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复杂阴影下光伏发电效能分析与全局最大功率点跟踪控制技术研究

摘要第3-4页
abstract第4-5页
第一章 绪论第9-19页
    1.1 课题研究背景与意义第9-10页
    1.2 光伏并网发电系统存在的问题及关键技术第10-13页
        1.2.1 分布式、集中式光伏并网发电系统的特点及存在的问题第10-11页
        1.2.2 分布式、集中式光伏系统的关键技术第11-12页
        1.2.3 光伏发电效率问题第12-13页
    1.3 提高光伏发电效率的理论方法与关键技术的国内外研究现状第13-16页
        1.3.1 光伏组件建模及特性的国内外研究现状第13页
        1.3.2 复杂阴影条件下光伏组件、阵列建模及特性的国内外研究现状第13-14页
        1.3.3 光伏阵列优化配置的国内外研究现状第14页
        1.3.4 最大功率点跟踪算法的国内外研究现状第14-15页
        1.3.5 全局最大功率点跟踪控制技术的国内外研究现状第15-16页
    1.4 论文的主要内容及创新点与章节安排第16-19页
        1.4.1 论文的主要内容及创新点第16-17页
        1.4.2 章节安排第17-19页
第二章 光伏组件建模与最大功率点跟踪控制技术研究第19-36页
    2.1 光伏电池概述第19-20页
    2.2 均匀光照下光伏组件特性第20-25页
        2.2.1 光伏组件的数学模型第20-21页
        2.2.2 基于物理特性光伏组件建模第21-23页
        2.2.3 光伏组件的工程模型第23-24页
        2.2.4 基于外特性光伏组件建模第24-25页
    2.3 基于Boost电路实现MPPT的原理第25-27页
    2.4 最大功率点跟踪算法第27-32页
        2.4.1 传统变步长扰动观察法第27-29页
        2.4.2 改进型变步长扰动观察法第29-32页
    2.5 MPPT算法仿真分析第32-35页
        2.5.1 光伏系统MPPT仿真模型第32页
        2.5.2 MPPT算法仿真结果分析第32-35页
    2.6 本章小结第35-36页
第三章 复杂阴影下光伏发电效能分析第36-76页
    3.1 热斑效应分析第36-40页
        3.1.1 热斑效应的机理第36-37页
        3.1.2 光伏组件热斑效应实验第37-39页
        3.1.3 热斑效应的解决措施第39-40页
    3.2 局部阴影下光伏组件特性第40-49页
        3.2.1 局部阴影下光伏组件的电压输出模型第40-41页
        3.2.2 局部阴影下光伏组件仿真建模第41-43页
        3.2.3 复杂阴影下光伏组件特性分析第43-49页
    3.3 局部阴影下光伏阵列数学模型的建立第49-53页
        3.3.1 串联式光伏阵列数学模型第50-51页
        3.3.2 并联式光伏组件数学模型第51-53页
        3.3.3 光伏阵列数学模型第53页
    3.4 局部阴影下光伏阵列仿真建模第53-54页
    3.5 复杂阴影下光伏阵列输出特性分析第54-60页
        3.5.1 在不同阴影下串联光伏阵列输出特性分析第54-57页
        3.5.2 复杂阴影对光伏阵列的影响第57-60页
    3.6 光伏阵列优化配置第60-63页
        3.6.1 阴影确定条件下最优阵列格局第60-62页
        3.6.2 光伏阵列优化配置的原则及步骤第62-63页
    3.7 光伏组件及阵列输出特性实验研究第63-75页
        3.7.1 输出特性实验平台第63-64页
        3.7.2 输出特性的实验原理第64页
        3.7.3 外界环境因素实验第64-66页
        3.7.4 均匀光照下光伏组件输出特性实验第66-67页
        3.7.5 遮挡下光伏组件输出特性实验第67-71页
        3.7.6 光伏阵列输出特性实验第71-74页
        3.7.7 输出特性的误差原因分析第74-75页
    3.8 本章小结第75-76页
第四章 全局最大功率点跟踪控制技术研究第76-94页
    4.1 全局最大功率点跟踪算法第76-79页
        4.1.1 基于代数算法的全局MPPT算法第77-78页
        4.1.2 基于人工智能算法的全局MPPT算法第78-79页
    4.2 粒子群算法与改进粒子群算法第79-86页
        4.2.1 粒子群算法的基本原理第79-80页
        4.2.2 惯性权重粒子群算法第80页
        4.2.3 基于变异策略的粒子群算法第80-81页
        4.2.4 基于个体位置变异的粒子群算法第81-83页
        4.2.5 算法测试及分析第83-86页
    4.3 粒子群算法在光伏全局MPPT中的应用研究第86-89页
        4.3.1 粒子群算法在全局MPPT应用情况及改进方面第86-87页
        4.3.2 基于个体位置变异的粒子群算法在全局MPPT中的应用第87-89页
    4.4 全局MPPT算法仿真分析第89-93页
        4.4.1 光伏系统全局MPPT仿真模型第89页
        4.4.2 全局MPPT算法仿真结果分析与比较第89-93页
    4.5 本章小结第93-94页
第五章 光伏系统MPPT实验平台设计及实验结果分析第94-107页
    5.1 光伏系统MPPT实验平台总体结构第94-95页
    5.2 Boost主电路参数设计第95页
    5.3 辅助电路设计第95-98页
        5.3.1 驱动电路设计第95-96页
        5.3.2 电流采样电路设计第96-97页
        5.3.3 电压采样电路设计第97页
        5.3.4 调理电路设计第97-98页
        5.3.5 过电压保护电路设计第98页
    5.4 控制算法实现第98-101页
        5.4.1 控制芯片选择第98-99页
        5.4.2 基于MATLAB/Simulink代码自动生成的设计与实现第99-101页
    5.5 实验平台与结果分析第101-106页
        5.5.1 光伏系统MPPT实验平台介绍第101-102页
        5.5.2 实验结果与分析第102-106页
    5.6 本章小结第106-107页
第六章 结论与展望第107-109页
    6.1 结论第107-108页
    6.2 展望第108-109页
参考文献第109-115页
致谢第115-116页
个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文第116页

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