考虑组件温度影响的光伏最大功率点跟踪改进策略研究

【摘要】：太阳能是新能源的重要组成部分,大规模使用太阳能对缓解化石能源短缺和改善环境污染有着巨大的促进作用。其中光电转换的核心是太阳能电池板,在光伏发电中发挥着举足轻重的作用。但太阳能电池的输出特征具有非线性,且容易受到输出受外界环境的影响。为了最大限度的获得更多的电能,必须进行最大功率跟踪,使电池始终输出最大功率。 本文首先对太阳能电池的输出特性进行了分析,研究发现太阳能电池在不同光照和温度下,其技术参数会有较大差异。同时指出电池的输出特性曲线不仅会受到光照的影响,在不同的温度条件下也会呈现不同的峰值和变化范围。与电池接受复杂光照照射时的情况类似,当出现复杂温度时,太阳能电池的输出特性也会出现多峰的情况,且峰值的个数和分布会随着电池的个数、布局的改变而改变。 接下来本文利用拟合函数提出了一种计算组件温度的方法。针对不同电池板所处的环境因素不同的问题,本文提出利用电池板输出功率的不同来反映外界环境的差异性。利用电站统计的实测数据来确定功率差和各个环境因素之间的函数关系,从而利用功率差就可求得电池板的环境因素,使数据更加精确。进而本文利用神经网络的非线性逼近的能力来解决该方法适应性不强的问题,将神经网络的输出设置为拟合函数的系数,然后将得到的函数系数代入拟合函数中,从而使得拟合函数在不同的环境条件下都能获得最优的结果。 在获得精确光照和组件温度的基础上,本文对最大功率跟踪策略进行了研究。首先分析了光伏电池在发生局部遮阴时输出特性曲线的峰值分布,指出为了跟踪到真正的最大功率点,必须保证工作电压能够跳过局部最优点,进入以全局最优点为中心的单峰区域内。因此提出一种改进的跟踪策略进行最大功率的跟踪。首先利用神经网络根据电池所接受的光照和温度来得到输出电压,进而调整电池工作在该电压处。之后再利用电导增量法进行精确调节,使得输出功率更加精确。 【关键词】：光伏电站 组件温度 函数拟合 最大功率跟踪
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TM914.4
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-18
• 1.1 课题研究背景10-11
• 1.1.1 传统能源的不足和污染问题10-11
• 1.1.2 太阳能的优势11
• 1.2 光伏发电的现状和发展11-14
• 1.2.1 太阳能的利用方式11-12
• 1.2.2 大型光伏电站结构简介12-14
• 1.3 光伏发电研究现状和关键问题14-16
• 1.3.1 光伏电池研究现状14
• 1.3.2 温度对光伏输出特性的影响14-15
• 1.3.3 最大功率点跟踪的研究现状15-16
• 1.4 本文主要研究内容16-18
• 第2章 组件温度对光伏阵列输出功率影响分析18-32
• 2.1 光伏阵列等效电路模型18-19
• 2.2 单一组件温度对光伏组件输出功率的影响19-20
• 2.4 复杂组件温度对光伏阵列输出功率的影响20-30
• 2.4.1 复杂组件温度的产生原因21-25
• 2.4.2 复杂组件温度对输出特性的具体影响25-30
• 2.5 本章小结30-32
• 第3章 光伏组件温度的预测方法32-46
• 3.1 光伏电站典型配置32-33
• 3.2 组件温度预测函数的确定33-37
• 3.2.1 拟合函数的求解步骤33
• 3.2.2 光伏组件温度的影响因素分析33-36
• 3.2.3 基于非线性最小二乘的预测函数36-37
• 3.3 组件温度预测函数的优化37-41
• 3.3.1 光伏组件环境因素的分析37-40
• 3.3.2 预测函数的适应性研究40-41
• 3.4 组件温度预测流程41-42
• 3.5 算例仿真42-45
• 3.5.1 预测函数形式的验证42-43
• 3.5.2 优化前预测函数的仿真43-44
• 3.5.3 优化后预测函数的仿真44-45
• 3.6 本章小结45-46
• 第4章 考虑组件温度的改进最大功率点跟踪策略46-58
• 4.1 最大功率点跟踪简述46-47
• 4.2 光伏阵列多峰输出特性曲线的分析47-49
• 4.3 改进最大功率点跟踪控制策略的原理49-54
• 4.3.1 基于神经网络的光伏系统49-51
• 4.3.2 最大功率点的粗略调节51-53
• 4.3.3 最大功率点的精确调节53
• 4.3.4 改进最大功率点跟踪控制策略的流程53-54
• 4.4 算例仿真54-57
• 4.5 本章小结57-58
• 第5章 结论与展望58-60
• 参考文献60-64
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果64-65
• 攻读硕士学位期间参加的科研工作65-66
• 致谢66

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