太陽能作為一種新能源越來越受到各國的重視。光伏電池本身具有較強的非線性特征,因此最大功率點跟蹤是光伏電池研究的一個重點。本文以光伏并網發(fā)電系統作為研究對象,具體研究內容如下。首先,系統地論述課題研究的背景以及研究現狀,對光伏并網發(fā)電系統的原理和基本組成部分進行了簡單地介紹。其次,對光伏電池的工作原理進行分析并且推導出工程實際中光伏電池輸出特性的表達式。在此基礎上對光伏電池進行建模,并且對仿真的結果進行了分析,實驗結果表明簡化的工程電池模型可以較好地反映出光伏電池的特性。然后,分析了最大功率點跟蹤的原理并對比了常用控制方法的優(yōu)缺點。論述了 BP神經網絡以及遺傳算法的原理,利用遺傳算法優(yōu)化BP神經網絡,將大變異的思想引入遺傳算法,提出了大變異遺傳算法優(yōu)化BP神經網絡的最大功率點跟蹤方法。構建了 LGA-BP的最大功率點跟蹤的模型并進行仿真。從仿真結果可以看出,較傳統的方法而言,改進后的方法能夠更好地跟蹤到光伏電池的最大功率點。最后,構建了基于SPWM的電壓型并網逆變器控制的三相雙級式光伏并網發(fā)電系統。對逆變器的控制策略進行研究分析,選用的為雙環(huán)控制策略,外環(huán)采用的是電壓控制策略,內環(huán)采用的... 

【文章來源】：山東科技大學山東省

【文章頁數】：83 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 課題的研究背景與意義
    1.2 國內外研究現狀
    1.3 光伏發(fā)電系統的類型
    1.4 本文的主要研究工作
2 光伏電池的建模及仿真分析
    2.1 光伏電池的工作模型與電量方程
    2.2 工程用光伏電池的數學建模
    2.3 光伏電池的建模仿真與研究
    2.4 本章小結
3 最大功率點跟蹤原理及控制方法
    3.1 最大功率點跟蹤的原理及常用控制方法
    3.2 BP神經網絡及遺傳算法的原理
    3.3 大變異遺傳算法優(yōu)化BP神經網絡的研究
    3.4 基于LGA-BP的MPPT的建模與仿真
    3.5 本章小結
4 三相雙級式光伏并網發(fā)電系統控制策略的研究
    4.1 光伏并網系統的拓撲結構
    4.2 三相雙級式光伏并網逆變器的控制策略
    4.3 基于SPWM的雙閉環(huán)并網控制
    4.4 三相雙級式光伏逆變并網系統的仿真模型及波形分析
    4.5 本章小結
5 總結與展望
    5.1 總結
    5.2 展望
參考文獻
致謝
作者從事科學研究和學習經歷簡介
攻讀碩士期間主要成果


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于大變異GA-BP的MPPT的仿真與研究[J]. 劉寧,張晶,趙圣芳.  制造業(yè)自動化. 2017(07)
[2]基于蟻群優(yōu)化的MPPT算法研究[J]. 武玉晶,劉寧,呂恒琪.  數學的實踐與認識. 2017(05)
[3]基于防突變負載的光伏并網發(fā)電最大功率點跟蹤方法與實驗研究[J]. 方小坤,安毓英.  電測與儀表. 2017(03)
[4]太陽能發(fā)展“十三五”規(guī)劃[J].   太陽能. 2016(12)
[5]改進BP神經網絡的光伏系統發(fā)電功率預測[J]. 韓艷贊,周偉.  計算機系統應用. 2016(11)
[6]LCL并網逆變器的電流雙閉環(huán)控制[J]. 劉文軍,周龍,陳劍,唐西勝,宋毅,何禹清.  電力系統保護與控制. 2016(17)
[7]基于恒電壓跟蹤法和自適應占空比擾動法的最大功率點跟蹤研究[J]. 許潔,劉星橋.  電測與儀表. 2016(09)
[8]基于BP神經網絡的光伏發(fā)電預測模型設計[J]. 王思睿,薛云燦,李彬,鄧立華,顧菁.  微處理機. 2016(02)
[9]基于改進的擾動觀察法在光伏發(fā)電MPPT中的應用[J]. 陳令軍,戴瑜興,全惠敏.  電源技術. 2016(03)
[10]基于BP神經網絡算法的光伏發(fā)電預測系統設計[J]. 張文濤,辛義.  科技創(chuàng)新與應用. 2016(07)

碩士論文
[1]三相單級式光伏并網發(fā)電系統的研究[D]. 武玉晶.山東科技大學 2017
[2]鍋爐燃燒系統的智能控制與仿真研究[D]. 吉龍生.哈爾濱理工大學 2016
[3]智能控制在啤酒發(fā)酵系統溫度優(yōu)化控制中的研究[D]. 徐佳.哈爾濱理工大學 2016
[4]基于混合優(yōu)化神經網絡的光伏發(fā)電MPPT方法研究[D]. 許曉琳.沈陽建筑大學 2016
[5]太陽能發(fā)電技術的綜合評價及應用前景研究[D]. 辛培裕.華北電力大學 2015
[6]光伏發(fā)電系統最大功率跟蹤技術研究[D]. 李艷.天津大學 2015
[7]光伏發(fā)電系統最大功率點跟蹤研究[D]. 孫德達.山東大學 2014
[8]基于粒子群算法優(yōu)化BP神經網絡的光伏系統最大功率點跟蹤研究[D]. 郭亮.西南交通大學 2011



本文編號：3197546