基于Simulink的分布式能源系统场景下的光伏逆变器建模仿真
目录
基于Simulink的分布式能源系统场景下的光伏逆变器建模仿真
1. 背景介绍
1.1 项目背景
1.2 系统描述
1.3 应用场景
2. 具体的仿真建模过程
2.1 系统模型构建
2.1.1 光伏电池模型
2.1.2 MPPT控制器模型
2.1.3 逆变桥模型
2.1.4 滤波器模型
2.1.5 储能系统接口模型
2.1.6 电网接口模型
2.2 连接各模块
2.3 添加输出显示
3. 仿真设置与运行
3.1 设置仿真参数
3.2 运行仿真
3.3 分析仿真结果
4. 结果分析与讨论
4.1 结果分析
4.2 讨论
基于Simulink的分布式能源系统场景下的光伏逆变器建模仿真
1. 背景介绍
1.1 项目背景
随着全球对清洁能源的需求日益增长，分布式能源系统（Distributed Energy System, DES）作为一种新型的能源供应方式，得到了广泛关注。分布式能源系统通常包括太阳能光伏发电、风力发电、储能系统等组件，能够实现本地能源生产和消费，提高能源利用效率，并减少对传统电网的依赖。
光伏逆变器作为分布式能源系统中的关键组件之一，其主要功能是将光伏电池板产生的直流电转换为交流电，以供家庭或工业使用，或者并入电网。本项目旨在通过Simulink对分布式能源系统中的光伏逆变器进行建模与仿真，重点研究其在不同光照和温度条件下的性能表现、动态响应特性以及稳定性。
1.2 系统描述
基于分布式能源系统的光伏逆变器主要包括以下几个部分：
- 光伏电池模型：模拟太阳能电池板的行为，生成直流电压和电流。
- 最大功率点跟踪（MPPT）控制器：用于优化光伏电池输出的最大功率点，确保系统在不同光照和温度条件下都能获得最大能量输出。
- 逆变桥：由六个开关器件（如IGBT或MOSFET）组成的三相逆变桥电路，用于将直流电压转换为三相交流电压。
- 滤波器：用于平滑输出电压波形，减少谐波成分。
- 储能系统接口：用于将多余的电能存储到储能系统中，或从储能系统中提取电能满足负载需求。
- 电网接口：用于将逆变器输出的交流电接入电网，或从电网获取电能满足负载需求。
1.3 应用场景
- 住宅分布式能源系统：为家庭提供清洁电力，减少电费支出，并在某些情况下实现能源自给自足。
- 商业和工业分布式能源系统：为企业提供稳定、可靠的电力供应，降低运营成本。
- 微电网系统：通过多个小型分布式能源系统联网，形成微电网，提高电力系统的可靠性和灵活性。
- 并网发电系统：将分布式能源系统产生的电力直接并入电网，供其他用户使用。
2. 具体的仿真建模过程
2.1 系统模型构建
在Simulink中，我们将分别建立光伏电池模型、MPPT控制器、逆变桥、滤波器、储能系统接口以及电网接口，并将其集成到一个完整的分布式能源系统中。
2.1.1 光伏电池模型
光伏电池模型用于模拟太阳能电池板的行为，生成直流电压和电流。
matlab
深色版本
% 添加光伏电池模型
add_block('simulink/Simscape/Foundation Library/Electrical/Elements/Solar Cell', [modelName '/SolarCell']);
set_param([modelName '/SolarCell'], 'Area', '0.5'); % 设置光伏电池面积为0.5平方米
set_param([modelName '/SolarCell'], 'Iph', '8'); % 设置光生电流为8A
set_param([modelName '/SolarCell'], 'Voc', '45'); % 设置开路电压为45V
set_param([modelName '/SolarCell'], 'Rs', '0.5'); % 设置串联电阻为0.5欧姆
set_param([modelName '/SolarCell'], 'Rsh', '1000'); % 设置并联电阻为1000欧姆
set_param([modelName '/SolarCell'], 'Ncell', '72'); % 设置光伏电池单元数为722.1.2 MPPT控制器模型
MPPT控制器用于优化光伏电池输出的最大功率点，确保系统在不同光照和温度条件下都能获得最大能量输出。可以采用扰动观察法（Perturb and Observe, P&O）来实现MPPT控制。
matlab
深色版本
% 添加MPPT控制器模型
add_block('simulink/User-Defined Functions/MATLAB Function', [modelName '/MPPTController']);
set_param([modelName '/MPPTController'], 'MATLABFunction', 'function y = fcn(u)\n % Perturb and Observe MPPT algorithm\n persistent prev_power duty_cycle\n if isempty(prev_power)\n prev_power = u(1) * u(2);\n duty_cycle = 0.5;\n end\n step_size = 0.01;\n delta_P = (u(1) * u(2)) - prev_power;\n if delta_P > 0\n duty_cycle = duty_cycle + step_size * sign(delta_P);\n else\n duty_cycle = duty_cycle - step_size * sign(delta_P);\n end\n prev_power = u(1) * u(2);\n y = duty_cycle;\nend');
set_param([modelName '/MPPTController'], 'SampleTime', '1e-3'); % 设置采样时间为1ms2.1.3 逆变桥模型
逆变桥由六个开关器件组成，通常采用IGBT或MOSFET。我们可以使用Universal Bridge模块来模拟逆变桥的行为。
matlab
深色版本
% 添加逆变桥模型
add_block('simulink/Simscape/Electrical/Specialized Technology/Fundamental Blocks/Power Electronics/Universal Bridge', [modelName '/InverterBridge']);
set_param([modelName '/InverterBridge'], 'SnubberResistance', 'inf'); % 无缓冲电阻
set_param([modelName '/InverterBridge'], 'SnubberCapacitance', '0'); % 无缓冲电容
set_param([modelName '/InverterBridge'], 'Ron', '0.01'); % 开关导通电阻
set_param([modelName '/InverterBridge'], 'Lon', '0'); % 开关导通电感
set_param([modelName '/InverterBridge'], 'Roff', '1e6'); % 开关截止电阻
set_param([modelName '/InverterBridge'], 'Loff', '0'); % 开关截止电感
set_param([modelName '/InverterBridge'], 'Configuration', '3-level bridge (6 legs)'); % 三相逆变桥配置2.1.4 滤波器模型
滤波器用于平滑输出电压波形，减少谐波成分。我们可以使用LC滤波器来实现。
matlab
深色版本
% 添加LC滤波器模型
add_block('simulink/Simscape/Foundation Library/Electrical/Elements/Capacitor', [modelName '/Capacitor']);
set_param([modelName '/Capacitor'], 'C', '100e-6'); % 电容值为100uF
add_block('simulink/Simscape/Foundation Library/Electrical/Elements/Inductor', [modelName '/Inductor']);
set_param([modelName '/Inductor'], 'L', '1e-3'); % 电感值为1mH2.1.5 储能系统接口模型
储能系统接口用于将多余的电能存储到储能系统中，或从储能系统中提取电能满足负载需求。我们可以使用理想电容器来模拟储能系统。
matlab
深色版本
% 添加储能系统接口模型
add_block('simulink/Simscape/Foundation Library/Electrical/Elements/Capacitor', [modelName '/EnergyStorage']);
set_param([modelName '/EnergyStorage'], 'C', '10000e-6'); % 电容值为10000uF
set_param([modelName '/EnergyStorage'], 'InitialVoltage', '400'); % 初始电压为400V2.1.6 电网接口模型
电网接口用于将逆变器输出的交流电接入电网，或从电网获取电能满足负载需求。我们可以使用理想变压器和负载来模拟电网。
matlab
深色版本
% 添加电网接口模型
add_block('simulink/Simscape/Foundation Library/Electrical/Elements/Ideal Transformer', [modelName '/IdealTransformer']);
set_param([modelName '/IdealTransformer'], 'TurnsRatio', '1'); % 设置变压器匝比为1
add_block('simulink/Simscape/Foundation Library/Electrical/Elements/Resistor', [modelName '/GridLoad']);
set_param([modelName '/GridLoad'], 'R', '10'); % 设置负载电阻为10欧姆2.2 连接各模块
将上述各个模块连接起来，形成完整的分布式能源系统。
matlab
深色版本
% 连接光伏电池到MPPT控制器
add_line(modelName, '/SolarCell/1', '/MPPTController/1', 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, '/SolarCell/2', '/MPPTController/2', 'autorouting', 'on');
% 连接MPPT控制器到逆变桥的输入端口
add_line(modelName, '/MPPTController/1', '/InverterBridge/1', 'autorouting', 'on');
% 连接逆变桥输出到LC滤波器
add_line(modelName, '/InverterBridge/1', '/Inductor/1', 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, '/Inductor/1', '/Capacitor/1', 'autorouting', 'on');
% 连接LC滤波器输出到储能系统接口
add_line(modelName, '/Capacitor/1', '/EnergyStorage/1', 'autorouting', 'on');
% 连接储能系统接口输出到电网接口
add_line(modelName, '/EnergyStorage/1', '/IdealTransformer/1', 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, '/IdealTransformer/1', '/GridLoad/1', 'autorouting', 'on');2.3 添加输出显示
使用Scope块显示系统输出。
matlab
深色版本
% 添加Scope块显示系统输出
add_block('simulink/Sinks/Scope', [modelName '/Scope']);
connect_blocks(modelName, {'/SolarCell', '/Scope'}); % 连接光伏电池输出到Scope
connect_blocks(modelName, {'/MPPTController', '/Scope'}); % 连接MPPT控制器输出到Scope
connect_blocks(modelName, {'/InverterBridge', '/Scope'}); % 连接逆变桥输出到Scope
connect_blocks(modelName, {'/Capacitor', '/Scope'}); % 连接滤波器输出到Scope
connect_blocks(modelName, {'/EnergyStorage', '/Scope'}); % 连接储能系统输出到Scope
connect_blocks(modelName, {'/IdealTransformer', '/Scope'}); % 连接电网接口输出到Scope3. 仿真设置与运行
3.1 设置仿真参数
在上述代码中，已经设置了仿真时间为0.5秒，并保存了模型。
matlab
深色版本
% 设置仿真时间
set_param(modelName, 'StopTime', '0.5'); % 设置仿真时间为0.5秒
save_system(modelName); % 保存模型3.2 运行仿真
打开Simulink模型，点击工具栏中的“Run”按钮运行仿真。
matlab
深色版本
% 打开Simulink模型并运行仿真
open_system(modelName); % 打开Simulink模型
sim(modelName); % 运行仿真3.3 分析仿真结果
在Simulink模型中，打开Scope块查看系统响应曲线。
matlab
深色版本
% 打开Scope窗口
open_system([modelName '/Scope']);4. 结果分析与讨论
4.1 结果分析
在Scope窗口中，你可以看到以下主要曲线：
- 光伏电池输出信号（Solar Cell Output Signals）：展示光伏电池的电压和电流输出。
- MPPT控制器输出信号（MPPT Controller Output Signals）：展示MPPT控制器生成的占空比信号。
- 逆变桥输出信号（Inverter Bridge Output Signals）：展示逆变桥输出的三相交流电压和电流。
- 滤波器输出电压（Filtered Output Voltage）：展示经过LC滤波器后的输出电压波形。
- 储能系统输出信号（Energy Storage Output Signals）：展示储能系统的电压和电流波形。
- 电网接口输出信号（Grid Interface Output Signals）：展示电网接口处的电压和电流波形。
通过这些曲线，你可以评估系统的性能：
- 最大功率点跟踪精度：检查MPPT控制器是否能够准确找到并保持在光伏电池的最大功率点。
- 逆变器输出质量：检查逆变器输出的三相交流电压和电流是否接近理想的正弦波。
- 滤波器效果：检查滤波器是否能够有效平滑输出电压波形，减少谐波成分。
- 储能系统充放电管理：评估储能系统在不同光照和负载条件下的充放电管理策略及其对系统的影响。
- 电网接口稳定性：评估系统在不同光照和温度条件下的稳定性及其对电网的影响。
4.2 讨论
假设你希望在不同光照强度下评估分布式能源系统的性能，并观察其响应效果。通过观察Scope窗口中的曲线，可以得出以下结论：
- 最大功率点跟踪精度：如果MPPT控制器能够在不同光照强度下准确找到并保持在光伏电池的最大功率点，则表明MPPT算法设计合理，且系统具有良好的能量收集能力。
- 逆变器输出质量：如果逆变器输出的三相交流电压和电流接近理想的正弦波，则表明逆变器设计合理，且系统具有良好的输出质量。
- 滤波器效果：如果滤波器能够有效平滑输出电压波形，减少谐波成分，则表明滤波器设计合理。
- 储能系统充放电管理：如果储能系统能够在光照充足时充电，在光照不足时放电满足负载需求，则表明储能系统设计合理。