Acknowledgement | 第7-8页 |
abstract | 第8-9页 |
Chapter 1 Introduction | 第19-39页 |
1.1 Global Renewable Energy Overview | 第19-22页 |
1.2 Solar Photovoltaic Current Status | 第22-23页 |
1.3 Microgrid | 第23-33页 |
1.3.1 Microgrid Projects in EU, USA and China | 第26-30页 |
1.3.1.1 Europe | 第26-27页 |
1.3.1.2 USA | 第27-29页 |
1.3.1.3 China | 第29-30页 |
1.3.2 Observations | 第30-33页 |
1.4 Research Motivations | 第33页 |
1.5 Problem statement and Project Objective | 第33-36页 |
1.6 Contribution | 第36-37页 |
1.7 Outline of the Thesis | 第37-39页 |
Chaper 2 Classification of Maximum Power Point Tracking Techniques under Uniform and Non-Uniform Solar Irradiation Conditions | 第39-106页 |
2.1 Introduction | 第39-42页 |
2.2 MPPT Modeling | 第42-46页 |
2.3 MPPT selection criteria | 第46-48页 |
2.3.1 Implementation | 第47页 |
2.3.2 Sensors | 第47页 |
2.3.3 Efficiency | 第47页 |
2.3.4 Cost | 第47-48页 |
2.4 Classification | 第48-93页 |
2.4.1 MPPT with Uniform Solar Irradiance | 第48-70页 |
2.4.1.1 Online Method | 第48-65页 |
2.4.1.2 Offline Methods | 第65-70页 |
2.4.2 MPPT Under Non-uniform Solar Irradiance and Partial Shading Conditions | 第70-86页 |
2.4.2.1 Modified Perturb and Observe (MP&O) Method | 第71-73页 |
2.4.2.2 Modified Incremental Conductance (MINC) Method | 第73-75页 |
2.4.2.3 Modified Hill Climbing (MHC) Method | 第75页 |
2.4.2.4 Instantaneous Operating Power Optimization (IOPO) Method | 第75-77页 |
2.4.2.5 Output Power Increment (OPI) Method | 第77-78页 |
2.4.2.6 Two Stage Load Line (2SLL) Method | 第78-79页 |
2.4.2.7 Power-Load Characteristic with Variable Step Size Method | 第79-81页 |
2.4.2.8 Adaptive Maximum Power Point Tracking (AMPPT) Method | 第81-82页 |
2.4.2.9 Direct Search (DS) Method | 第82-84页 |
2.4.2.10 Segment Search (SS) Method | 第84-85页 |
2.4.2.11 Restricted Voltage Window Search (RVWS) Method | 第85-86页 |
2.4.3 Soft Computing | 第86-93页 |
2.4.3.1 Bayesian Network (BN) Method | 第87-88页 |
2.4.3.2 Non-linear Predictor(NLP)Method | 第88-89页 |
2.4.3.3 Ant Colony Optimization (ACO) Method | 第89页 |
2.4.3.4 Cuckoo Search (CS) Method | 第89-90页 |
2.4.3.5 Fibonacci Search (FS) Method | 第90-92页 |
2.4.3.6 Practical Swarm Optimization (PSO) Method | 第92-93页 |
2.5 Fuzzy Logic Control (FLC) Method | 第93-100页 |
2.5.1 Artificial Neural Network (ANN) Method | 第94-95页 |
2.5.2 Extremum Seeking (ES) Method | 第95-96页 |
2.5.3 Chaotic Search (CS) Method | 第96-98页 |
2.5.4 Differential Evolution (DE) Method | 第98-99页 |
2.5.5 Genetic Algorithm (GA) Method | 第99-100页 |
2.6 Comparison Analysis of Maximum Power Point Techniques | 第100-106页 |
2.6.1 MPPT Techniques Under Uniform Solar Irradiance Condition | 第100-101页 |
2.6.2 MPPT Techniques Under Non-Uniform /Partial Shading Solar Irradiance Condition | 第101-102页 |
2.6.3 Soft Computing MPPT Techniques | 第102-106页 |
Chaper 3 Identification of Suitable Maximum Power Point Technique (MPPT) and Development of the Proposed Simple Moving Voltage Average Method | 第106-122页 |
3.1 Introduction | 第106页 |
3.2 Overview of Commonly Used MPPT Techniques | 第106-114页 |
3.2.1 Incremental Conductance Maximum Power Point | 第106-108页 |
3.2.2 Comparison and Data Analysis | 第108-111页 |
3.2.3 Direct Control Incremental Conductance Method | 第111-114页 |
3.3 Proposed Method | 第114-122页 |
3.3.1 Background | 第114-115页 |
3.3.2 Proposed Simple Moving Voltage Average (SMVA) Method | 第115-119页 |
3.3.2.1 Algorithm Description | 第117-119页 |
3.3.3 Implementation of SMVA | 第119-122页 |
Chaper 4 Implementation of Simple Moving Voltage Average Incremental Conductance MPPT Techniquewith Direct Control Method under Non-uniform Solar Irradiance Conditions | 第122-144页 |
4.1 Introduction | 第122-123页 |
4.2 Case Example | 第123-125页 |
4.3 Implementation of the Proposed Method | 第125-128页 |
4.4 Results and Discussions | 第128-134页 |
4.5 Distributed Maximum Power Point (DMPPT) | 第134-144页 |
4.5.1 Simulation Results | 第138-139页 |
4.5.2 Results and Discussions | 第139-144页 |
Chaper 5 Summary and Future Work | 第144-147页 |
5.1 Conclusion | 第144-145页 |
5.2 Future Work | 第145-147页 |
6 List of Publications | 第147-148页 |
References | 第148-161页 |