光伏并网发电系统关键技术研究

【摘要】：随着全球能源危机的日益加剧以及人类环保意识的不断加强，发展利用可再生绿色能源已成为世界各国的共同选择，而太阳能资源凭借自身储存丰富、分布广泛和无污染等独特的优势已成为21世纪人类社会实现能源可持续利用的主要途径之一，因此世界各国纷纷加强了对太阳能光伏发电技术的研究和应用。而作为光伏电站建设主流形式的光伏并网发电系统，虽然近几年了得到了大范围的快速推广应用，但其中的一些关键应用技术依然需要不断的加以研究和完善，从而以提高光伏并网发电系统对太阳能资源的利用效率，进一步缓解人类目前面临的能源匮乏的压力。 在光伏发电技术产生的能源背景下，本文对光伏并网发电系统的关键技术在国内外的发展现状和前景进行了介绍，进一步阐述了光伏并网发电系统的主要构成、基本工作原理、基本分类和主要应用形式。 首先，基于光伏电池的实际等效电路和输出特性，对光伏电池阵列进行了模型的搭建和仿真，并通过对该模型输出特性的研究分析，进而验证了该模型的正确性。其次，在比较分析几种常见的光伏并网逆变器控制方法的基础上，提出了基于锁相环技术与电网电压前馈补偿的并网逆变器复合控制策略，并利用MATLAB软件中的Simulink环境搭建了其仿真模型，对仿真结果进行了研究分析。最后，在阐述光伏发电系统功率预测的目的、方法及影响光伏输出功率因素的基础上，对功率预测模型的参数进行了筛选、确立和处理，并重点对太阳入射角余弦值的计算进行了分析，然后分别将时间段点和太阳入射角余弦值作为BP神经网络功率预测模型的输入参数之一，对光伏发电站进行了功率预测，预测结果表明，相比较于时间段点，太阳入射角更有利于提升光伏功率预测模型的预测准确性。 【关键词】：光伏并网发电系统 光伏电池 控制策略 功率预测
【学位授予单位】：中原工学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TM615
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 目录7-10
• 1.绪论10-15
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 研究目的和意义11-12
• 1.3 国内外研究动态12-14
• 1.3.1 太阳能光伏电池技术12
• 1.3.2 并网逆变器输出电流控制技术12-13
• 1.3.3 光伏功率预测技术13-14
• 1.4 本文的主要研究内容14-15
• 2.光伏并网发电系统介绍15-20
• 2.1 光伏并网发电系统15-16
• 2.2 光伏并网发电系统的分类16-18
• 2.3 光伏并网发电系统的应用18-19
• 2.3.1 屋顶光伏并网发电系统18
• 2.3.2 大型光伏并网发电系统18-19
• 2.4 本章小结19-20
• 3.光伏电池建模及仿真20-31
• 3.1 光伏电池20-23
• 3.1.1 基本结构20
• 3.1.2 工作原理20-21
• 3.1.3 主要技术参数21-23
• 3.2 光伏电池等效电路23-25
• 3.2.1 理想等效电路23-24
• 3.2.2 实际等效电路24-25
• 3.3 光伏电池的模型仿真及特性分析25-30
• 3.3.1 光伏电池模型仿真25-29
• 3.3.2 光伏电池特性分析29-30
• 3.4 本章小结30-31
• 4.光伏并网逆变器的控制策略31-43
• 4.1 并网逆变器拓扑结构31-33
• 4.1.1 隔离型逆变器拓扑结构31-32
• 4.1.2 非隔离型逆变器的拓扑结构32-33
• 4.2 并网逆变主电路分析33-34
• 4.2.1 DC/DC 变换器33-34
• 4.2.2 DC/AC 逆变器34
• 4.3 并网逆变的电流跟踪控制策略34-36
• 4.3.1 滞环比较控制方式35
• 4.3.2 定时比较控制方式35-36
• 4.3.3 三角波比较控制方式36
• 4.4 基于锁相环技术与电网电压前馈补偿的复合控制策略36-40
• 4.4.1 电流内环设计37-38
• 4.4.2 PI 控制器设计38-39
• 4.4.3 电网电压前馈补偿设计39-40
• 4.5 复合控制策略下的光伏并网逆变器仿真研究40-42
• 4.5.1 系统仿真建模40-41
• 4.5.2 仿真结果及分析41-42
• 4.6 本章小结42-43
• 5.光伏并网发电功率预测43-60
• 5.1 光伏功率预测43-44
• 5.1.1 光伏功率预测的目的43
• 5.1.2 光伏功率预测的分类43-44
• 5.2 光伏电站输出功率的影响因素44-46
• 5.3 光伏功率预测模型的数据处理46-48
• 5.3.1 数据的筛选和确立46-47
• 5.3.2 数据的处理47-48
• 5.4 太阳入射角在光伏功率预测模型中的应用48-55
• 5.4.1 各个角度的定义及计算49-51
• 5.4.2 太阳入射角的计算51-54
• 5.4.3 计算应用54-55
• 5.5 BP 神经网络预测模型55-56
• 5.6 BP 神经网络预测模型的仿真与分析56-59
• 5.6.1 基于时间段点的功率预测56-57
• 5.6.2 基于太阳入射角的功率预测57-59
• 5.7 本章小结59-60
• 6.总结与展望60-61
• 参考文献61-65
• 附录 硕士研究生学习阶段发表论文65-66
• 致谢66-67

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