基于SVR的光伏发电系统MPPT控制方法研究的开题报告

基于SVR的光伏发电系统MPPT控制方法研究的开题报告一、选题背景随着可再生能源的应用越来越广泛，光伏发电系统逐渐成为主流。然而，PV发电系统的效率受日照和环境温度等因素影响较大，因此需要一个合适的最大功率点跟踪（MaximumPowerPointTracking，MPPT）控制方法来提高其转化效率。当前市场上常见的MPPT方法主要包括人工计算、电压法、Perturb-and-Observe（P&O）法、IncrementalConductance（INC）法等。这些方法依靠数学模型和实验验证来实现MPPT，但存在计算速度慢、易受干扰等问题。支持向量回归（SupportVectorRegression，SVR）是一种非常适用于小数据集和高维空间的机器学习方法，最初用于函数逼近。近年来，它在电力系统、光伏发电系统等领域得到了广泛应用。因此，采用SVR方法实现光伏发电系统的MPPT控制是一种新的研究方向。二、研究内容本研究旨在探讨基于SVR的光伏发电系统MPPT控制方法，主要包括以下内容：1.建立光伏发电系统的电力模型及其数学模型，并确定最大功率点的位置；2.研究SVR的原理、优缺点和建模方法，设计SVR模型以实现光伏发电系统的MPPT控制；3.采用MATLAB软件进行仿真，并比较SVR方法与传统方法在不同光照强度和温度下的MPPT性能；4.设计实验验证平台，搭建相应的光伏发电系统，对SVR方法进行实验验证；5.分析实验结果，探究SVR方法的MPPT控制效果和优越性。三、研究意义本研究基于SVR的光伏发电系统MPPT控制方法，能够更加精准地实现最大功率点跟踪，提高光伏发电系统的转化效率。尤其对于接入电网的分布式光伏发电系统，能够更好地提高其稳定性和可靠性，有利于全球清洁能源的发展。四、研究进度计划1.完成调研阶段并撰写开题报告（1周）；2.熟悉光伏发电系统的电力模型及其数学模型（2周）；3.深入了解SVR的原理、优缺点和建模方法（2周）；4.设计SVR模型，进行仿真比较（2周）；5.设计试验，分析实验结果（3周）；6.撰写论文并进行答辩（2周）。五、参考文献[1]MahelaO.M.P.Dilitha,RathnayakeT.D..Maximumpowerpointtrackingalgorithmsforphotovoltaicsystems-Areview[C]//2013IEEEInternationalConferenceonEngineeringandTechnology(ICETECH).IEEE,2013.[2]QasimS.Salim,MunirA.Choudhury,QiHuang.Areviewonmaximumpowerpointtrackingtechniquesforphotovoltaicpowersystem[J].RenewableandSustainableEnergyReviews,2016,60:167-182.[3]SuksawatAngsakul,AmornchaiArnonkijpaibul.Maximumpowerpointtrackingforphotovoltaicsystemusingsupportvectorregression[J].RenewableEnergy,2010,35(5):996-1002.[4]FanbiaoMeng,HengYang.AnovelintelligentcontrolstrategybasedonsupportvectorregressionforphotovoltaicMPPTsystems[C]//InternationalConferenceonGreenEnergyandEnvironmentalTechnol