太阳能(光伏)应用系统优化控制的研究
太阳能(光伏)应用系统优化控制的研究【摘要】:随着众多不可再生能源的消耗殆尽和环境污染的日益严重,新型能源的开发及利用逐渐成为人们日益关注的焦点。太阳能凭借其他能源不可比拟的优势,
【学位授予单位】:青岛大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TM615
【目录】:
- 摘要2-3
- Abstract3-6
- 第一章 绪论6-20
- 1.1 课题背景6-11
- 1.1.1 能源危机与环境污染6-7
- 1.1.2 太阳能和光伏发电7-11
- 1.2 光伏应用系统概述11-16
- 1.2.1 光伏应用系统的构成11-13
- 1.2.2 光伏应用系统的分类13-16
- 1.3 国内外关于光伏应用系统的研究动向16-18
- 1.3.1 并网光伏应用系统16-17
- 1.3.2 变换器17
- 1.3.3 MPPT控制17-18
- 1.4 本课题的研究意义及主要内容18-20
- 第二章 光伏电池的建模及仿真研究20-40
- 2.1 光伏电池简介20-23
- 2.1.1 光伏电池的工作原理20-21
- 2.1.2 光伏电池的分类21-22
- 2.1.3 光伏电池的发展趋向22-23
- 2.2 光伏电池输出特性的研究23-34
- 2.2.1 光伏电池的等效电路23-26
- 2.2.2 光伏电池的输出特性26-28
- 2.2.3 光伏电池输出特性的仿真及实验研究28-34
- 2.3 光伏阵列的建模及仿真研究34-38
- 2.3.1 光伏阵列的数学模型34-35
- 2.3.2 光伏阵列的建模及仿真研究35-38
- 2.4 本章小结38-40
- 第三章 光伏应用系统最大功率点跟踪控制的研究40-68
- 3.1 MPPT控制的基本原理40-41
- 3.2 MPPT控制方法研究41-47
- 3.2.1 恒定电压控制法41-43
- 3.2.2 扰动观察法43-44
- 3.2.3 电导增量法44-46
- 3.2.4 模糊逻辑控制法46
- 3.2.5 其他MPPT控制方法46-47
- 3.3 光伏阵列MPPT控制的实现策略47-51
- 3.4 仿真结果及分析51-64
- 3.4.1 扰动观察法的仿真结果51-57
- 3.4.2 电导增量法的仿真结果57-63
- 3.4.3 两种MPPT算法仿真结果的分析与比较63-64
- 3.5 一种改进的扰动观察法64-67
- 3.5.1 改进扰动观察法的算法原理64-65
- 3.5.2 改进扰动观察法的仿真结果65-67
- 3.6 本章小结67-68
- 第四章 基于GA优化的RBF神经网络在光伏电池MPPT中的应用68-80
- 4.1 遗传算法68-71
- 4.1.1 遗传算法的基本思想68-71
- 4.1.2 遗传算法的特点71
- 4.2 RBF神经网络71-73
- 4.2.1 RBF神经网络的结构及特点71-73
- 4.2.2 RBF神经网络的学习方法73
- 4.3 基于GA优化的RBF神经网络在光伏电池MPPT中的应用73-78
- 4.3.1 基于GA优化的RBF神经网络的实现方法73-76
- 4.3.2 GA-RBF神经网络在光伏电池MPPT中的应用76-78
- 4.4 本章小结78-80
- 第五章 结论与展望80-82
- 参考文献82-85
- 致谢85-86
- 攻读学位期间发表的学术论文86-88
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