并网光伏发电系统功率预测和无功补偿控制的研究与仿真

【摘要】：随着全球工业的飞速发展，煤炭、石油等化石能源不断减少，能源形势日益严峻。然而这些能源的消耗同时带来了温室效应以及环境的不断恶化。各国政府对风能、太阳能等可再生能源的需求越来越大，从而使太阳能光伏发电产业得到了飞速发展。 本文根据光伏电池功率输出特性提出了光伏并网发电监控系统中光伏并网发电站功率物理预测方法，同时又结合光伏并网监控系统的无功功率补偿方法提出了一种新型的光伏并网系统，它是将新型静止无功发生器SVG/APF接入光伏并网发电站中。新型光伏并网电站不仅可以并网发电，而且具有无功补偿和谐波抑制功能，既提高了光伏并网发电站的发电效率，同时又减少了光伏电站并网污染和线损。本文在研究基于三相瞬时无功功率理论的基础上，通过对光伏并网电站进行p-q电流检测，并利用该方法提取出非线性负载电流中的无功功率和谐波电流分量，以谐波电流分量作为新型静止无功发生器SVG/APF的电流给定，光伏并网电站的实际输出电流作为反馈，通过无差拍控制的脉宽调制方法控制（PWM）新型静止无功发生器SVG/APF对光伏并网发电站进行无功补偿和谐波抑制。从而避免了光伏并网电站向负载提供无功，减少了谐波电流流入电网。论文通过MATLAB仿真实验验证了建立的静止无功发生器SVG/APF仿真模型可以快速准确的进行无功补偿，验证了本文建立的新型光伏并网系统的可行性。 【关键词】：光伏并网 无功补偿 谐波抑制 SVG/APF
【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7-9
• 1.绪论9-16
• 1.1 课题研究背景9-10
• 1.2 光伏发电技术发展历程及国内外发展现状10-12
• 1.3 无功补偿技术的发展历程及国内外发展现状12-14
• 1.4 课题研究意义14
• 1.5 本文的主要研究内容14-16
• 2.光伏并网发电系统概述16-21
• 2.1 光伏电池发电原理16-18
• 2.2 蓄电池18-19
• 2.3 逆变器19
• 2.4 光伏并网系统分类19-20
• 2.5 本章小结20-21
• 3.光伏电站功率预测研究与仿真实现21-33
• 3.1 BP 神经网络基本原理及其学习算法21-25
• 3.2 BP 神经网络的 MATLAB 实现25-27
• 3.2.1 BP 神经网络前馈函数26
• 3.2.2 BP 神经网络传递函数26-27
• 3.2.3 BP 神经网络学习函数27
• 3.2.4 BP 神经网络训练函数27
• 3.3 光伏电站功率预测模型的结构设计及其 MATLAB 仿真27-32
• 3.3.1 输入层神经节点的确定28
• 3.3.2 隐含层神经节点的确定28
• 3.3.3 输出层神经节点的确定28
• 3.3.4 光伏电站功率预测仿真实验28-32
• 3.4 本章小结32-33
• 4.无功和谐波电流检测及无功控制方法33-46
• 4.1 无功补偿基本原理33
• 4.2 光伏并网发电系统无功补偿和谐波技术要求33-36
• 4.2.1 光伏并网电站无功补偿技术要求33-34
• 4.2.2 光伏并网电站对谐波限制要求34-36
• 4.3 三相电路瞬时无功理论36-39
• 4.4 无功功率和谐波电流瞬时值检测39-41
• 4.5 无功补偿控制方法41-45
• 4.5.1 滞环比较 PWM 电流控制41-42
• 4.5.2 三角波比较控制42
• 4.5.3 电流无差拍 PWM 控制42-45
• 4.6 本章小结45-46
• 5.光伏并网电站无功补偿仿真实验46-53
• 5.1 SVG/APF 装置介绍46-47
• 5.2 光伏并网发电系统无功补偿仿真模型47-49
• 5.3 无功补偿结果及分析49-52
• 5.4 本章小结52-53
• 6.总结与展望53-54
• 参考文献54-59
• 附录 硕士研究生学习阶段发表论文59-60
• 致谢60-61

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