论文摘要
太阳能及风能均具有能量密度低、随机性强的特点,所以单独的光伏或风电系统难以提供稳定的电能输出,加入蓄能装置有助于改善这一缺陷,但又大大加大了系统的投资。如何使得光伏电池及风力发电机发挥最大的潜能,又避免过多的投资浪费是急需要解决的问题。如何合理的匹配设计是充分发挥风光互补发电优越性的关键。目前,国内设计风光互补系统配置一般采用经验来估算,这往往会造成系统装机容量严重不足或者过剩现象。风光互补独立供电系统的优化配置可看作一个多目标优化问题,两个冲突的目标是极大化供电可靠性和极小化成本。本文中,供电可靠性采用计算机软件模拟蓄电池组一年的每日的荷电状态值(SOC)来验算保证;成本的优化采用遗传基因算法动态搜索模式,搜索计算出最小化系统配置花费。本文在设计风光互补独立供电系统时,系统中需要优化的不仅有光伏电池和蓄电池的容量,还应该有风力发电机种类和容量以及光伏电池的倾角。优化目标为系统安装成本,约束条件为供电可靠性。在成本(目标)函数的最小化计算中,用改进的适应性微观策略的遗传算法优化,随机搜索并采用选择、交叉、变异三种基本算子在全部组合中搜索最优化的配置。计算和验证表明本文采用的算法收敛,能同时优化风力发电机类型和容量、光伏电池的容量和倾角以及蓄电池的容量,并且计算效率高。本文首先按光伏方阵、风力发电机、蓄电池、负载、优化指标的顺序建立了风光互补发电系统的数学模型。其中光伏方阵模型包括了太阳辐射模型及光伏模板的电流电压模型。风力发电机的模型由一分段能量函数表示,以便于仿真。储能单元中蓄电池模型直接采用了前人的工作成果。等效数学模型分析表明,超级电容器能够提升储能系统的峰值功率,优化蓄电池的充放电电流,使其工作在良好环境中。本文提出了一种无源式超级电容器和蓄电池混合储能结构,并应用于独立风光系统中,建立了相应的控制系统。仿真和实验结果表明,由于超级电容器的滤波作用,在光伏系统的输出功率和负载功率大幅波动时,蓄电池的充放电电流能够保持在较平滑的水平,避免了因充放电电流过大而引起的容量损失和过早失效。这在本文的设计中是一个创新。本文最后还设计了以PIC16F877单片机为核心的控制系统的硬件电路和相关软件,可以实现在风光系统运行过程中相关参数的测量、显示、计算和通信等功能。
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摘要ABSTRACT第一章 绪论1.1 引言1.2 课题背景及主要研究工作1.2.1 课题研究背景和国内外发展情况1.2.2 论文主要研究工作第二章 太阳能电池和风力发电机的特性2.1 硅太阳电池的等效电路和数学模型2.1.1 硅太阳能电池的等效电路2.1.2 太阳能电池的特性参数2.1.3 太阳能电池阵列的特性2.1.4 太阳能电池方阵每小时发电量的计算2.2 风力发电机模型2.2.1 风力发电机原理2.2.2 风力发电机每小时发电量的计算2.3 本章小结第三章 混合储能单元设计分析3.1 蓄电池3.1.1 蓄电池的主要特性3.1.2 蓄电池的选择、设计3.1.3 蓄电池充放电控制3.2 电化学超级电容器3.2.1 超级电容器简化模型3.2.2 超级电容器容量设计3.3 蓄电池-超级电容器混合储能分析3.3.1 电路模型分析3.3.2 模型仿真分析3.3.3 实例分析3.4 本章小结第四章 系统的优化配置设计分析4.1 风光互补发电系统优化设计步骤4.2 优化指标4.2.1 蓄电池组的荷电状态（SOC）4.2.2 系统首期投资4.3 系统数学模型4.4 模型模拟计算4.5 遗传算法原理4.5.1 算法简介4.5.2 遗传算法基本操作4.5.2.1 选择操作4.5.2.2 交叉操作4.5.2.3 变异操作4.5.2.4 修复操作4.5.3 标准遗传算法基本流程4.6 成本函数的优化4.6.1 适应度函数和目标函数的设计4.6.2 遗传算法结构设计4.6.3 遗传算法的设计4.6.3.1 选择操作4.6.3.2 交叉算子的设计4.6.3.3 变异算子的设计4.7 实例及仿真结果4.8 本章小结第五章 系统硬件结构的设计和软件设计5.1 方案选取5.2 主体硬件电路5.2.1 控制系统结构5.2.2 单片机及外围电路5.2.3 蓄电池DC/DC 充电控制器5.2.4 DC/DC 充电控制器的电路仿真5.2.5 驱动控制器电路5.2.6 参数检测电路5.2.7 太阳能阵列和风机控制电路5.2.8 电源和显示控制5.2.9 与上位机数据通信电路5.3 软件设计5.3.1 主程序流程5.3.2 A/D 转换程序5.3.3 统计数字计算5.3.4 脉宽调制（PWM）程序5.3.5 LED 显示子程序5.3.6 串口通讯程序设计5.4 本章小结第六章 总结与展望6.1 课题总结6.2 课题展望致谢参考文献附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文
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