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光伏直流微网储能系统的PV电池建模、MPPT最大功率点跟踪及控制策略研究;含蓄电池储能与参考文献

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简介:
本研究专注于光伏直流微网储能系统中PV电池模型建立、MPPT(最大功率点跟踪)技术及其控制策略的优化,特别关注了蓄电池储能系统的性能提升,并详细引用相关文献资料进行理论验证。 在传统的独立光伏发电系统中,蓄电池直接连接到直流母线会导致充放电电流无法得到有效控制。当负载发生变化时,这可能导致过大的充放电电流,从而损坏蓄电池;因此,在系统的直流母线与蓄电池之间加入一个DC-DC变换器是必要的,以确保对蓄电池的充放电进行有效管理。 独立光伏发电系统主要由太阳能电池、蓄电池和双向/单向DC-DC变换器构成。这种系统设计简洁,并且通过使用同一个双向变换器来实现蓄电池的充电和放电功能,有助于减轻系统的重量并优化能量流动控制。关键在于根据太阳光强度与蓄电池的状态调整单向及双向转换器的工作模式,以确保太阳能电池与蓄电池之间的协调工作。 为了保证供电系统的正常运行,系统需要满足以下条件: 1. 当系统处于正常运行状态时,单向变换器应执行最大功率点跟踪(MPPT)操作。如果太阳能无法提供足够的能量来支持负载需求,则由通过双向DC-DC变换器从电池中补充所需的电力。 2. 若光照强度不足以满足系统的供电需求,将利用储能装置中的电能进行补偿。 以上设计确保了系统能够高效地管理能源流动,并且保护蓄电池免受过大电流的损害。

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  • PVMPPT
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    本研究专注于光伏直流微网储能系统中PV电池模型建立、MPPT(最大功率点跟踪)技术及其控制策略的优化,特别关注了蓄电池储能系统的性能提升,并详细引用相关文献资料进行理论验证。 在传统的独立光伏发电系统中,蓄电池直接连接到直流母线会导致充放电电流无法得到有效控制。当负载发生变化时,这可能导致过大的充放电电流,从而损坏蓄电池;因此,在系统的直流母线与蓄电池之间加入一个DC-DC变换器是必要的,以确保对蓄电池的充放电进行有效管理。 独立光伏发电系统主要由太阳能电池、蓄电池和双向/单向DC-DC变换器构成。这种系统设计简洁,并且通过使用同一个双向变换器来实现蓄电池的充电和放电功能,有助于减轻系统的重量并优化能量流动控制。关键在于根据太阳光强度与蓄电池的状态调整单向及双向转换器的工作模式,以确保太阳能电池与蓄电池之间的协调工作。 为了保证供电系统的正常运行,系统需要满足以下条件: 1. 当系统处于正常运行状态时,单向变换器应执行最大功率点跟踪(MPPT)操作。如果太阳能无法提供足够的能量来支持负载需求,则由通过双向DC-DC变换器从电池中补充所需的电力。 2. 若光照强度不足以满足系统的供电需求,将利用储能装置中的电能进行补偿。 以上设计确保了系统能够高效地管理能源流动,并且保护蓄电池免受过大电流的损害。
  • 滤波
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    本研究探讨了在微电网环境中,针对蓄电池储能系统优化其滤波技术和并网控制策略的方法,以提升电力质量及系统稳定性。 针对微网中的蓄电池储能系统在充放电过程中存在的高谐波含量问题,在DC/DC与DC/AC变流器之间加入LC滤波器以去除低次谐波,并在DC/AC变流器与电网接口处添加LCL滤波器来抑制高次谐波。此外,通过改进传统的PQ控制策略,采用逆变器侧电感电流和网侧电感电流的加权值作为内环电流控制器的输入信号,从而降低了解耦分量中的纹波含量,并减少了储能系统的电压源特性和LCL滤波器阻抗特性对系统性能的影响。这使得控制系统具有更高的精度与响应速度。同时,通过使用隔离变压器来调整逆变器输出电压,确保并网后的电压稳定性。 构建仿真模型进行模拟验证表明:双层滤波结构和改进的控制策略能够显著提升蓄电池储能系统的电能质量。
  • PV_Battery_Vf_Model.zip___平抑__
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    该资源包包含一个用于模拟和分析光伏系统的MATLAB模型,重点研究了光伏电池特性及电池储能技术在平抑光伏发电波动中的应用。 光伏发电储能系统能够平抑光照波动,其中的储能设备采用蓄电池。
  • 下垂:基于混合仿真(混合包括超级容器和
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    本研究聚焦于直流微网环境下,采用光伏电源及超级电容与电池组合的混合储能系统,探讨并仿真了光储微网中下垂控制策略的效果。 本段落研究了由光伏发电系统与混合储能系统构成的直流微网,并采用下垂控制策略来实现超级电容器和蓄电池之间的功率分配,以维持380V的稳定母线电压。 具体而言: 1. 构建了一个包含光伏组件及混合储能系统的仿真模型。 2. 混合储能系统由超级电容与电池组成。通过调节该系统的工作状态,确保直流母线电压恒定于设计值。 3. 在下垂控制机制的作用下,低频信号促使电池响应以提供稳定能量输出;高频信号则使超级电容器迅速调整功率分配,保障系统的动态稳定性。 4. 为了提高光伏板的能量转换效率和微网的运行可靠性,在系统中引入了MPPT(最大功率点跟踪)算法。该算法可以自动调节混合储能装置的工作参数,确保无论光照条件如何变化都能保持母线电压在380V左右,并且外部存储单元不受光伏发电量波动的影响。
  • 基于PSCAD,涵盖组件、MPPTBoost
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    本研究构建了基于PSCAD平台的光伏发电系统仿真模型,重点分析了光伏组件特性、MPPT算法优化以及Boost电路在电池储能中的应用。 基于蓄电池储能的光伏发电系统PSCAD模型包含以下部分: 1. 光伏组件模型:该模块包括MPPT(最大功率跟踪)功能,通过Boost升压电路实现MPPT。 2. 电池充放电模型:电池通过双向DC-DC变流器连接到直流母线。通过对电池的充电和放电控制,可以优化光伏发电系统的运行效率。 3. 逆变器环节:采用三相VSC(电压源换流器)并网方式,并利用LCL滤波器进行谐波抑制。该部分将光伏系统与蓄电池的能量转换为交流形式输出至电网。 4. 负载模拟模块:能够模拟负载突然变化的情况,确保在各种工况下系统的稳定运行。 仿真工作条件说明: 当光伏发电量超出负荷需求时,多余的电能可以用来给电池充电;反之,在光照不足或电力消耗增加的情况下,则可以通过协调利用蓄电池储能来满足用电需求。此外,该模型还可以用于分析不同环境条件下(如负载突变、光线强度变化和电池充放电等)的系统性能表现。
  • 基于Matlab Simulink仿真型:双向DC-DC分析
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    本研究构建了基于Matlab Simulink的风光储并网交直流发电系统仿真平台,深入探讨了光伏和风力发电的最大功率点追踪技术以及储能系统的双向DC-DC转换器控制策略。通过优化算法提高能源利用效率,并保障电网稳定运行。 在Matlab Simulink环境下构建风光储并网交直流发电系统的仿真模型,在该模型中光伏与风电均采用扰动观察法进行最大功率跟踪;储能装置则通过双向DC-DC变换器实现能量的高效管理,其控制策略为电压环和电流环组成的双闭环结构,并且两环都使用了PI调节器以确保精确性。并网控制系统采取PQ控制方式,即根据设定指令调整有功与无功功率输出。此研究涵盖了2018a及2021a版本的Matlab Simulink仿真环境应用。 关键词:风光储并网系统;MATLAB Simulink模型;扰动观察法最大功率跟踪;双向DC-DC变换器;双闭环控制;PI调节器;PQ控制
  • 中风
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    本研究聚焦于微电网中的风光储系统,探索其功率控制策略,旨在优化可再生能源利用效率和提高电力供应稳定性。 风光储微电网功率控制策略的研究由肖朝霞和贾双进行。该研究将具有间歇性和随机性特点的小型风电、光伏发电与蓄电池结合成微电网,以充分发挥可再生能源发电的潜力,并解决其并网所带来的输出功率问题。
  • 关于MPPT
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    本研究聚焦于光伏系统的最大功率点跟踪技术(MPPT),探讨不同算法和控制策略在提升光伏发电效率与稳定性方面的应用及优化。 光伏发电的最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking, MPPT)技术是太阳能光伏系统中的关键环节,旨在优化太阳能电池板的能量转换效率,在各种光照和温度条件下获取最大可能的电能输出。MPPT方法的研究对提升光伏系统的性能至关重要。 光伏发电系统的基本构成包括太阳能电池板、控制器和储能设备。太阳能电池板将太阳光转化为直流电能,但其输出功率受环境因素如光照强度、温度等影响,表现为功率曲线上的一个峰值即最大功率点(MPP)。MPPT技术旨在寻找并保持这个点以确保系统的最佳运行状态。 硕士论文中提出的MPPT方法通常包括以下几种: 1. **Perturb and Observe (P&O)算法**:通过微小地改变负载电阻,观察功率变化来判断是否靠近MPP,并调整到有利方向。这是一种简单且成本低廉的方法,但可能在光照快速变化时导致振荡。 2. **增量电导法**:基于太阳能电池的电流-电压特性,计算功率对电压的导数变化以定位MPP。这种方法动态条件下的响应速度较快,但需要更多的计算资源。 3. **查表法**:预先计算出不同光照和温度条件下对应的MPP值,并通过实时测量环境参数查询表格确定最佳工作点。适用于环境变化不大的场合。 4. **模糊逻辑控制**:利用模糊逻辑的推理机制根据光照和温度的变化灵活调整工作点,适应复杂的运行环境。 5. **神经网络方法**:训练神经网络模型预测MPP值,具有自学习能力以应对非线性和不确定性因素的影响。 6. **遗传算法或粒子群优化**:使用这些优化技术在全球范围内搜索MPP。虽然计算复杂度较高,但其适应性强且能够解决复杂的寻优问题。 每种方法都有各自的优点和局限性,在选择时需考虑应用场景、系统规模及成本限制等因素。 MPPT的研究不仅限于理论层面,还需结合硬件设计与实验验证。例如,控制器的设计需要综合考量电源管理、实时性能稳定性以及功耗等要素;同时通过仿真软件(如PSIM或MATLAB Simulink)进行模型建立和测试,并搭建实物系统进行实地试验以评估MPPT算法的有效性和鲁棒性。 文件列表中的left.htm可能是论文的电子版部分,可能包含目录摘要正文等内容。其他gif文件则用于装饰或指示作用,例如bg.gif作为背景图、ball.gif为某种指示元素;folder.gif和ofolder.gif代表目录结构等。 总之,MPPT技术对于提升光伏发电系统的效率至关重要,并涉及电力电子控制理论优化算法等多个领域的知识,在光伏领域研究中占据重要地位。通过深入理解和实践各种MPPT方法可以进一步提高太阳能的利用效率并推动清洁能源的发展。
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    本研究聚焦于电池储能系统的效能优化及应用探索,构建了精确的电池储能模型,为可再生能源的有效存储和利用提供了技术支撑。 电池储能系统仿真模型在MATLAB/Simulink环境下建立,可供学习参考。