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时间:2019-03-01
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1、分类号:UDC:密级:学校代号:学号:广东工业大学硕士学位论文(工程硕士)118452111104169考虑局部阴影条件下光伏系统MPT控制研究袁志坚指导教师姓名、职称:孟塞遗虽』麴拯学科(专业)或领域名称:电氢工程学生所属学院:自动丝堂院论文答辩日期:圣Q!垒生墨旦墨!目ADissertationSubmittedtoGuangdongUniversityofTechnologyfortheDegreeofMaster(MasterofEngineering)MaximumPowerPointTrackingofPVS
2、ystemunderPartiallyShadedConditionCandidate:YuanZhijianSupervisor:AssociatePrOf.MengAnboMay2014SchoolofAutomationGuangdongUniversityofTechnologyGuangzhou,Guangdong,P.R.China,510006iU¨¨●l㈣6㈨5iU¨¨●l眦B吣5㈣烈呲Y摘要摘要随着分布式光伏发电广泛的应用,光伏发电系统所处的环境变得越来越复杂,特别是在建筑密集的地区安装的中小型光伏系统
3、,局部阴影遮挡问题难以避免。云层遮挡、光伏电池表面灰尘、树木或建筑物遮挡使光照不均匀,造成光伏电池输出特性发生变化,电压功率输出曲线上出现多个极值点,导致传统的最大功率点跟踪(MaximumPowerPointTracking,MPPT)算法有可能出现误判。因此,需要研究一种有效的控制方法来解决局部阴影条件下光伏发电系统的最大功率点跟踪。论文分析了光伏电池的工作原理、物理特性以及热斑效应问题,利用Matlab/Simulink建立了考虑局部阴影的光伏阵列仿真模型。然后对电压功率多峰曲线的产生原理与分布规律进行仿真验证与分
4、析,总结规律并提出光伏阵列优化设计,为研究考虑局部阴影的MPPT方法奠定理论基础。最大功率点跟踪控制是光伏发电系统的一个关键技术。通过分析粒子群优化算法应用于MPPT控制的优缺点,本文采用量子粒子群优化算法实现光伏发电系统的MPPT控制。量子粒子群算法具有收敛精度高、不易陷入局部最优等优点,而且程序实现比粒子群算法更简单。本文详细介绍量子粒子群算法原理、基本特性、算法流程,结合光伏发电系统的最大功率跟踪原理,提出量子粒子群算法应用于光伏发电系统MPPT控制的理论流程。为了验证基于量子粒子群算法在MPPT控制中的可行性与稳
5、定性,应用Matlab/Simulink搭建光伏发电系统的总结构仿真模型。通过对传统MPPT方法、基于粒子群算法及量子粒子群算法控制的仿真对比分析,验证了基于量子粒子群算法在MPPT控制应用中的具有良好的跟踪性能,有效改善了局部阴影条件下光伏阵列输出效率低的问题。关键词:光伏系统,最大功率点跟踪,量子粒子群优化算法,局部阴影AbstractWiththeextensiveapplicationofphotovoltaicdistributedgeneration,photovoltaicpowergenerationsy
6、steminwhichtheenvironmenthasbecomemorecomplex,especiallysmallandmedium-sizedPVsysteminstalledinthebuilt-uparea,thepartialshadowproblemisdifficulttoavoid.Cloudcover,dust,treesorbuildingblockmakephotovoltaiccellssurfaceilluminationuneven?resultinginchangesintheoutp
7、utcharacteristicsofphotovoltaiccells.Becauseanumberofextremepointsappearontheoutputvoltageofthepowercurve,maximumpowerpointtrackingtradition(MaximumPowerPointTracking,MPPT)algorithmsmaybefalsepositives.Therefore,aneffectivecontrolmethodtosolvethemaximumpowerpoint
8、underpartialshadowtrackingphotovoltaicsystemsneedtobestudy.Thisthesisanalyzestheworkingprincipleofphotovoltaiccellsaswellasthephysicalcharacteristicsandtheprob
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