检索结果-南通市图书馆

作者：徐川翔扬州大学

学位级别：硕士

近年,随着人类对自然界资源开发速度的日益加快,传统的化石能源的开采量也随之迅猛增长,这就不可避免地带来了全球范围内的能源短缺问题以及化石能源燃烧所引发的严峻的环境污染情况,这些问题的日益严重迫使人类社会寻找新的出路。所以... 详细信息

近年,随着人类对自然界资源开发速度的日益加快,传统的化石能源的开采量也随之迅猛增长,这就不可避免地带来了全球范围内的能源短缺问题以及化石能源燃烧所引发的严峻的环境污染情况,这些问题的日益严重迫使人类社会寻找新的出路。所以,现如今如何找寻并有效利用一种高效的清洁能源是一个迫在眉睫的问题。太阳能作为地球上较容易获得的一种既清洁又高效的能源,越来越被各个领域的学者及专家重视。光伏发电产业得以迅猛发展的重要原因在于其原材料特性,即太阳光所具有的取之不尽用之不竭的特点。所以,光伏发电技术作为能源转换的一种技术形式已经被视作当前能源领域发展的热门课题。为了使光伏组件采集到的光能尽可能地转化为电能,则需要在光伏发电系统中加入功率控制器,从而使光伏组件实时运行于最佳状态。然而由于时变的外部环境的影响,大型光伏发电系统中经常出现无法预计的光伏组件串间失配情况,这将使传统光伏系统的功率控制器无法找寻并精确定位光伏系统整体最佳运行状态,从而导致极其严重的功率损失,甚至可引发火灾的系统热斑故障。在光伏阵列由于云层、光伏阵列附近的建筑物、鸟类等动物排泄物等影响而导致出现部分阴影条件时,阵列中每一个并联的光伏组件串的功率-电压特性曲线将变得复杂且拥有多个峰值,这无疑将增加功率控制器确定阵列最大功率点的困难。所以,如何确定光伏阵列的全局最大功率点,同时提取阵列中每个串并联光伏组件的全部功率是提升光伏发电系统效率至关重要的因素。因此,本文提出了一种名为主动光伏阵列系统及其控制策略来解决上述问题。该系统可以确保当太阳辐射强度因不可预期的环境变量而急剧变化时,系统仍能实时运行于最大功率点。本文的研究对象为受到部分阴影条件影响下的光伏系统,主要研究情况如下:（1）本文利用PSIM软件对光伏阵列的功率-电压特性进行了仿真分析,并对比了传统光伏系统以及主动光伏阵列系统在大型光伏电站规模下的发电情况。仿真结果从理想的自然条件层面,证明了主动光伏阵列系统对输出功率具有提升效果,为后续实验提供了可行性支撑。（2）为了验证主动光伏阵列系统在实际生产生活中的可行性,本文搭建了实验平台并进行了部分阴影条件下主动光伏阵列系统的运行测试实验,及长时间功率提升对比试验。首先,在人为地改变外部环境条件的情况下,对主动光伏阵列系统的应变能力进行了多种运行测试,实验结果充分说明了该系统对各种恶劣突发条件具有很好的适应能力。其次,针对两个由相同型号组成的小型光伏阵列在相同自然条件下进行了长时间功率提升对比实验,在相同阴影遮蔽的实验环境下,观察对照组两光伏系统末端的功率输出情况,实验结果证实了主动光伏阵列系统的高效性和可靠性。（3）本文开创性的提出了在光伏阵列中增设直流变换器,辅以相应的控制策略的一种提升光伏阵列发电效率的升级方案,该方案可以应对当前正在服役的传统光伏发电系统的改造工作。此外,本方案对现行光伏阵列在扩建时所面临的不同型号光伏组件之间的不匹配问题给出了解决方案。综上,本文针对传统光伏系统面临部分阴影条件下,输出功率出现大幅下降的情况、阵列中受到阴影遮蔽的组件可能出现热斑故障的情况给出了主动光伏阵列系统这一高效率解决方案。同时,在针对旧光伏电站的升级改造工程上,该方案同样具有经济、便捷的特点。

关键词：光伏阵列部分阴影条件直流变换器功率控制器最大功率点跟踪

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基于混合改进自适应粒子群算法的光伏MPPT控制

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重庆理工大学学报（自然科学） 2024年第10期38卷 261-266页

作者：樊立萍姚凌颖沈阳化工大学信息工程学院沈阳110142 工业环境-资源协同控制与优化技术辽宁省高校重点实验室沈阳110142

针对常规粒子群算法对部分遮光条件下多峰值光伏阵列的最大功率跟踪容易陷入局部最优等问题,引入混沌映射函数初始化种群,同时引入非线性动态惯性权重系数以及动态学习因子设计自适应粒子群优化算法,构建基于混合改进自适应粒子群(IAPSO... 详细信息

针对常规粒子群算法对部分遮光条件下多峰值光伏阵列的最大功率跟踪容易陷入局部最优等问题,引入混沌映射函数初始化种群,同时引入非线性动态惯性权重系数以及动态学习因子设计自适应粒子群优化算法,构建基于混合改进自适应粒子群(IAPSO)的最大功率点跟踪算法,解决粒子群算法在部分阴影条件下容易陷入局部最优以及稳态波动大等问题。结果显示,IAPSO算法能够适应光照条件的变化,实现光伏阵列快速、高精度的最大功率点跟踪,有效解决了常规最大功率点跟踪方法存在的局部最优、稳态振荡等问题。

关键词：光伏系统部分阴影条件最大功率点跟踪自适应粒子群优化混合改进

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基于多步深度模型预测控制的光伏最大功率点跟踪研究

基于多步深度模型预测控制的光伏最大功率点跟踪研究

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作者：苏志鹏广西大学

学位级别：硕士

为了解决未来中国的能源问题,推进“双碳”战略,中国构建以可再生能源发电为主体的电力系统。光伏发电是现阶段应用较广泛并且极具发展前景的可再生能源发电形式。首先,针对光伏最大功率点跟踪（maximum power point tracking,MPPT）,... 详细信息

为了解决未来中国的能源问题,推进“双碳”战略,中国构建以可再生能源发电为主体的电力系统。光伏发电是现阶段应用较广泛并且极具发展前景的可再生能源发电形式。首先,针对光伏最大功率点跟踪（maximum power point tracking,MPPT）,本文提出了一种多步深度模型预测控制（multistep depth model predictive control,MDMPC）算法;其次,将MDMPC算法应用于均匀辐照度条件下的光伏MPPT;最后,将MDMPC算法应用于部分阴影条件下的光伏MPPT。本文的主要内容如下:（1）为克服模型预测控制无法实现光伏系统状态的精确多步预测的缺点,本文在模型预测控制的基础上结合多步预测模型和深度神经网络提出了一种MDMPC算法。MDMPC算法利用多步预测模型预测未来多个时刻的光伏系统状态;利用深度神经网络估计光伏组件的最大功率点参考值;采用两阶段优化的MPPT策略优化动态过程。（2）在均匀辐照度条件下,为快速准确跟踪变化的最大功率点,优化光伏MPPT动态过程,提高光伏发电效率,本文构建了均匀辐照度条件下的多步预测模型和均匀辐照度条件下的光伏阵列最大功率点参考值的计算模型;将MDMPC算法应用于均匀辐照度条件下的光伏MPPT。仿真实验设置均匀辐照度和温度呈现阶跃变化、平缓变化、非线性变化和随机变化4个案例,且设置了3种对比算法。仿真的系统响应曲线和性能指标表明MDMPC算法能够准确跟踪到最大功率点,并且具有更高的发电效率、更快的跟踪速度和更小的稳态振荡。硬件在环实验展示了功率、电压和电流曲线,实验结果表明MDMPC算法能够快速准确跟踪到均匀辐照度条件下的光伏阵列最大功率点。（3）在部分阴影条件下,为避免光伏阵列工作点陷入局部最大功率点,优化光伏阵列全局最大功率点跟踪动态过程,提高部分阴影条件下的光伏发电效率,本文构建了部分阴影条件下的多步预测模型和光伏阵列全局最大功率点计算模型;将MDMPC算法应用于部分阴影条件下的光伏全局最大功率点跟踪。仿真实验设置3个不同部分阴影条件下的案例,且设置了3种对比算法。仿真的系统响应曲线和性能指标表明了MDMPC算法能够避免工作点陷入局部最大功率点并准确跟踪到全局最大功率点,且具备更高得发电效率、更快的跟踪速度和更小的稳态振荡。本文在硬件在环实验平台上设置3种部分阴影条件对MDMPC算法进行验证。硬件在环实验结果展示了功率、电压和电流曲线。实验结果表明MDMPC算法能够快速准确跟踪到部分阴影条件下的全局最大功率点。

关键词：模型预测控制光伏发电系统最大功率点跟踪深度神经网络均匀辐照度条件部分阴影条件

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基于光伏系统的动态代理模型最大功率点跟踪算法研究

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华电技术 2021年第8期43卷 1-10页

作者：张孝顺谭恬蒙蝶张桂源冯永坤汕头大学工学院广东汕头515063 国网湖南输电检修公司湖南衡阳421000

光伏发电系统在部分阴影条件下,其功率-电压输出特性曲线会出现多个峰值点。针对该问题,传统的最大功率点跟踪算法(MPPT)容易陷入局部最优解且稳定性较差的状况而不再适用。为实现部分阴影条件下最大功率点跟踪,设计了一种基于光伏系统... 详细信息

光伏发电系统在部分阴影条件下,其功率-电压输出特性曲线会出现多个峰值点。针对该问题,传统的最大功率点跟踪算法(MPPT)容易陷入局部最优解且稳定性较差的状况而不再适用。为实现部分阴影条件下最大功率点跟踪,设计了一种基于光伏系统的动态代理模型优化(DSMO)方法。该方法为避免盲目搜索,根据光伏系统的实时数据,采用径向基函数(RBF)网络构建输入/输出特征的动态代理模型。在动态代理模型的基础上,采用贪婪搜索加速收敛。通过恒温恒光照启动测试、恒温光照强度阶跃变化测试、变温变光照强度测试3个算例对该方法的实用性和优越性进行了评估。与蚁群算法(ASO)、灰狼算法(GWO)、扰动观察法(P&O)和粒子群算法(PSO)相比,所提方法在部分阴影条件下能快速稳定地使光伏系统产生更多的能量和更小的功率波动。

关键词：光伏发电系统部分阴影条件最大功率点跟踪动态代理模型优化贪婪搜索

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