【摘 要】
：
在能源供应愈发紧张的今天,人们急需开发出更多的新型能源,太阳能作为新型能源中储量最大、污染最低的能源,受到了重点关注。太阳能经光伏板转化后输出直流电,其电压电流随光强、温度等因素变化不能直接使用,光伏逆变系统可以将光伏板的输出转换为广大用户可直接使用的交流电。故本文从光伏逆变系统的拓扑结构、控制策略、硬件电路和软件结构四个方面进行深入研究。首先,全面分析比较光伏逆变系统的拓扑结构,选取两级式结构,
论文部分内容阅读
在能源供应愈发紧张的今天,人们急需开发出更多的新型能源,太阳能作为新型能源中储量最大、污染最低的能源,受到了重点关注。太阳能经光伏板转化后输出直流电,其电压电流随光强、温度等因素变化不能直接使用,光伏逆变系统可以将光伏板的输出转换为广大用户可直接使用的交流电。故本文从光伏逆变系统的拓扑结构、控制策略、硬件电路和软件结构四个方面进行深入研究。首先,全面分析比较光伏逆变系统的拓扑结构,选取两级式结构,包含前级DC/DC升压电路和后级DC/AC逆变电路。分别对两个电路的经典拓扑进行分析与对比,选择Boost电路和全桥逆变电路。其次,在电路拓扑结构的基础上进行控制策略的研究,对于系统前后级分别进行控制。前级实现光伏阵列输出的最大功率点跟踪（Maximum Power Point Tracking,MPPT）控制,分析三种经典算法的工作原理,选用精度较高的电导增量法。后级实现逆变电路驱动控制,分析三种常用控制方式的工作原理,选用性能最好的三角波比较方式。在逆变输出端选用相位突变检测法进行孤岛检测,保障系统的安全性。最后基于电路拓扑结构及控制策略进行系统硬件电路和软件结构的设计,根据设计指标计算器件参数、选取合适的型号,并给出软件设计流程图。在以上研究的基础上,研制出一台光伏逆变系统样机,进行了输出性能测试与系统关键波形测试,结果表明系统输出功率可达2k W且效率达到设计要求,验证了本设计的可行性与可靠性。
其他文献
在工业信息化、智能化快速发展的背景下,球轴承装配生产线之间信息化程度低、数据价值密度不集中、数据应用效率差等因素将限制轴承线上生产的产能革新与优化决策。因此需建立轴承产线工业互联网平台,并以此为基础分析数据特点、设计数据处理计算架构进而实现工业数据在产线优化方面的可行求解算法。本文立足分布式系统架构（Hadoop）,从轴承生产线历史工业数据的批处理、流处理及在生产线平衡优化问题上的应用等多个方面入
无源传感器具有隐蔽性好、覆盖范围广等优点,已广泛应用于目标定位、跟踪、监视、导航等领域。将多无源传感器量测融合,可以获得对目标更好的定位跟踪性能。目前大多数无源协同定位跟踪问题中,传感器量测噪声方差假定是固定不变的。而实际无源传感器测角和测距量测噪声方差随距离变化,因此需解决方差变化时传感器的测量精度是否与实际情况更加贴合,距离相关特性对传感器-目标几何位置的影响。对此,本文研究距离相关噪声下机载
由于传感器网络技术具有成本低廉,易于配置等特性,使得该技术在军用或民用领域得到了灵活广泛的应用。在基于传感器网络的非线性系统中,考虑到单个传感器节点元件的功率和资源有限,在对其进行状态估计时采用分布式架构,令传感器网络根据其拓扑结构处理自身和邻接节点的信息,则可以有效地降低节点间通信的成本。除此之外,采用网络通信协议可以有效缓解传感器网络系统通信时的网络拥塞现象,避免发生数据冲突。因此,针对基于网
脑卒中是在脑血管病变或血流阻塞基础上发生的局限性或弥漫性脑功能障碍,业已成为成人获得性运动障碍的主要原因。有研究表明,脑卒中患者正是由于上运动神经元受损,运动系统失去高位中枢的控制,导致运动控制和运动感知神经通路部分或完全阻断,从而引起异常的运动模式。如何促进脑卒中患者上肢运动功能康复是目前康复医学界关注的热点和难点。肌间耦合,即运动中枢神经系统控制下不同肌肉间的相互关联和相互作用,能够反映大脑皮
由于分布式模型预测控制算法在控制复杂大规模系统中存在着优势,这使得对其的研究一直是一个热门方向。随着工业过程对控制精度等要求越来越高,传统的控制方法针对存在输入输出约束、动态性能和鲁棒性要求较高的工业过程时,可能达不到相关工艺要求,尤其是存在外界扰动的情况下,输出通常无法获得良好的跟踪性能。因此,针对不同的复杂大规模系统,结合相关先进控制算法,对现有的分布式模型预测控制进行改进研究显得尤为重要。本
三元氧化物半导体偏锡酸锌（ZnSnO3）,具有高电导率(2.5×10-2 S cm-1)、优异的光学性能以及高比表面积而备受关注。本论文通过共沉积法制备前驱体Zn Sn（OH）6,煅烧后生成偏锡酸锌,并制备了偏锡酸锌的复合物,探索它们作为对称式超级电容器和锂硫电池电极材料的性能。具体的研究内容和结果主要包括如下部分:（1）通过共沉积法制备了边长约为500-800 nm立方体结构的偏锡酸锌,以偏锡酸
能源供应问题制约了传统无线传感器网的发展,而利用无线电能传输技术实现的无线可充电传感器网（Wireless Rechargeable Sensor Networks,WRSNs）,摆脱了这一限制。近年来,许多研究人员根据充电设备是否固定,提出了静态充电策略和动态充电策略两种充电方案来提高无线可充电传感器网络的充电效率,得到了不错的效果。但是现有的研究内容里还存在着一些缺陷,本文在之前研究的基础上,
随着科学技术的不断发展,计算机算力不断提高,微波成像技术得到了广泛的应用,如医学成像,地质勘测,卫星遥感等领域。实际上,电磁反演成像的物理过程包含电磁波的散射与逆散射,即电磁成像的前向问题与逆问题。利用传统算法求解电磁散射问题时,涉及大矩阵逆运算,会耗费巨大的计算资源。而在求解逆问题时,求解算法会遇到两大挑战:非线性与病态性,也会面临计算资源耗费大的问题,同时会影响成像质量。如何提高算法在求解电磁
随着第五代（5th Generation,5G）移动通信技术近些年的大规模商用,这极大的提高了移动通信的速率。但是,在当前主流的5G移动通信标准中,仍然采用的是时分双工（Time Division Duplex,TDD）或者频分双工（Frequency Division Duplex,FDD）的半双工技术。与半双工技术相比,全双工技术能够在相同的频段范围内,同时进行发射信号和接受信号的工作。因此,
图像超分辨率重建是图像增强领域的重要技术之一,具体过程是对一张低分辨率图像使用图像处理算法,将其转换为一张高分辨率图像。图像的分辨率越高就蕴含越多的信息,因此超分辨率技术对于网络图像传输、遥感图像增强、交通视频监控和辅助医疗诊断等领域都有重要的意义。对于图像超分辨率重建的研究始于上世纪60年代,经过数十年的发展,先后出现了基于插值、重建和深度学习的方法。本文对现有基于深度学习的方法进行改进,减少了