基于SVR的光伏發(fā)電系統MPPT控制方法研究的開題報告一、選題背景隨著可再生能源的應用越來越廣泛，光伏發(fā)電系統逐漸成為主流。然而，PV發(fā)電系統的效率受日照和環(huán)境溫度等因素影響較大，因此需要一個合適的最大功率點跟蹤（MaximumPowerPointTracking，MPPT）控制方法來提高其轉化效率。當前市場上常見的MPPT方法主要包括人工計算、電壓法、Perturb-and-Observe（P&O）法、IncrementalConductance（INC）法等。這些方法依靠數學模型和實驗驗證來實現MPPT，但存在計算速度慢、易受干擾等問題。支持向量回歸（SupportVectorRegression，SVR）是一種非常適用于小數據集和高維空間的機器學習方法，最初用于函數逼近。近年來，它在電力系統、光伏發(fā)電系統等領域得到了廣泛應用。因此，采用SVR方法實現光伏發(fā)電系統的MPPT控制是一種新的研究方向。二、研究內容本研究旨在探討基于SVR的光伏發(fā)電系統MPPT控制方法，主要包括以下內容：1.建立光伏發(fā)電系統的電力模型及其數學模型，并確定最大功率點的位置；2.研究SVR的原理、優(yōu)缺點和建模方法，設計SVR模型以實現光伏發(fā)電系統的MPPT控制；3.采用MATLAB軟件進行仿真，并比較SVR方法與傳統方法在不同光照強度和溫度下的MPPT性能；4.設計實驗驗證平臺，搭建相應的光伏發(fā)電系統，對SVR方法進行實驗驗證；5.分析實驗結果，探究SVR方法的MPPT控制效果和優(yōu)越性。三、研究意義本研究基于SVR的光伏發(fā)電系統MPPT控制方法，能夠更加精準地實現最大功率點跟蹤，提高光伏發(fā)電系統的轉化效率。尤其對于接入電網的分布式光伏發(fā)電系統，能夠更好地提高其穩(wěn)定性和可靠性，有利于全球清潔能源的發(fā)展。四、研究進度計劃1.完成調研階段并撰寫開題報告（1周）；2.熟悉光伏發(fā)電系統的電力模型及其數學模型（2周）；3.深入了解SVR的原理、優(yōu)缺點和建模方法（2周）；4.設計SVR模型，進行仿真比較（2周）；5.設計試驗，分析實驗結果（3周）；6.撰寫論文并進行答辯（2周）。五、參考文獻[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