复杂光照条件下光伏发电系统输出特性及最大功率点跟踪研究

太阳能作为一种绿色清洁可替代能源,具有可再生、无污染等优点,近年来发展迅速,光伏发电作为太阳能利用的主要形式,已经成为研究的热点。当今有关光伏发电系统运行的关键性技术已经日渐成熟,但仍然存在成本高、效率低、经济性差等问题,严重制约其进一步推广与应用。因此,如何进一步提高光伏发电系统的效率,降低开发成本,已成为国内外光伏领域专家的研究重点。 本文紧密围绕提高光伏发电系统效率,对复杂光照条件下光伏阵列的输出特性及最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)分别进行研究。主要内容如下： (1)介绍了光伏发电的基本原理,使用Matlab/Simulink搭建了光伏电池仿真模型,仿真分析了光伏电池输出特性曲线。 (2)建立了对复杂光照条件下的光伏阵列模型并对其输出特性进行研究。首先,分析了光伏阵列的局部阴影问题；其次,将输出电流和输出电压分别作为串、并联式光伏阵列输出特性理论分析的基准,进一步推导得到两种光伏阵列在复杂光照条件下的不同输出特性方程,建立复杂光照条件下光伏阵列的输出特性模型,得到输出特性曲线；最后,分析了阴影情况下光伏阵列输出曲线的特性以及局部极值点的位置情况,并对移动云层及阵列结构不同的光伏阵列的输出特性曲线的变化规律进行分析和研究,为光伏阵列的MPPT算法研究奠定了理论基础。 (3)研究了最大功率点跟踪技术,主要包括传统MPPT算法和复杂光照条件下MPPT算法。详细介绍了MPPT算法原理,在Matlab/Simulink环境中搭建了实现MPPT算法的Boost电路。研究了三种传统的MPPT控制方法及基于神经网络的多峰MPPT技术。采用神经网络原理来实现光伏系统的最大功率跟踪控制,并进行仿真,证明该方法的有效性；最后将输出结果与传统的最大功率跟踪方法进行了比较,证明该方法的优越性。