基于PV/SOFC联供系统的负荷预测和能量管理研究
当今世界，能源消费与环境保护之间的平衡正逐渐被打破。在人们大力开发和利用传统能源的同时，环境问题也变得日益严重。近年来，以太阳能为发电能源的光伏电池(Photovoltaic cells，PV)，具有资源丰富和环保的特点，在世界各地得到了广泛的应用，然而，间歇性和波动性问题仍然制约着光伏电池的发展。与此同时，固体氧化物燃料电池(Solid oxide fuel cell，SOFC)作为一种极具发展潜力的发电技术，也正逐渐受到各国重视。将PV和SOFC结合起来联合供电，不仅能够解决光伏电池单独发电所具有的间歇性和波动性的问题，同时也能够提高发电系统的发电效率。因此，PV和SOFC联合发电是缓解当今世界环境问题和能源问题的有效方式。研究该联供系统具有重要的理论和实际意义。 本文在国家自然科学基金项目的支持下，对PV/SOFC联供系统进行研究。选择PV和SOFC为发电单元，并结合电解槽、储氢罐和功率转换等装置，设计了一套PV/SOFC联供系统。在系统设计方面，本文合理选择系统单元模块，建立了相应的数学模型和仿真模型。在系统优化方面，研究了PV最大功率跟踪控制，结合负荷预测技术，对PV/SOFC联供系统进行了能量管理控制研究。完成的工作内容包括: 第一，分析了PV/SOFC联供系统各模块单元的运行原理，建立了数学模型，并在MATLAB/Simulink仿真平台上建立了各模块单元的仿真模型。 第二，对光伏电池的最大功率跟踪控制进行了研究，论述了扰动观察法、增量电导法和模糊控制法三种最大功率跟踪控制方法，比较分析了三种方法的优缺点，并在MATLAB/Simulink仿真平台上建立了相应的仿真模型，选用增量电导法进行仿真分析，经验证，该方法能够快速准确地进行最大功率跟踪控制。 第三，介绍了三种短期负荷预测神经网路算法，借助MATLAB神经网络工具箱建立了BP神经网络和RBF神经网络模型，并利用所选负荷样本数据对神经网络进行训练和预测，对两种算法的预测结果进行了对比分析，验证了两种算法进行负荷预测的有效性，为研究系统能量管理控制提供技术支持。 第四，结合负荷预测技术和发电单元的特点，设计了PV/SOFC联供系统的能量管理策略，并在MATLAB/Simulink仿真平台上建立了联供系统整体仿真模型。为了验证该联供系统的可靠性，本文选用实际用户负荷数据，在光照充足和不足两种情况下对系统进行验证。经验证，该联供系统能够满足用户用电需求，具有很高的可靠性和稳定性。 综上所述，本文主要对PV/SOFC联供系统进行了结构设计和理论仿真研究，在设计的过程中，以问题为导向进行了分析、整理和简化，着重研究了系统构建和设计的一些方法。
发电系统;光伏电池;固体氧化物燃料电池;负荷预测;能量管理
山东大学
硕士
检测技术与自动化装置
刘海
2016
中文
TM914.4
91
2016-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）