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如何实现光伏发电并网系统MPPT技术及双闭环控制策略的研究
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能源问题和环境问题的愈发严峻使风能和太阳能等新能源发电技术得到了快速的发展。但是这两种新能源发电系统容易受天气的影响，而并网逆变器是并网发电系统的核心部分，所以它的可靠性尤为重要。因此，本文以光伏发电并网系统为研究对象，对最大功率点跟踪和双闭环控制技术展开研究。对光伏发电系统和光伏电池进行了建模和分析，在此基础上介绍了一些常用的MPPT算法，针对传统方法收敛性差，抗干扰能力不足以及可能发生误判等缺陷，本文提出了新的基于蚁群算法的生物启发MPPT（ACO NPU MPPT）控制器，该控制器采用了一种新的信息素更新策略，节省了计算时间，具有良好的跟踪能力，具有高精度、高鲁棒性和零振荡的优点。在电压电流双闭环控制策略方面，首先分析了电源变换器系统，并在此基础上提出了基于离散滑模和鲁棒控制的双闭环控制系统。并分析了离散滑模控制和鲁棒控制方法应用在本系统中的优势。在电压外环控制中引入鲁棒伺服控制，在电流内环控制中引入离散滑模控制，离散滑模和鲁棒控制的结合大大提高了双闭环系统的鲁棒性，克服传统的双闭环系统抗干扰能力差的缺点，能够快速对电流进行控制，并且降低了稳态误差。利用Matlab平台中的Simulink对整个光伏发电并网系统进行仿真验证。通过Matlab GUI界面构建系统各部分模块，以基于受控电压源的DC-DC变换器模型为基础的直流电压源作为补偿，解决太阳能在自然天气条件下输出电能不稳定的问题。仿真结果表明基于离散滑模和鲁棒控制的双闭环控制能够有效地抑制电能质量扰动的发生。为了证明所提出的ACO NPU MPPT控制器的优越性和鲁棒性，将仿真结果与传统方法和人工智能软计算方法和其他的生物启发法的仿真结果进行比较和分析。所得结果表明，所提出的ACO NPU MPPT控制器在变化的大气条件下具有最佳的性能，并且可以准确的跟踪局部阴影条件下的全局最大功率点（GMPP）。
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