一种光伏发电全局最大功率点跟踪控制方法

摘要

太阳能光伏发电系统最大功率点跟踪（MPPT）技术是提高发电效率的关键技术之一。研究和应用MPPT技术具有很深理论意义和应用价值。
　　本文介绍了太阳能光伏电池工作原理、分类、组件、等效电路及其数学模型，并在分析数学模型的基础上利用Matlab/Simulink建立模型仿真得到光伏电池的输出特性曲线，并对其进行分析。并在阅读众多优秀论文的基础上，介绍了多峰情况下全局最大功率点跟踪（GMPPT），具体介绍了5种较有代表性的GMPPT方法，叙述其优缺点，陈列其算法流程图，并对这几种方法进行列表比较。
　　研究了标准粒子群算法的基本原理、运行流程、设计流程、优缺点、参数设置以及与其他优化算法的比较等，然后提出一种自适应粒子群策略，对标准粒子群的惯性权重，加速因子及优化粒子进行自适应改进。最后通过4种基本测试函数去验证算法的性能，结果表明自适应算法在最优值跟踪精确度及收敛速度上都要优于标准粒子群算法。
　　将新型自适应粒子群算法应用在全局最大功率点跟踪中。介绍其具体设计流程和仿真测试。通过一系列仿真验证了算法的跟踪值的精确性、快速性及稳定性。然后介绍了系统的Matlab/Simulink仿真，整个系统包括PV阵列模块，自适应PSO-GMPPT模块，PWM脉冲信号模块和DC/DC变换器模块，并进行了仿真实验，得到功率波形曲线，验证了算法的有效性和可行性。可以看出该算法应用在光伏发电系统全局最大功率点跟踪中，具备收敛速度快，精确度高，且稳定性较好的特点。

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第一章 绪论

1.1 研究背景

1.2 光伏发电的现状及发展趋势

1.3 光伏最大功率点跟踪控制的研究现状及趋势

1.4 本文主要工作及内容安排

第二章 光伏发电最大功率点跟踪概述

2.1 光伏发电系统的组成

2.2 光伏电池

2.3 光伏发电系统最大功率点跟踪

2.4 全局最大功率点跟踪

2.5 本章小结

第三章 一种新型自适应粒子群优化算法

3.1 粒子群算法基础

3.2 新型的自适应粒子群算法

3.3 算法程序设计

3.4 算法性能测试

3.5 本章小结

第四章 一种全局最大功率点跟踪方法

4.1 局部阴影条件下光伏阵列特性分析

4.2 系统控制方法

4.3 自适应PSO-GMPPT控制器控制流程

4.4 系统的建模仿真

4.5 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

致谢

参考文献

附录一

附录二