基于神经网络与模糊控制的光伏MPPT复合控制的研究

【摘要】：随着全球经济的持续快速发展，大量传统化石燃料被消耗，煤炭、石油、天然气等能源的储量急剧下降，能源危机显现。在这种背景下，太阳能作为一种新兴的绿色可再生能源受到各国的青睐。尤其是近几十年，由于经济的快速发展，光伏产业也得到了前所未有的发展。但是，由于太阳能电池成本高、转化效率低等缺点严重阻碍了光伏产业的进一步发展。为此，各国对于采用最大功率跟踪的方法提高太阳能电池的转化效率做了大量研究。所以，本文研究的重点就是使太阳能电池工作在最大工作点，从而得到最大输出功率。 首先，本文利用MATLAB/Simulink建立了BOOST转换电路以及光伏电池的仿真模型，并对光伏电池所表现出的伏安特性做了详细的分析。其次，文章对目前常用的几种最大功率跟踪方法进行了对比分析，并给出了一些简单的改进措施。然后，本文基于BP神经网络建立了最大功率点电压预测模型，并进行了仿真实验，实验结果显示利用神经网络能够快速准确的预测最大功率点电压。 最后，文章对于常用方法存在的问题，提出了神经网络与模糊控制相结合的光伏MPPT控制方法，并建立了仿真模型。仿真结果表明，该方法能够很好的避免传统方法存在的功率振荡和误判问题，并且系统反应速度快、精度较高。 【关键词】：太阳能电池 最大功率跟踪 MATLAB/Simulink仿真 神经网络 模糊控制
【学位授予单位】：南昌航空大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TM615;TP183
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 绪论8-14
• 1.1 能源危机8
• 1.2 光伏发电的优势8-9
• 1.3 光伏产业的国内外现状与发展前景9-12
• 1.3.1 光伏产业的国内外现状9-11
• 1.3.2 光伏产业的发展前景11-12
• 1.4 本文选题的意义及主要研究内容12-14
• 第2章 太阳能光伏发电系统概述14-23
• 2.1 太阳能光伏发电系统的组成和分类14-17
• 2.1.1 太阳能光伏发电系统的组成14-16
• 2.1.2 太阳能光伏发电系统的分类16-17
• 2.2 DC/DC变换电路17-22
• 2.2.1 Boost电路18-19
• 2.2.2 Boost变换电路MATLAB/Simulink仿真模型19-22
• 2.3 本章小结22-23
• 第3章 光伏电池特性分析与光伏MPPT控制算法23-37
• 3.1 光伏电池23-31
• 3.1.1 光伏电池发电原理23-24
• 3.1.2 光伏电池的等效模型24-26
• 3.1.3 光伏电池输出特性的仿真模型26-29
• 3.1.4 光伏电池仿真曲线分析29-31
• 3.2 光伏MPPT控制算法分析31-36
• 3.2.1 光伏MPPT工作原理31-32
• 3.2.2 MPPT实现的一般方法32-36
• 3.3 本章小结36-37
• 第4章 基于BP神经网络的MPPT建模仿真37-56
• 4.1 人工神经网络37-41
• 4.1.1 人工神经网络基础37-38
• 4.1.2 人工神经网络原理38-40
• 4.1.3 人工神经网络模型分类40
• 4.1.4 MATLAB神经网络工具箱40-41
• 4.2 BP神经网络41-47
• 4.2.1 BP神经网络的结构41-42
• 4.2.2 BP神经网络算法42-47
• 4.3 BP网络的结构设计47-48
• 4.4 BP神经网络的光伏MPPT建模48-55
• 4.4.1 网络样本和输出目标的确定49-51
• 4.4.2 样本的标准化处理51-52
• 4.4.3 光伏阵列MPPT的BP模型的训练与仿真测试52-55
• 4.5 本章小结55-56
• 第5章 神经网络与模糊控制相结合的光伏MPPT56-68
• 5.1 模糊逻辑控制基础56-57
• 5.2 模糊控制器的结构57-58
• 5.3 模糊控制的光伏MPPT建模58-67
• 5.3.1 输入输出变量的确立59
• 5.3.2 模糊规则的确立59-60
• 5.3.3 隶属度函数的确定60-62
• 5.3.4 模糊光伏MPPT的Simulink仿真62-64
• 5.3.5 神经网络与模糊控制相结合的光伏MPPT的Simulink仿真64-67
• 5.4 本章小结67-68
• 第6章 总结展望68-69
• 6.1 总结68
• 6.2 展望68-69
• 参考文献69-72
• 攻读硕士期间发表的论文72-73
• 致谢73-74

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