光伏控制器MPPT控制策略的研究与实现

【摘要】：光伏控制器是将光伏电池所产生的电能进行变换,存储于蓄电池中的装置,它是光伏电池与蓄电池的纽带。在传统的方法中,由于光伏电池的输出特性,无法做到让光伏电池保持输出最大功率,这样会造成很多能量损失以及效率低下。所以,能够提高光伏电池利用效率的最大功率追踪(Maximum Power Point Tracking, MPPT)技术成为时下研究热点。本文主要针对单峰值状态下的光伏系统MPPT技术进行研究,以光伏电池的自身特性作为研究基础,搭建了光伏电池的工程数学模型,并进行了Matlab/Simulink仿真分析。本文总结了常用MPPT算法的优缺点,并在传统扰动观察法的基础上,提出一种基于自适应预测算法的梯度式变步长MPPT算法。对扰动观察法和新算法进行Matlab/Simulink仿真比较,仿真结果表明新算法在确保实现简单的基础上,能够有效提高追踪速度和追踪精度。本文设计了一款基于两相交错并联BUCK电路为主电路、TMS320F2808为主控芯片的光伏控制器样机,借助光伏模拟器来进行实验,进而验证本文所提出的算法。 【关键词】：最大功率追踪 光伏系统 光伏电池
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM615
【目录】：

• 致谢7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-15
• 第一章 绪论15-20
• 1.1 光伏发电的背景及意义15-16
• 1.2 光伏控制器简介16-17
• 1.3 光伏控制器MPPT算法的研究现状17-18
• 1.4 论文章节安排18-20
• 第二章 光伏电池的特性及仿真建模20-28
• 2.1 光伏电池的工作原理及特性20-22
• 2.2 光伏电池的等效电路22-24
• 2.3 光伏电池的工程数学模型24-25
• 2.4 基于MATLAB/simulink的光伏电池仿真25-28
• 第三章 光伏系统MPPT控制策略的研究28-38
• 3.1 经典MPPT算法28-32
• 3.1.1 恒定电压法(CVT)28
• 3.1.2 扰动观察法(P&O)28-30
• 3.1.3 电导增量法(ICM)30-31
• 3.1.4 三点法31-32
• 3.2 智能MPPT算法32-34
• 3.2.1 模糊控制法(FCM)32-33
• 3.2.2 神经网络法(NNM)33-34
• 3.3 基于自适应预测算法的变步长MPPT算法34-37
• 3.3.1 自适应预测机制34-35
• 3.3.2 梯度式变步长法35-36
• 3.3.3 基于预测机制的MPPT变步长算法36-37
• 3.4 各种最大功率点跟踪控制方法的比较37-38
• 第四章 MPPT型光伏控制器的设计38-55
• 4.1 系统的设计38
• 4.2 硬件设计38-49
• 4.2.1 控制电路设计38-39
• 4.2.2 主回路设计39-44
• 4.2.2.1 DC-DC变换器的设计39-42
• 4.2.2.2 DC-DC变换器中电感的设计42-44
• 4.2.3 驱动电路的设计44-45
• 4.2.4 电源的设计45-47
• 4.2.4.1 开关电源的分类46
• 4.2.4.2 反激式开关电源的设计46-47
• 4.2.5 检测电路的设计47-49
• 4.2.5.1 电压检测电路的设计47-48
• 4.2.5.2 电流检测电路的设计48-49
• 4.3 软件设计49-55
• 4.3.1 系统程序设计49-50
• 4.3.2 AD采样部分程序设计50-52
• 4.3.3 液晶显示部分程序设计52-55
• 第五章 仿真及实验验证55-64
• 5.1 MPPT控制策略的仿真55-57
• 5.1.1 基于扰动观察法的Matlab/Simulink仿真55-56
• 5.1.2 基于变步长预测机制的Matlab/Simulink仿真56-57
• 5.1.3 仿真结果分析57
• 5.2 实验结果57-64
• 5.2.1 实验平台的组成57-59
• 5.2.2 静态MPPT效率测试59-61
• 5.2.3 动态MPPT效率测试61-64
• 第六章 总结与展望64-66
• 6.1 论文工作总结64
• 6.2 展望64-66
• 参考文献66-69
• 附录69-70
• 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况70

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