光伏逆变器的并网研究

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1、光伏逆变器的并网研究第1章绪论1.1课题研究背景随着社会的不断进步,农业、工业和服务业等产业对能源的需求越来越大。当前,人类主要利用火、水和核能进行发电。火力发电需要消耗大量的具有污染性质的燃料。这些化石燃料都属于不可再生能源,且在地球上分布不均匀,含量有限,面临着匮乏的危险。这些燃料燃烧后容易引起温室效应,燃烧后产生的废弃物质对环境容易造成污染,严重影响着人类的身心健康。水力发电需要消耗大量的水能源,尽管地球上的水能源非常丰富,但是水力发电受各种自然条件的限制比较大大,当前并没有得到有效的推广。核能发电在正常情况下是非常环保的,但是一旦发生核泄漏的情况,核反应产生的

2、放射性物质将会对人类带来灾难性的危害。因此,利用新能源进行发电是一种发展趋势[1]。光能是一种利用价值极高的可再生能源,环保是其显著的优点之一,正是基于此,利用光能进行发电日渐备受人们的关注。根据欧洲组织JRC的预测,到二十二世纪,光能将比目前得到极大的利用,未来在所有能源中将占一半比重以上[2]。随着光伏产业的迅猛发展,光伏并网发电系统开始由经济欠发达的农村逐渐向城市过度,光伏建筑一体化的思想逐渐被人们接受,太阳能逐步由补充能源的角色向替代能源转变。在光伏产业中,光伏并网发电已经成为了非常重要的研究方向。光伏并网发电不仅能改变传统的能源消耗结构,对不可再生能源的消耗

3、起到一定的缓解作用,而且由于光能的优势,对人类健康和改善生态环境有重大的意义。......1.2国外光伏并网系统的研究现状及趋势光伏发电技术的研究工作开始于上世纪50年代,光伏发电系统按结构可以划分为并网系统,离网系统与混合系统,并网系统是未来的研究与发展方向。光伏逆变器输出的直流电通过逆变器变换成交流电,进而与电网连接,多余的电量可以卖给电网,夜晚也可以从电网购电。进入二十一世纪以来,全世界各个国家为了推动光伏并网发电技术,出台了许多具有积极信号的政策。例如西方国家和近邻日本对光伏并网用户采取低税收、高补贴的措施,大大加速了光伏并网发电系统的利用率。根据国际组织So

4、larbuzzLLC有关光能工业的年度报告,可知在2007年时全球光伏并网发电设备的安装量是2826M)聚类算法,是普通C均值(HCM)聚类算法的改进。FCM聚类算法的核心思想是使同一类别中数据相似度最大,而与其它类别中的数据相似度最小[10]。由于FCM聚类采用了隶属度的概念,所以其对数据是一种模糊的柔性的划分,这是与HCM聚类算法的最大不同之处。.......2.2模糊神经网络神经网络是一个高度非线性的大规模并行信息融合处理系统,可以看作是一种对多输入信号实现函数变换的融合系统,但是神经网络不适合表达基于规则的知识,不能够很好地利用已有的先验知识,这样导致网络的训

5、练时间增加,在训练学习过程中容易陷入局部极值点[13]。模糊逻辑可以处理一系列具有不确定性、非线性的问题,适合处理表达比较模糊的知识,其推理过程具有人类的思维方式。虽然模糊逻辑具有这些显著优点,但是其最大的缺点表现在缺乏自学习和自适应能力上[13]。模糊神经网络将神经网络和模糊逻辑各自的优点结合起来,形成了性能更好的系统[14]。到目前为止,有许多形式的模糊神经网络,其中基于标准型的模糊神经网络比较常见[15],如图1所示。本章以某局部电力系统为例,超短期负荷值的监测或者预测是按照如下规则进行的:将一天从0点整到24点整平均划分成24个时间段,每个时间段都是一小时,每

6、小时间隔15分钟得到(0min、15min、30min和45min)超短期负荷值。选定如表1所示的某日超短期负荷数据,采用上述的蚁群和FCM相互结合的聚类算法对其进行聚类分析,根据聚类结果可以确定各时间段内超短期负荷的变化情况。为了能够比较准确的预测变化情况,可以选定1.2节所示的模糊神经网络对大量相似日的数据进行训练学习,通过仿真验证本设计的合理性。.......第3章光伏逆变器并网控制总体方案.........173.1并网控制的总体结构....173.2并网控制的总体方案....18第4章DC/DC变换环节..........204.1光伏电池的基本特性....

7、204.2Boost变换电路.......234.3最大功率点跟踪(MPPT)控制方法.......254.4仿真..........314.5本章小结..........36第5章DC/AC变换环节..........375.1锁相环......375.2电流滞环控制.........415.3基于SP的电流控制.....505.4本章小结.........65第6章孤岛检测当公共电网中用电负荷较少时,为了节省资源,光伏逆变器可以与电网断开连接;或者电网发生故障导致与光伏逆变器断开,由光伏逆变器组成的电源仍然和本地负载相连,并继续供电,形成了电力孤

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