專利名稱：一種光伏發電微型電網系統及最大功率跟蹤方法
一種光伏發電微型電網系統及最大功率跟蹤方法技術領域
本發明屬于分布式發電和電力網絡監控技術領域，尤其涉及一種光伏發電微型電網系統及最大功率跟蹤方法。
背景技術：
隨著全球經濟的快速增長，電力需求也逐漸增加，從而引起電網規模的不斷擴大。 傳統超大規模電力系統的弊端日益凸現一方面，由于規模過于龐大、結構復雜，電網調度運行靈活性差，難以保證經濟社會對電網越來越高的安全性、可靠性要求；另一方面，一次能源的衰竭和地球環境的惡化給電力系統的發展提出了挑戰，如何保證電力的可持續發展成為了一個亟待解決的問題。
分布式發電一般是指將相對小型的發電裝置分散布置在用戶附近的供能方式，具有電源位置靈活的特點；同時，它與大電網互為備用也使供電可靠性得以改善。大電網與分布式電源相結合，被廣泛認為是高效利用能源、提高電力系統可靠性和靈活性的主要方式。 然而，盡管分布式電源優點突出，但相對大電網來說還是一個不可控源，其本身也存在許多問題，如分布式電源單機接入成本高，控制困難等。為協調大電網與分布式電源間的矛盾， 充分挖掘其價值和效益，微型電網的應運而生。
微型電網是一種由負荷和微型電源共同組成的系統，由電力電子裝置負責能量轉換。如何使其在滿足用戶對電能質量和供電可靠性、安全性要求的基礎上，實現微型電網的并網運行或者孤島運行，成為必須解決的問題。
光伏發電具有無污染、無噪聲、取之不盡、用之不竭等優點，且除陽光外無需其它生產材料，是一種具有廣闊前景的綠色能源，在未來的供電系統中將占有重要的地位，也是微型電網系統中主要的電源之一。
光伏電池的輸出功率與外界環境和負荷情況有關，并且一定的外界環境和負荷情況下存在唯一的最大功率點(MPP)。為了提高發電效率，需要在光伏電池和負荷之間串聯最大功率跟蹤(MPPT)電路。最常用的MPPT方法為擾動觀察法(P&0)和增量電導法(INC)，但是存在穩定性差、功率損失大等缺點。
對基于光伏發電的微型電網系統，如何解決其可靠性問題和發電效率問題，提供安全和高效的電力供應，顯得尤為緊迫。發明內容
針對上述背景技術中提到的基于光伏發電的微型電網系統的可靠性和發電效率的不足，本發明提出了一種光伏發電微型電網系統及最大功率跟蹤方法。
本發明的技術方案是，一種光伏發電微型電網系統，其特征是該系統包括光伏電池組件、微型逆變器、保護隔離裝置、負荷、微網母線和能量監控中心；
所述光伏電池組件和微型逆變器連接；微型逆變器、能量監控中心、負荷和保護隔離裝置分別與微網母線連接；保護隔離裝置的另一端與外部電網連接；
所述光伏電池組件為該系統提供電力；
所述微型逆變器按照功率調度指令控制其所連接光伏電池組件的直流-交流變換，并采集所連接光伏電池組件的開路電壓和電池溫度以及所對應的最大功率工作點電壓，構成樣本發送給能量監控中心；
所述能量監控中心用于對微型逆變器進行功率調度，并根據微型逆變器收集的樣本，利用BP神經網絡訓練最大功率點電壓預測模型，發送給微型逆變器用于最大功率跟蹤控制。
所述微網母線中的通信協議為LonWorks現場總線協議。
一種根據權利要求1所述的系統進行最大功率跟蹤的方法，其特征是該方法包括以下步驟
步驟1 通過微型逆變器采集光伏電池組件的開路電壓和電池溫度；
步驟2 將開路電壓和電池溫度輸入到最大功率點電壓預測模型，得到光伏電池組件最大功率點電壓的預測值；
步驟3 對微型逆變器進行調節，使得光伏電池組件的實際電壓跟蹤至最大功率點電壓的預測值；
步驟4:以最大功率點電壓的預測值為初始值，通過指定迭代方法以設定步長跟蹤光伏電池組件的最大功率；
步驟5 迭代過程中，比較第k次迭代后的功率值和第k-Ι次迭代后的功率值，其中，k = 2，…，n，若兩者之差大于設定閾值，則返回步驟1。
所述最大功率點電壓預測模型為BP神經網絡預測模型。
所述BP神經網絡預測模型由輸入層、隱含層和輸出層三層神經元構成。
所述神經元采用S型函數作為轉移函數。
所述BP神經網絡預測模型采用誤差反向傳播訓練算法作為學習算法。
所述指定迭代方法為電導增量法。
所述對微型逆變器進行調節的公式為
權利要求
1.一種光伏發電微型電網系統，其特征是該系統包括光伏電池組件、微型逆變器、保護隔離裝置、負荷、微網母線和能量監控中心；所述光伏電池組件和微型逆變器連接；微型逆變器、能量監控中心、負荷和保護隔離裝置分別與微網母線連接；保護隔離裝置的另一端與外部電網連接；所述光伏電池組件為該系統提供電力；所述微型逆變器按照功率調度指令控制其所連接光伏電池組件的直流-交流變換，并采集所連接光伏電池組件的開路電壓和電池溫度以及所對應的最大功率工作點電壓，構成樣本發送給能量監控中心；所述能量監控中心用于對微型逆變器進行功率調度，并根據微型逆變器收集的樣本， 利用BP神經網絡訓練最大功率點電壓預測模型，發送給微型逆變器用于最大功率跟蹤控制。
2.根據權利要求1所述的一種光伏發電微型電網系統，其特征是所述微網母線中的通信協議為LonWorks現場總線協議。
3.一種根據權利要求1所述的系統進行最大功率跟蹤的方法，其特征是該方法包括以下步驟步驟1 通過微型逆變器采集光伏電池組件的開路電壓和電池溫度；步驟2 將開路電壓和電池溫度輸入到最大功率點電壓預測模型，得到光伏電池組件最大功率點電壓的預測值；步驟3 對微型逆變器進行調節，使得光伏電池組件的實際電壓跟蹤至最大功率點電壓的預測值；步驟4 以最大功率點電壓的預測值為初始值，通過指定迭代方法以設定步長跟蹤光伏電池組件的最大功率；步驟5 迭代過程中，比較第k次迭代后的功率值和第k-Ι次迭代后的功率值，其中，k =2，…，n，若兩者之差大于設定閾值，則返回步驟1。
4.根據權利要求3所述的最大功率跟蹤方法，其特征是所述最大功率點電壓預測模型為BP神經網絡預測模型。
5.根據權利要求4所述的最大功率跟蹤方法，其特征是所述BP神經網絡預測模型由輸入層、隱含層和輸出層三層神經元構成。
6.根據權利要求5所述的最大功率跟蹤方法，其特征是所述神經元采用S型函數作為轉移函數。
7.根據權利要求4所述的最大功率跟蹤方法，其特征是所述BP神經網絡預測模型采用誤差反向傳播訓練算法作為學習算法。
8.根據權利要求3所述的最大功率跟蹤方法，其特征是所述指定迭代方法為電導增量法。
9.根據權利要求3所述的最大功率跟蹤的方法，其特征是所述對微型逆變器進行調節的公式為
全文摘要
本發明公開了分布式發電和電力網絡監控技術領域中的一種光伏發電微型電網系統及最大功率跟蹤方法。該系統由分布式光伏電池組件、負荷、微型逆變器、能量監控中心、微網母線和保護隔離裝置五部分組成。本發明可以提高光伏發電微型電網系統的安全性和效率。
文檔編號H02J3/38GK102496953SQ201110377739
公開日2012年6月13日 申請日期2011年11月24日 優先權日2011年11月24日
發明者劉衛亮, 劉長良, 林永君, 陳文穎 申請人:華北電力大學(保定)