光伏并网逆变器及其控制方法的研究 天津大学硕士学位论文

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当电力、煤炭、石油等不可再生能源频频告急，能源问题日益成为制约国际社会经济发展的瓶颈时，越来越多的国家开始实行“阳光计划”，开发太阳能资源，寻求经济发展的新动力。光伏发电技术是光伏应用领域一项非常重要的技术，具有清洁、安全、寿命长以及维护量小等诸多优点，被认为将是 21 世纪最重要、最具活力的新能源。光伏并网发电系统与离网系统相比，具有更多的独特优点，成为光伏发电领域研究和发展的最新亮点。为了降低光伏发电系统的成本，现在很多国家都在不遗余力的对高效逆变器进行研究。同时，由于系统本身严重的非线性、时变不确定性，使得系统数学模型很难建立，应用传统的控制方法有时效果不理想甚至是无效的,而神经网络控制策略无需建立精确数学模型，具有很强的逼近非线性的能力，适合对非线性及不确定性系统进行有效控制。因此，本文在研究逆变器电路结构的基础上，探索将神经网络控制应用于逆变器控制中。
本论文的主要内容如下：

(1) 论述了发展光伏发电系统的必要性，介绍了光伏并网发电系统的研究现状。
(2) 介绍了逆变技术的基本概念，并着重介绍了并网逆变器拓扑结构和工作原理。
(3) 论述了神经网络基本理论和神经网络控制基本理论的一些基本概念及控制原理，详细介绍了 BP 网络的结构和 BP 算法的不足与改进方法。
(4) 提出了一种新的基于 Boost 的逆变器结构，以第二章中所介绍的逆变器分析方法分析了其工作原理、特点及优势，按照第三章中介绍的 BP 神经网络控制器设计方法，设计出常规 BP 网络控制器，并进行了仿真分析。