基于高斯过程回归的光伏最大功率点位置预测方法设计开题报告

1. 研究目的与意义

1、背景

积极开展可持续能源的研究，可以减少石油危机和日益增长的能源需求及环境问题。太阳能光伏发电由于不存在燃料成本、电力可持续性强以及光伏系统所需设备较简单和维护成本少，具有非常大的潜力。一年内到达地球表面的太阳能是同一时段消耗化石能量的千倍。太阳能是地球上所有其他能源形成的主要来源。

光伏发电是利用半导体界面光生伏特效应而将光能直接转变为电能的一种技术。凭借其可再生性、清洁性及取之不尽，用之不竭等特点，太阳能光伏发电逐渐成为我国未来非化石能源和替代能源的主体。这种技术的关键元件是太阳能电池。太阳能电池经过串联后进行封装保护可形成大面积的太阳能电池组件，在配合上功率控制器等部件就形成了光伏发电装置。在部分阴影遮挡条件下，光伏串列的功率曲线存在多峰现象，给最大功率点追踪（mppt）系统带来挑战。一些基于简单搜索策略的mppt方法可能会陷入局部最大功率点而降低光伏串列的发电效率。

2. 研究内容和预期目标

1 主要研究内容

光伏发电组件的输出功率受很多因素影响，例如太阳辐照度，环境温度云量等，具有明显的不连续性和随机性，光伏组件所处环境参数随时发生突变。因此，需要应用最大功率点预测，调节光伏组件的工作点使其输出功率最大，提高转化效率。

考虑到传统最大功率点的预测方法大多受到阴影面积及和模型自身精确性的限制，本文研究了串联光伏阵列在局部阴影条件（pss）下全局最大功率点 gmpp特征，提出基于高斯过程回归（mgpr）的gmpp预测方法。

3. 研究的方法与步骤

1、研究方法

(1) 通过查找阅读相关领域的论文和书籍，积累知识基础。

(2) 学习各个模块的原理，搭建仿真电路，并整理资料为论文做准备。

4. 参考文献

[1] 何志昆，刘光斌，赵曦晶，et al. 高斯过程回归方法综述[j].控制与决策, 2013, (08):3-11 19.

[2] 罗继平，王苏英，张旻.太阳能发电系统中最大功率点跟踪方法[j].中国建材科技, 2015(02):142-145.

[3] 胡林静,刘凯,刘彤.局部阴影下光伏阵列mppt控制策略研究[j].计算机仿真,2019,36(08):87.

5. 计划与进度安排

(1)2022年3月1日 到 2022年3月14日:阅读参考文献

(2) 2022年3月15日 到 2022年3月20日:搭建计算机软件环境

(3) 2022年3月21日 到 2022年4月1日:熟悉matlab软件编程