独立光伏系统控制器的研究

【摘要】： 在化石能源日益短缺的今天,不可再生能源——太阳能逐渐在能源消费市场上占据了一定的地位,而且太阳能的使用也越来越普遍。因此对于光伏系统的相关研究也一直是不可再生能源领域的一个重要研究课题。目前,由于对太阳能的利用还不是非常普遍,造成了民用光伏电池的价格偏高,而且电池的转换效率还比较低,只有15%~30%,因此光伏系统的性价比不高。一般而言,在光伏发电系统中,光伏电池占整个系统总成本的57%,蓄电池占30%,最大功率控制器占7%,其它占6%。以上数据表明,为了提高光伏系统的性价比,比较合理的方式是研发使系统转换效率更高的控制器。因此具有最大功率跟踪功能(MPPT)的光伏控制器就是本文所研究的重点内容。 本文重点研究了三款不同原理、不同性能的光伏控制器,其光伏系统转换效率是由低到高,在商业上也能满足不同消费层次和不同地域的需求。 第一款控制器是在古典控制器的基础上增加了蓄电池的温度补偿功能,其主要特点是能够在不同温度下安全地用光伏电池为蓄电池充电,不必考虑蓄电池会因过度充电而损害的问题。 第二款控制器是在使用传统电量增量算法的基础上提出了一种新算法:二阶电导增量比较法。此新算法除了继承传统算法快速反应的能力外,还具有跟踪时间快,精度高的特点。 第三款控制器与前一款控制器在原理上具有本质的不同,前一款在控制上属于开环控制系统,而这一款属于闭环控制系统。此款控制器借鉴了人工智能的原理,采用了径向基神经网络算法能够自动识别光伏电池的最大功率输出点,具有反应更快、跟踪时间更短、精度更高的特点,因此将大大增强光伏系统的适用区域。 【关键词】：最大功率跟踪 光伏控制器 温度补偿 二阶电导增量比较法 径向基神经网络
【学位授予单位】：汕头大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：TM615
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 绪论8-14
• 1.1 本研究课题的学术背景8
• 1.2 国内外发展趋势8-9
• 1.2.1 国内太阳能光伏发展趋势8-9
• 1.2.2 国外太阳能光伏发展趋势9
• 1.3 研究的意义9-10
• 1.4 国内外相关研究综述10-12
• 1.4.1 恒定电压跟踪法(CVT)10
• 1.4.2 微扰观察法（P&O）10-11
• 1.4.3 增量电导法（INC）11
• 1.4.4 曲线拟合法11-12
• 1.4.5 状态空间平均法12
• 1.4.6 神经网络法12
• 1.5 主要研究的内容12-14
• 第二章 具有温度补偿功能光伏充电控制器的研究14-25
• 2.1 引言14
• 2.2 阀控式密封铅酸蓄电池（VRLA 电池）的结构和原理14-15
• 2.3 过充点保护电压和再充点保护电压15-17
• 2.4 温度补偿（Temperature Compensation）17
• 2.5 并联充电控制器17-18
• 2.6 光伏充电控制器温度补偿电路设计18-20
• 2.7 光伏充电控制器温度补偿电路的Pspice 的仿真20-23
• 2.7.1 仿真电路参数设定20-21
• 2.7.2 仿真曲线分析21-23
• 2.8 小结23-25
• 第三章 基于PIC 单片机的光伏控制器的研究25-45
• 3.1 引言25
• 3.2 太阳能电池发电原理25-26
• 3.3 单体光伏电池物理模型26-27
• 3.4 光伏电池特性的仿真研究27-31
• 3.5 最大功率跟踪（MPPT）31-36
• 3.5.1 传统增量电导法（INC）31-33
• 3.5.2 二阶增量电导比较法33-36
• 3.6 DC/DC 转换器36-40
• 3.6.1 概述36-37
• 3.6.2 升压型DC/DC 转换器37-40
• 3.7 模拟实验及分析40-42
• 3.8 小结42-45
• 第四章 基于径向基神经网络的光伏控制器的研究45-64
• 4.1 引言45-46
• 4.2 人工神经网络基础知识46-48
• 4.2.1 多输入神经元46-47
• 4.2.2 传输函数47-48
• 4.3 径向基函数神经网络（RBFNN）48-63
• 4.3.1 RBF 神经网络原理48-52
• 4.3.2 径向基函数神经网络的传统K 均值聚类算法52-54
• 4.3.3 径向基函数神经网络的改进型K 均值聚类算法54-55
• 4.3.4 改进型K-means 算法在光伏MPPT 中的应用55-63
• 4.4 小结63-64
• 第5章 总结和展望64-65
• 5.1 研究成果总结64
• 5.2 未来工作展望64-65
• 参考文献65-68
• 攻读学位期间发表的论文68-69
• 致谢69-71
• 个人简历71

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