基于阴影遮挡类型的光伏阵列多峰MPPT方法研究
| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究目的和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外光伏多峰MPPT的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.1 国内光伏多峰MPPT的研究现状 | 第12页 |
| 1.2.2 国外光伏多峰MPPT的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容和方法 | 第13-15页 |
| 第二章 均匀光照下光伏电池的研究 | 第15-30页 |
| 2.1 光伏电池的发电原理 | 第15页 |
| 2.2 均匀光照下光伏电池输出特性的仿真分析 | 第15-22页 |
| 2.2.1 均匀光照下光伏电池的理论数学模型 | 第15-17页 |
| 2.2.2 均匀光照下光伏电池的工程应用模型 | 第17-18页 |
| 2.2.3 均匀光照下光伏电池的输出特性 | 第18-22页 |
| 2.3 光伏电池内阻与直流负荷匹配分析 | 第22-23页 |
| 2.4 常用MPPT算法分析 | 第23-28页 |
| 2.4.1 固定电压法 | 第23-24页 |
| 2.4.2 扰动观察法 | 第24-26页 |
| 2.4.3 改进型扰动法 | 第26-27页 |
| 2.4.4 电导增量法 | 第27-28页 |
| 2.4.5 几种算法的比较 | 第28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 局部阴影下光伏阵列训练数据的获取 | 第30-49页 |
| 3.1 局部阴影下光伏阵列的训练数据的仿真获取 | 第30-36页 |
| 3.1.1 局部阴影的概念 | 第30页 |
| 3.1.2 局部阴影下光伏阵列的数学模型 | 第30-33页 |
| 3.1.3 局部阴影下光伏阵列的输出特性 | 第33-36页 |
| 3.2 局部阴影下光伏阵列的训练数据的实测获取 | 第36-40页 |
| 3.2.1 局部阴影下光伏阵列的硬件模型 | 第36-38页 |
| 3.2.2 局部阴影下光伏阵列的实测数据 | 第38-40页 |
| 3.3 基本阴影遮挡类型的概念 | 第40-41页 |
| 3.4 阴影遮挡类型的编码与识别 | 第41-47页 |
| 3.4.1 阴影遮挡类型的编码 | 第41-42页 |
| 3.4.2 阴影遮挡类型的识别 | 第42-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 光伏阵列多峰MPPT的仿真分析 | 第49-64页 |
| 4.1 BP神经网络的基本概念 | 第49-55页 |
| 4.1.1 BP神经网络的结构 | 第49-50页 |
| 4.1.2 BP神经网络的学习算法 | 第50-54页 |
| 4.1.3 BP神经网络结构的设计 | 第54-55页 |
| 4.2 光伏阵列的多峰最大功率点电压预测 | 第55-57页 |
| 4.2.1 数据预处理 | 第55-56页 |
| 4.2.2 光伏阵列仿真输出的最大功率点电压预测 | 第56页 |
| 4.2.3 光伏阵列实测输出的最大功率点电压预测 | 第56-57页 |
| 4.3 光伏阵列的多峰最大功率点跟踪 | 第57-63页 |
| 4.3.1 光伏发电系统MPPT的仿真模型 | 第57-59页 |
| 4.3.2 对阴影类型的跟踪 | 第59-60页 |
| 4.3.3 考虑光照强度的跟踪 | 第60-61页 |
| 4.3.4 考虑温度的跟踪 | 第61-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 结论与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 结论 | 第64页 |
| 5.2 展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 附录 | 第70-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表文章 | 第77-78页 |
