基于支持向量回归的光伏发电MPPT算法研究
基于支持向量回归的光伏发电MPPT算法研究【摘要】:光伏发电是太阳能利用的一种重要形式,具有无污、无噪声、不受地域限制、非枯竭等优点,是最具发展前景的发电技术之一,目前是仅次于生物
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:TM615
【目录】:
- 致谢4-5
- 摘要5-7
- Abstract7-9
- 目录9-12
- 第1章 绪论12-23
- 1.1 研究背景及意义12-13
- 1.2 光伏发电发展现状及其MPPT研究进展13-20
- 1.2.1 国内外光伏发电产业发展现状和未来趋势13-15
- 1.2.2 光伏发电系统概述15-17
- 1.2.3 光伏发电MPPT研究现状17-20
- 1.3 课题的提出与论文章节安排20-22
- 1.4 本章小结22-23
- 第2章 光伏电池组件输出特性研究及其温度场分析23-48
- 2.1 光伏发电MPPT系统结构23-25
- 2.2 光伏电池发电原理及其数学模型25-28
- 2.2.1 光伏电池分类25
- 2.2.2 光伏电池发电原理25-26
- 2.2.3 光伏电池单二极管等效电路模型26-28
- 2.3 光伏组件工程简化数学模型及输出特性28-33
- 2.3.1 光伏组件的一种工程简化数学模型28-29
- 2.3.2 光伏组件工作温度的影响因素29-31
- 2.3.3 外界环境条件影响下的光伏组件输出特性曲线31-33
- 2.4 光伏组件工作过程中的温度场分析33-41
- 2.4.1 光伏组件封装结构及其模型的简化33-35
- 2.4.2 工作点对光伏组件温度场的影响35-36
- 2.4.3 风速对光伏组件温度场的影响36-39
- 2.4.4 环境温度对光伏组件温度场的影响39-41
- 2.5 光伏组件工作过程中的热变形与热应力分析41-47
- 2.6 本章小结47-48
- 第3章 光伏阵列模型及其输出特性研究48-63
- 3.1 光伏阵列电路结构48-49
- 3.2 局部阴影条件下光伏阵列的建模49-50
- 3.3 局部阴影条件下光伏阵列的输出特性研究50-59
- 3.3.1 光伏阵列设计50-51
- 3.3.2 等效局部阴影条件51-52
- 3.3.3 局部阴影对光伏阵列输出特性曲线的影响52-59
- 3.4 等效局部阴影条件下光伏阵列组成结构的优化59-60
- 3.5 光伏阵列的组态优化控制方案60-62
- 3.6 本章小结62-63
- 第4章 支持向量回归预测光伏阵列最大功率点63-79
- 4.1 机器学习与统计学习理论63-66
- 4.2 支持向量回归算法66-70
- 4.2.1 线性支持向量回归算法66-68
- 4.2.2 核函数68-69
- 4.2.3 非线性支持向量回归算法69-70
- 4.3 支持向量回归预测光伏阵列最大功率70-78
- 4.3.1 外界环境条件的样本数据70-72
- 4.3.2 遮挡程度72
- 4.3.3 光伏阵列最大功率72
- 4.3.4 支持向量回归建模与仿真分析72-78
- 4.4 本章小结78-79
- 第5章 基于支持向量回归的MPPT算法79-92
- 5.1 均匀光照条件下的MPPT算法79-89
- 5.1.1 常规MPPT算法79-84
- 5.1.2 扰动观察与模糊控制的结合算法84-86
- 5.1.3 各算法仿真结果比较86-88
- 5.1.4 均匀光照条件下的MPPT算法的局限性88-89
- 5.2 非均匀光照条件下的MPPT算法89-90
- 5.3 基于支持向量回归的MPPT算法90-91
- 5.4 本章小结91-92
- 第6章 基于支持向量回归的MPPT算法仿真研究92-103
- 6.1 MPPT系统组成结构92-93
- 6.2 MPPT系统的SIMUlink建模与仿真93-98
- 6.2.1 光伏阵列的SIMUlink建模93-94
- 6.2.2 MPPT控制子系统的SIMUlink建模94-95
- 6.2.3 PWM脉冲电路模块的SIMUlink建模95
- 6.2.4 MPPT控制系统的SIMUlink建模95-98
- 6.3 仿真结果分析98-102
- 6.3.1 均匀光照条件下光强突变的MPPT性能比较98-99
- 6.3.2 局部阴影条件下的MPPT性能比较99
- 6.3.3 真实外界环境条件下基于支持向量回归MPPT算法仿真99-102
- 6.4 本章小结102-103
- 第7章 总结与展望103-105
- 7.1 总结103-104
- 7.2 展望104-105
- 参考文献105-109
- 作者简历及在学期间所取得的科研成果109
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