数据采集总体要求18-19
- 2.3 数据采集系统下位机的设计19-22
- 2.4 传感器信号标定22-28
- 2.4.1 电压采集参数辨识22-23
- 2.4.2 电流采集参数辨识23-25
- 2.4.3 温度采集参数辨识25-27
- 2.4.4 风速采集参数辨识27-28
- 2.4.5 太阳总辐射强度采集28
- 2.5 数据采集系统上位机的设计28-30
- 2.6 数据采集系统其他部分的设计30
- 2.7 光伏发电系统数据采集实验平台30-31
- 2.8 总结31-32
- 3 光伏电池温度模型辨识及预测模型32-46
- 3.1 引言32
- 3.2 光伏电池温度机理32-33
- 3.3 光伏电池温度采集实验33-34
- 3.4 光伏电池稳态热模型34-39
- 3.4.1 差分进化算法35-36
- 3.4.2 基于DE的光伏电池稳态热模型辨识36-39
- 3.5 光伏电池的热迟滞效应39
- 3.6 光伏电池温度精确预测模型39-44
- 3.6.1 支持向量回归机40-41
- 3.6.2 粒子群优化算法寻优41-43
- 3.6.3 基于PSO-SVM的光伏电池精确预测模型43-44
- 3.7 总结44-46
- 4 在理想工况下光伏电池的模型辨识46-68
- 4.1 光伏电池模型概述46-50
- 4.2 BPNN机器学习理论50-51
- 4.3 基于DE的光伏电池单体模型辨识51-60
- 4.3.1 单指数模型51-55
- 4.3.2 双指数模型55-57
- 4.3.3 三指数模型57-59
- 4.3.4 小结59-60
- 4.4 基于DE的光伏模组模型辨识60-64
- 4.4.1 单指数模型60-62
- 4.4.2 双指数模型62-63
- 4.4.3 小结63-64
- 4.5 温度对光伏电池输出特性的影响64-67
- 4.6 总结67-68
- 5 局部阴影下光伏电池的辨识建模68-80
- 5.1 光伏电池的反向特性及可靠性68-70
- 5.2 考虑旁路二极管的光伏模组模型辨识70-77
- 5.2.1 旁路二极管的配置70
- 5.2.2 Lambert-W函数70-71
- 5.2.3 基于DE的包含旁路二极管的光伏模组模型参数辨识71-77
- 5.3 考虑阻塞二极管的光伏阵列模型辨识77-79
- 5.4 温度对光伏电池反向特性的影响79
- 5.5 总结79-80
- 6 光伏电池的动态模型80-90
- 6.1 引言80
- 6.2 光伏电池动态模型及动态参数提取80-84
- 6.2.1 光伏电池动态模型80-81
- 6.2.2 光伏电池动态参数提取81-84
- 6.3 光伏电池瞬态特性84-87
- 6.4 温度和串并联个数对非线性等效结电容的影响87-89
- 6.5 小结89-90
- 结论90-92
- 致谢92-93
- 参考文献93-100
- 附录A 光伏电池在理想工况下的稳态模型推导过程(方程 4.5)100-107
- 攻读学位期间的研究成果107
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