独立光伏发电系统的建模与仿真资料下载.pdf
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哑42隶韵大莹硕士学位论文独立光伏发电系统的建模与仿真研究生姓名：
导师姓名：
申请学位类别王堂亟一级学科名称动力王猩丞王程垫物堡二级学科名称垫篚工程答辩委员会主席固壶数教授学位授予单位盔直太堂论文答辩日期2垒13生且21目学位授予日期2Q!
生且旦评阅人毖亟副夔授基金苤熬授2013年月日肼7-一忻隶南y大粤硕士学位论文独立光伏发电系统的建模与仿真ModelingandSimulationforIndependentPhotovoltaicSystemUlIIIIIIIIIIIIIIIIIIIY2438527ADissertationSubmittedtoSoutheastUniversityFortheAcademicDegreeofMasterofEngineeringBYChenHUiSupervisedbyProfWangMing-chunSchoolofEnergyandEnvironmentSoutheastUniversityMay2013学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。
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沙）沁刁摘要摘要光伏发电作为一种新型发电形式近年来得到了快速发展。
但是光伏发电系统存在光伏电池能量转化率低，以及铅酸蓄电池使用寿命有限等问题，使得独立光伏发电系统使用效率偏低。
本文通过研究具有全局搜索能力的最大功率点跟踪（MPPT）控制算法和铅酸蓄电池的荷电状态预测方法，可以实现光伏发电系统的最大功率输出，延长蓄电池的使用寿命，从而提高整个独立光伏发电系统的利用率。
本文以独立光伏发电系统为研究对象，首先针对光伏电池的等效数学模型进行Matlab仿真，得出光伏电池的输出特性曲线，验证了光伏电池的非线性输出特性；
然后运用基于支持向量机回归（SVR）算法建立了光伏电池的MPPT非线性预测模型，并在此基础上搭建基于SVR的MPPT系统仿真模型，其仿真模型的子系统包括光伏电池模块，SVRMPPT模块，DCDC变换器环节和脉冲触发调锘q（PWIVI）环节，仿真结果表明，基于SVR的预测方法能够取得较好的效果；
最后利用SVR算法建立了铅酸蓄电池的荷电状态的非线性预测模型，进一步证明了SVR算法的有效性。
本文采用SVR算法对光伏电池的最大功率点跟踪和蓄电池的荷电状态进行预测研究，在Matlab环境下训练了样本数据，并用获得的预测模型拟合测试样本集，仿真实验表明基于SVR算法的非线性预测模型能够适应外界环境的变化，具有很好的推广能力。
关键词：
独立光伏发电系统；
支持向量机回归；
最大功率点跟踪；
荷电状态；
建模仿真东南大学硕士学位论文ABSTRACTPhotovoltaicpowergenerationhasdevelopedrapidlyasanewformofpowergenerationtheseyearsHowever，theindependentphotovoltaicpowergenerationsystempossessestheproblemsoflowsolarcellenergyconverSionrateandlimitedservicelifeofthelead-acidbaaery,andtheseproblemsleadtothelowefficiencyofthewholesystemInthisresearch，themaximunpowerpointtracing（MPPT）controlalgorithmhavingtheglobalsearchabilityandthepredictingmethodoflead-acidbatterychargedstateWasinvestigatedtoachievethemaximumoutputofphotovoltaicpowergenerationsystem，prolongtheservicelifeofbattery,andfinallyincreasetheefficiencyoftheindependentphotovoltaicpowergenerationsystemThisworkWascarriedoutontheindependentphotovoltaicpowergenerationsystemFirstly,themathematicalmodelofthephotovoltaiccellsWassimulatedbyMatlab，andtheoutputcharacteristiccurvewasobtainedTheresultsverifiedthenonlinearoutputcharacteristicofthephotovoltaiccellsSecondly，aMPPTnonlinearpredictionmodelWasestablishedforthephotovoltaiccellbasedonthesupportvectormachineregression（SVR）algorithmThen，asimilarpredictionmodelWaslaunchedfort11ewholesystemwhichincludedthephotovoltaicbatterymodule，SVRMPPTmodule，DCDCconverterandPWMpulsetriggerlinkThesimulationresultsshowedthatagoodpredictionCanbeachievedLastly,anonlinearpredictingmodelWasestablishedforthechargedstateofleadacidbatterybasedontheSVRalgorithm，andthepredictingresultillustratedtheeffectivenessofthismethodfurtherModelswereestablishedbasedtheSVMalgorithmtostudythemaximumpowerpointtrackingofthephotovoltaiccellsaswellastopredictthechargedstateofbatteryThesampledatawastrainedbythemodelsintheMatlabenvironment，andthetestsamplesetswerefixedbythemodelsThesimulationresultsshowthatthenonlinearpredictionmodelbasedontheSVRCanadapttothechangesoftheexternalenvironmentwellandhasabroadapplicationprospectKeyword：
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