隨著國內(nèi)外光伏發(fā)電行業(yè)的蓬勃發(fā)展,光功率預測技術及逆變器技術也得到了較快的發(fā)展。但現(xiàn)階段光功率預測系統(tǒng)的準確性不太理想,而逆變器的轉(zhuǎn)換效率還有繼續(xù)提升的空間。本文針對這種狀況,提出兩種對應的方法:(1)將BP神經(jīng)網(wǎng)絡應用于光功率預測;(2)將跟蹤光伏電池最大功率點的定步長電導增量法改為變步長電導增量法,并在此基礎上對變步長電導增量法繼續(xù)改進。本文主要完成了以下工作:(1)利用MATLAB設計搭建了 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的模型,并用某一光伏電站的氣象數(shù)據(jù)訓練該網(wǎng)絡,最后將該光伏電站另外一天的氣象數(shù)據(jù)輸入該神經(jīng)網(wǎng)絡,將得到的預測輸出功率與光伏電站自身的光功率預測系統(tǒng)相對比。(2)利用MATLAB設計搭建了光伏電池的仿真模型及測試模型,并與實際的某一型號的光伏電池進行了特性比對,說明搭建的電池模型與實際電池的特性一致,并且搭建了 MPPT模型,比較了定步長與變步長的電導增量法在跟蹤光伏電池最大功率點方面的能力;然后又比較了變步長電導增量法與改進后的變步長電導增量法跟蹤光伏電池最大功率點的能力。仿真結果表明:搭建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型在光功率預測方面比光伏電站自己的光功率預測系統(tǒng)準確度高;證明了變步長電導...

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【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 論文研究的背景、意義和論文目的
        1.1.1 研究背景、意義
        1.1.2 論文研究目的
    1.2 我國能源現(xiàn)狀和結構
    1.3 我國利用太陽能資源的緊迫要求
    1.4 太陽能發(fā)電的主要應用領域
    1.5 光伏太陽能發(fā)電的發(fā)展與研究現(xiàn)狀
        1.5.1 國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀
        1.5.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.6 本章總結
第2章 光伏電站與電池原理
    2.1 光伏電站的模式
    2.2 光伏電站的組成
    2.3 光伏太陽能電池的構造與原理
        2.3.1 光伏太陽能電池的組成
        2.3.2 光伏太陽能電池的基本工作原理
    2.4 本章總結
第3章 光功率預測系統(tǒng)
    3.1 光伏發(fā)電的光功率預測系統(tǒng)的作用
    3.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡光功率預測方法
        3.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡
        3.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的具體推導與網(wǎng)絡訓練
        3.2.3 信號的正向傳遞過程
        3.2.4 差值的逆向運行過程
    3.3 訓練BP神經(jīng)網(wǎng)絡的部分數(shù)據(jù)以及預測當天(2016.07.01)的氣象數(shù)據(jù)
    3.4 訓練完成后得到的BP神經(jīng)網(wǎng)絡結構圖
    3.5 本章總結
第4章 光伏電池模型與逆變器
    4.1 建立光伏電池板的等效模型
    4.2 光伏太陽能電池的特性
    4.3 光伏電池模型的仿真
    4.4 對光伏電池最大功率跟蹤點方法與控制
        4.4.1 對電導增量法的改進
        4.4.2 電池最大功率點跟蹤算法仿真
    4.5 光伏電站的逆變器
        4.5.1 逆變器的性能
        4.5.2 逆變器的結構和原理
        4.5.3 兩級式和單極式逆變器的優(yōu)點和缺點比較
        4.5.4 光伏并網(wǎng)逆變器的技術和性能
        4.5.5 逆變器的孤島保護和低電壓穿越
            4.5.5.1 光伏電站的孤島效應及其危害
            4.5.5.2 孤島效應的檢測方法
            4.5.5.3 逆變器的低電壓穿越能力
            4.5.5.4 低電壓穿越的檢測方法
            4.5.5.5 目前的現(xiàn)狀及改進措施
    4.6 本章總結
第5章 結論
參考文獻
攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文和獲得的科研成果
致謝
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本文編號：3937771