导读:本文包含了局部遮阴论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:光伏发电系统,最大功率点跟踪,回退粒子群算法,局部遮阴
局部遮阴论文文献综述
胡然[1]（2019）在《局部遮阴下的光伏发电系统多峰MPPT控制研究》一文中研究指出光伏发电是目前运用广泛的可再生清洁能源,其中光伏发电系统的一个重要技术是最大功率点跟踪(MPPT)。可是在实际应用中,光伏阵列的很容易出现被局部遮挡现象。此时,光伏电池功率输出曲线上会呈现多个极值点的情况,因此就会造成经典的最大功率点跟踪方法难以避免的会只能搜索到某一个局部最大值。所以,对于局部遮阴情况下的太阳能电池发电组件的最大功率点跟踪算法的研究是很有必要的。论文介绍了光伏发电系统的组成、分类及运用,分析了太阳能电池组件的发电原理和输出特性。阐述了热斑效应的发生原因与解决方法,对局部遮阴下P-V曲线呈现多个峰值的原因进行分析,而且还研究了其太阳能电池的物理模型和数学模型。总结了几个经典MPPT算法与多峰MPPT算法,总结出这些方法的优势与缺陷。论文介绍了基本粒子群算法(PSO)的原理及设计流程,对于其不易追踪到全局最优值且寻优速度慢、收敛精准度不高等不足,本文采用了一种改进型的回退PSO算法,随后对所提算法的性能给出几个函数试验分析,测试结果表明回退粒子群算法不仅在寻优精度还是在收敛速度方面都比基本PSO算法更优秀。针对回退PSO算法在多峰值寻优上的优势,适用于局部遮阴情况下的MPPT控制中,然后在Simulink中搭建了回退PSO算法MPPT控制模块的整个系统模型,得到的结果分析证明该算法对多峰MPP的跟踪具有良好的快速性与精确性,从而完成光伏电池处于局部阴影下MPPT的全局寻优。最后对控制系统中每个模块的仿真模型进行搭建,并对整个控制系统进行仿真研究。仿真结果显示此算法可以将最大功率点快速且精确跟踪到,还有系统的输出功率一直在最大功率点电压周围,成功证明了此算法的可行性和有效性,从而提高了局部遮阴情况下太阳能光伏发电系统的输出效率。(本文来源于《上海电机学院》期刊2019-05-24）
黄世辉[2]（2018）在《局部遮阴情况下光伏阵列最大功率追踪算法的研究》一文中研究指出能源的利用在人类社会前进步伐上不可缺乏。随着科技的发展,不可再生能源不断的消耗,传统能源已经不能满足人类的需求,新能源的研究成为热点。作为绿色、新型、可再生能源的代表,太阳能的前途无疑是光明的,未来可能成为不可再生能源的替代品。目前对太阳能最主要的利用方式是光伏发电,光伏发电中关键技术之一是最大功率追踪算法。近年来广大学者对其进行研究与探索,其中对理想情况下光伏阵列的最大功率追踪的研究尤为广泛。然而,实际生产生活中,由于各种因素比如树叶,乌云,建筑物等的遮挡,光伏阵列容易受到不均匀的光照,光伏阵列的输出不再呈现单峰特性,而是具有多个极值的曲线。在此情况下,传统的最大功率跟踪技术容易搜寻到局部最大功率点,影响了光伏发电的效率。因此,对遮阴情况下光伏阵列的最大功率跟踪技术的研究具有重要意义。针对传统最大功率控制算法在光伏阵列遮阴情况下易追踪到局部最大功率点的缺陷,本文针对不同光伏发电规模提出了不同的算法:我国西部光伏发电站大多是采取集中式大型光伏发电的形式,因此采用基于环境参数的改良粒子群算法。粒子群算法作为一种新兴智能算法,适用于多峰特性曲线的最大值查找。我国中东部建筑物密集,一般使用的是分布式光伏发电形式,对每块光伏电池进行最大功率跟踪,随后串并联在一起。本文提出了一种基于功率变化的叁点变步长扰动观察法。将上述两种方法在MATLAB/Simulink进行仿真分析,结果表明提出的两种算法都能比较迅速的追踪到最大功率点,动态性和稳定性都非常优良。随后本文还设计了具体的电路以及对应的软件对基于功率变化的叁点变步长扰动观察法进行验证,实验结果证明其可行性。(本文来源于《湖南大学》期刊2018-05-01）
闪超星[3]（2018）在《局部遮阴下独立光伏MPPT控制系统的研究与设计》一文中研究指出随着传统能源的日益枯竭以及对环境造成的不良影响,可再生清洁能源备受关注。太阳能是可再生清洁能源,太阳能发电已经成为世界能源的重要组成部分,但太阳能电池的光电转换率较低,大多数光伏发电系统采用最大功率点跟踪(Ma×Power Point Tract.MPPT)技术以获得较高的输出功率。本文主要研究独立光伏发电系统的MPPT技术以及蓄电池的充放电控制策略并设计一款具有MPPT功能的充放电控制器。光伏阵列受环境因素影响存在局部遮阴情况时会出现多个功率点,此时传统MPPT算法失效,为解决这些问题,首先学习了太阳能电池工作原理及数学模型,并通过MATLAB/Simulink搭建光伏阵列的仿真模型,研究了光伏阵列的输出P-U和I-U曲线;在独立光伏控制技术中,通常采用调节DC/DC电路的占空比来实现MPPT技术,因此在局部遮阴情况下,对BUCK电路的光伏阵列输出P-D曲线进行了仿真分析。另外,通过对蓄电池充电特性以及常用蓄电池充电策略优缺点的研究,采用MPPT充电与恒压充电和浮充充电相结合的叁阶段充电策略。通过分析传统MPPT算法和粒子群(Particle Swarm Optimization.PSO)算法的优势和不足,对粒子群算法进行了改进,并采用将改进的PSO算法与自适应步长扰动观察法相结合的复合控制策略。针对传统粒子群算法存在搜索速度较慢、粒子初始化位置不易确定,易陷入局部极值等问题,设计了固定边界种群粒子位置初始化方法和分段最大步长策略,以改善算法性能;针对在光照渐变情况下,单一粒子群算法会导致功率损失的问题,引入自适应步长扰动观察法,以保证系统输出功率稳定在全局最大功率点。仿真结果表明,本文改进的复合MPPT控制算法,在局部遮阴下与传统PSO算法相比能更迅速且稳定地追踪到全局极值。分析了常用的DC/DC拓扑结构,对独立光伏充放电控制器的硬件和软件设计进行了详细介绍。硬件电路的设计主要包括充电电路,功率管驱动电路,主控电路,采样电路和LED恒流驱动电路等;软件设计主要包括系统主控程序,采样滤波程序,充电控制程序和LED恒流控制程序等;本文设计的控制器硬件成本较低且具有较强的可扩展性。对设计的独立光伏充放电控制器进行了测试和分析。先对控制器各模块单独进行调试,确保可以工作后,分别对恒流充电程序,恒压充电程序,MPPT算法和LED驱动程序进行了测试。测试结果表明该控制器基本满足设计需求。(本文来源于《湖南大学》期刊2018-04-16）
赵丹[4]（2010）在《支持向量机回归算法预测局部遮阴光伏发电系统最大功率》一文中研究指出太阳能是一种新型的绿色可再生能源,光伏发电产业在未来有着良好的发展前景。但是由于光伏电池能量转化率低以及伏安特性的高度非线性等特点,因此研究具有全局搜索能力的MPPT控制算法,实现光伏发电系统的最大输出功率,是提高光伏电池利用率的关键。实际的光伏系统受外界环境影响较大,系统输出存在随机性,特别是局部遮阴或光照不均等情况造成的阵列失配以及热斑现象不仅会影响光伏系统的功率输出,更造成安全和可靠性问题,并且在局部阴影条件下光伏阵列的P-V特性出现多个极值点,使得常规的最大功率跟踪算法失效。因此本文将支持向量机回归算法应用于光伏系统研究,利用支持向量机的全局优化、适应性强、泛化性能好等优点,对光伏组件的最大功率点进行预测跟踪。论文分析了光伏电池的电路模型和输出特性,在此基础之上对光伏阵列特性进行仿真,对目前国内外局部遮阴下最大功率算法的研究成果进行分析与评述。在分析了最大功率点影响因素的基础上,对支持向量机回归算法理论进行分析与阐述,针对光伏阵列特性出现的多极值问题,提出了基于支持向量机回归拟合的最大功率预测模型。仿真结果表明,支持向量机预测模型具有较高的精度和效率。在Matlab/Simulink中建立基于SVR预测模型的光伏系统最大功率点跟踪控制系统,仿真结果验证了算法的有效性。最后,搭建了系统的硬件电路,在室外全光照条件下和局部遮阴情况下进行了实验。实验结果表明系统运行稳定,对于环境的变化有较好的响应能力。(本文来源于《天津大学》期刊2010-05-01）
周航[5]（2009）在《基于粒子群算法的局部遮阴光伏发电系统MPPT控制的研究》一文中研究指出局部遮阴或光照不均等现象在各种光伏发电系统中是普遍存在的。遮阴造成的阵列失配现象以及热斑现象不仅会影响太阳能系统的功率输出,造成安全和可靠性问题,并且在局部阴影条件下光伏阵列的P-V特性出现多个极值点,使得常规的最大功率跟踪算法在这种情况下失效。克服局部遮阴对阵列输出功率影响的解决办法主要分为两个方面,一是研究具有全局搜索能力的最大功率跟踪算法,另外就是研究太阳能阵列结构的优化组合方法。目前国内外对局部遮阴下最大功率跟踪算法的研究仅限于对常规算法的一些改进或是引入复杂的计算,并且对阵列结构讨论不够深入。针对局部遮阴情况下的光伏阵列特性出现多个极值点的问题,并且考虑到粒子群算法在多峰函数优化、全局寻优方面的良好性能,本文把粒子群算法应用到了光伏发电系统的最大功率跟踪控制当中,提出了基于粒子群的局部遮阴下的多峰最大功率控制算法。算法主要是针对传统的串联式结构,使用粒子群与MPPT算法相结合,解决了局部遮阴下多峰寻优的问题。通过对光伏发电系统的阵列结构的深入分析,介绍了一种新型的独立组件并网发电结构,它不存在遮阴引起的光伏组件之间的不匹配损耗。每个组件具有独立的MPPT控制器,是未来最具有竞争力的光伏发电系统结构。独立组件结构需要对每个模块进行独立的最大功率控制,其本质上是一个多变量控制问题,利用粒子群算法的多变量寻优的特性,对光伏阵列的多个模块的最大功率点进行寻优,实现了光伏模块的群控。两种算法都是把粒子群算法的寻优和常规的最大功率跟踪算法的结合起来,不仅很好地克服了局部遮阴带来的问题,而且实现了两种算法优点的互补,提高了最大功率的输出总量和最大功率跟踪控制的准确性和收敛速度。通过在Matlab/Simulink中对两个算法进行仿真实验,验证了算法的有效性,并且分析了两个算法在最大功率跟踪上的优略。最后,搭建了系统的硬件电路,在室外人为制造的局部遮阴情况下进行了实验,实验结果光伏模板的输出电压被稳定地控制在最大功率点的电压附近,从而证明了算法的有效性。(本文来源于《天津大学》期刊2009-06-01）
局部遮阴论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
能源的利用在人类社会前进步伐上不可缺乏。随着科技的发展,不可再生能源不断的消耗,传统能源已经不能满足人类的需求,新能源的研究成为热点。作为绿色、新型、可再生能源的代表,太阳能的前途无疑是光明的,未来可能成为不可再生能源的替代品。目前对太阳能最主要的利用方式是光伏发电,光伏发电中关键技术之一是最大功率追踪算法。近年来广大学者对其进行研究与探索,其中对理想情况下光伏阵列的最大功率追踪的研究尤为广泛。然而,实际生产生活中,由于各种因素比如树叶,乌云,建筑物等的遮挡,光伏阵列容易受到不均匀的光照,光伏阵列的输出不再呈现单峰特性,而是具有多个极值的曲线。在此情况下,传统的最大功率跟踪技术容易搜寻到局部最大功率点,影响了光伏发电的效率。因此,对遮阴情况下光伏阵列的最大功率跟踪技术的研究具有重要意义。针对传统最大功率控制算法在光伏阵列遮阴情况下易追踪到局部最大功率点的缺陷,本文针对不同光伏发电规模提出了不同的算法:我国西部光伏发电站大多是采取集中式大型光伏发电的形式,因此采用基于环境参数的改良粒子群算法。粒子群算法作为一种新兴智能算法,适用于多峰特性曲线的最大值查找。我国中东部建筑物密集,一般使用的是分布式光伏发电形式,对每块光伏电池进行最大功率跟踪,随后串并联在一起。本文提出了一种基于功率变化的叁点变步长扰动观察法。将上述两种方法在MATLAB/Simulink进行仿真分析,结果表明提出的两种算法都能比较迅速的追踪到最大功率点,动态性和稳定性都非常优良。随后本文还设计了具体的电路以及对应的软件对基于功率变化的叁点变步长扰动观察法进行验证,实验结果证明其可行性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
局部遮阴论文参考文献
[1].胡然.局部遮阴下的光伏发电系统多峰MPPT控制研究[D].上海电机学院.2019
[2].黄世辉.局部遮阴情况下光伏阵列最大功率追踪算法的研究[D].湖南大学.2018
[3].闪超星.局部遮阴下独立光伏MPPT控制系统的研究与设计[D].湖南大学.2018
[4].赵丹.支持向量机回归算法预测局部遮阴光伏发电系统最大功率[D].天津大学.2010
[5].周航.基于粒子群算法的局部遮阴光伏发电系统MPPT控制的研究[D].天津大学.2009