分布式光伏系统PV阵列功率优化及预测方法研究

【摘要】：随着世界能源的日益枯竭及环境破坏逐步严重,充分利用绿色的可再生能源对缓解能源危机和环境破坏发挥重要作用。太阳能(光伏)发电作为一种清洁、绿色、可再生能源是实现可持续发展最理想的能源。光伏发电系统的分布式架构作为集中式供电的补充,具有众多优势已被广泛应用于实际中。然而由于客观原因,分布式光伏发电系统运行效率低,输出功率通常无法达到实际最大。因此,优化分布式光伏发电系统功率输出对改善系统运行效率,加速光伏产业发展都具有重要意义。 分布式光伏系统实际运行通常受物体遮挡产生局部阴影导致功率-电压输出曲线呈现多峰特性,常规最大功率跟踪(MPPT)算法失效,需寻找一种具有全局搜索能力算法。另外,在早晨,黄昏,阴雨天气等低光照度条件时光伏发电阵列输出功率较低,与系统中用于电力变换的逆变器额定功率不匹配而降低逆变效率,且输出电能质量差影响电网和负载。针对以上两问题,本文首先从单个光伏系统输出功率入手,基于模拟退火算法的全局收敛性,将其应用在光伏系统局部阴影遮挡时的MPPT,通过仿真和工程实验验证,结果表明该算法能实现多峰曲线的MPPT,可改善局部阴影遮挡对单个光伏系统输出功率的影响；然后从分布式光伏系统拓扑结构入手,设计了一种用于光伏阵列与逆变器连接的完全重构开关拓扑,利用层次聚类理论对拓扑进行重构控制,并加入结合BP-ANN和ARMA算法的光伏系统短期预测手段作为拓扑重构进行条件,使用Matlab建立分布式光伏系统平台和重构拓扑,编写了拓扑重构控制程序,并搭建了光伏系统短期预测实验平台,仿真和实验结果表明完全重构拓扑可改善阵列之间及阵列与逆变器之间的连接,可提高局部阴影和低光照度时分布式光伏系统输出功率,短期功率预测算法具有较高的准确率。 本文提出的模拟退火MPPT算法解决了单个光伏系统局部阴影输出功率问题,完全重构拓扑通过解决局部阴影和低光照度时阵列与逆变器之间功率不匹配问题提升了分布式光伏系统整体输出功率。当然,光伏发电系统输出功率优化问题是多方面的,聚光和追日系统,光伏电池和逆变器都可作为输出功率优化对象,对这些设备的技术改进对功率优化也具有重要作用。 【关键词】：分布式 光伏 重构拓扑 优化 预测
【学位授予单位】：浙江工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TM615
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第1章 绪论11-25
• 1.1 课题研究背景、目的和意义11-12
• 1.2 光伏发电系统及最大功率优化研究概况12-22
• 1.2.1 光伏发电系统基本原理及发展现状12-14
• 1.2.2 光伏发电系统最大功率跟踪技术研究现状14-15
• 1.2.3 分布式光伏发电系统输出功率优化研究现状15-22
• 1.3 论文的主要研究内容22-24
• 1.4 本章小结24-25
• 第2章 光伏阵列最大功率跟踪技术研究25-49
• 2.1 光伏电池理想条件下的最大功率跟踪26-31
• 2.1.1 光伏电池数学模型及P-V特性26-28
• 2.1.2 理想条件下MPPT控制方法28-31
• 2.2 局部阴影遮挡光伏阵列最大功率跟踪31-38
• 2.2.1 光伏阵列局部阴影与阵列失配运行分析31-33
• 2.2.2 局部阴影条件下粒子群优化最大功率跟踪33-35
• 2.2.3 应用改进模拟退火算法的光伏阵列局部阴影MPPT控制35-38
• 2.3 局部阴影遮挡下两种算法的MPPT仿真结果38-41
• 2.4 实验验证41-48
• 2.4.1 局部阴影遮挡MPPT算法的实验平台搭建41-43
• 2.4.2 局部阴影遮挡下两种算法的MPPT实验结果43-48
• 2.5 本章小结48-49
• 第3章 分布式光伏发电系统输出功率优化49-81
• 3.1 光伏系统运行架构分析50-54
• 3.1.1 分布式光伏发电系统实际运行的两个问题51-54
• 3.2 分布式发电系统的重构开关拓扑及控制方法54-65
• 3.2.1 分布式光伏发电系统阵列局部重构及控制方法54-56
• 3.2.2 分布式光伏发电系统阵列完全重构拓扑及其数学模型56-60
• 3.2.3 基于动态聚类的光伏阵列完全重构拓扑控制方法60-65
• 3.3 分布式光伏发电系统重构拓扑的预测65-74
• 3.3.1 光伏阵列拓扑完全重构预测控制分析65-68
• 3.3.2 分布式光伏发电系统短期功率预测的自适应模型68-73
• 3.3.3 加入发电预测的阵列拓扑重构控制方法73-74
• 3.4 分布式光伏发电系统短期功率预测实验74-80
• 3.5 本章小结80-81
• 第4章 分布式光伏发电系统功率优化控制的Matlab仿真81-89
• 4.1 分布式光伏发电系统Matlab建模81-83
• 4.2 可重构拓扑聚类控制仿真结果83-89
• 第5章 总结与展望89-92
• 5.1 总结89-90
• 5.2 展望90-92
• 参考文献92-95
• 致谢95-96
• 攻读学位期间参加的科研项目和成果96

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