基于MATLAB/simulink风力发电仿真，双馈风机模型 空气动力学模型源码等
基于MATLAB/simulink风力发电仿真，双馈风机模型 空气动力学模型源码
文章目录
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-
- 空气动力学模型
- 双馈风机模型
-
- Simulink模型框架
- 示例代码片段
- 1. 创建Simulink模型
- 2. 空气动力学模型代码
- 3. MPPT控制器代码
- 4. 运行仿真
- 总结
- 1. 创建Simulink模型
- 2. 空气动力学模型代码
- 3. MPPT控制器代码
- 4. 运行仿真
- 总结
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基于MATLAB/Simulink进行风力发电仿真，特别是使用双馈感应发电机（DFIG, Doubly-Fed Induction Generator）的模型，涉及到多个子系统的建模，包括空气动力学模型、机械传动系统、电气部分以及控制策略。下面我将提供一个简化版的示例代码，用于构建空气动力学模型和双馈风机的基本Simulink模型。
空气动力学模型
空气动力学模型主要用于模拟风速如何转化为风机叶片上的推力和扭矩。以下是该模型的一个简单实现：
function [thrust, torque] = aerodynamic_model(wind_speed, rotor_radius, air_density, cp, lambda)
% 计算叶尖速比 (Tip Speed Ratio)
omega_r = wind_speed / rotor_radius * lambda; % 转子角速度
% 计算功率系数 (Power Coefficient)
power_coefficient = cp;
% 计算推力 (Thrust) 和 扭矩 (Torque)
thrust = 0.5 * air_density * pi * rotor_radius^2 * wind_speed^2 * cp(lambda);
torque = 0.5 * air_density * pi * rotor_radius^2 * wind_speed^3 * power_coefficient / omega_r;
end
% 功率系数函数 (示例)
function cp = cp(lambda)
% 这里使用一个简化的功率系数模型作为示例
cp = 0.4 * (1 - exp(-1./lambda.^2));
end
请注意，这里的cp函数是一个简化的模型，实际应用中可能需要根据具体的风机参数调整。
双馈风机模型
在Simulink中创建一个双馈风机模型，通常需要以下步骤：
- 新建Simulink模型：打开Simulink并创建一个新的空白模型。
- 添加基本模块：从Simulink库浏览器中拖拽需要的模块到你的模型窗口中，如Sine Wave（用于模拟风速）、Scope（用于观察输出结果）等。
- 实现空气动力学模型：可以通过MATLAB Function Block来嵌入上述的空气动力学模型代码。
- 电机和控制系统：添加DFIG电机模型及其控制系统。MathWorks提供了电力系统仿真工具箱(Power Systems Toolbox)，可以方便地找到DFIG相关模块。
Simulink模型框架
由于无法直接绘制Simulink模型图，这里给出一个简单的框架说明：
- 风速输入：使用Sine Wave模块或From Workspace模块加载风速数据。
- 空气动力学模型：使用MATLAB Function Block嵌入上面提供的空气动力学模型代码。
- 机械系统：添加机械传动系统模型，包括转子和齿轮箱等组件。
- 电机及控制系统：利用Power Systems Toolbox中的DFIG模块及其控制器。
- 输出观察：通过Scope模块观察转速、扭矩、功率等关键指标。
示例代码片段
为了更具体地展示如何在Simulink中集成上述模型，这里给出一段MATLAB脚本，用于自动化创建一个基础的Simulink模型：
% 创建一个新的Simulink模型
modelName = 'WindTurbineModel';
new_system(modelName);
% 添加空气动力学模型
add_block('simulink/User-Defined Functions/MATLAB Function', [modelName, '/AeroModel']);
set_param([modelName, '/AeroModel'], 'FunctionName', 'aerodynamic_model');
% 添加风速源
add_block('simulink/Sources/Sine Wave', [modelName, '/WindSpeed']);
set_param([modelName, '/WindSpeed'], 'Amplitude', '12'); % 设置风速幅值
% 添加观测器
add_block('simulink/Sinks/Scope', [modelName, '/Scope']);
% 连接模块
add_line(modelName, 'WindSpeed/1', 'AeroModel/In1');
add_line(modelName, 'AeroModel/Out1', 'Scope/1'); % 假设输出为扭矩
% 打开模型
open_system(modelName);
以上只是一个非常基础的框架，实际的风电场仿真模型会更加复杂，包含更多的细节和优化。希望这些信息能帮助你开始构建自己的风力发电仿真模型！
下面提供一个基于MATLAB/Simulink的风力发电系统仿真模型的示例代码。这个模型包括双馈感应发电机（DFIG）和最大功率点跟踪（MPPT）控制器。我们将使用Simulink来构建这个模型，并提供一些关键部分的代码。
1. 创建Simulink模型
首先，我们需要创建一个新的Simulink模型，并添加必要的模块。
% 创建一个新的Simulink模型
modelName = 'WindTurbineModel';
new_system(modelName);
% 添加风速源
add_block('simulink/Sources/Sine Wave', [modelName, '/WindSpeed']);
set_param([modelName, '/WindSpeed'], 'Amplitude', '12'); % 设置风速幅值
set_param([modelName, '/WindSpeed'], 'Frequency', '0.1'); % 设置风速频率
% 添加空气动力学模型
add_block('simulink/User-Defined Functions/MATLAB Function', [modelName, '/AeroModel']);
set_param([modelName, '/AeroModel'], 'FunctionName', 'aerodynamic_model');
% 添加转子和齿轮箱模型
add_block('simulink/Blocks/Gain', [modelName, '/Gearbox']);
set_param([modelName, '/Gearbox'], 'Gain', '50'); % 齿轮箱传动比
% 添加DFIG电机模型
add_block('simulink/Specialized Technology/Three-Phase Induction Machine', [modelName, '/DFIG']);
set_param([modelName, '/DFIG'], 'Poles', '4');
set_param([modelName, '/DFIG'], 'Stator resistance', '0.01');
set_param([modelName, '/DFIG'], 'Rotor resistance', '0.02');
set_param([modelName, '/DFIG'], 'Stator inductance', '0.1');
set_param([modelName, '/DFIG'], 'Rotor inductance', '0.1');
set_param([modelName, '/DFIG'], 'Mutual inductance', '0.9');
set_param([modelName, '/DFIG'], 'Inertia constant', '0.5');
set_param([modelName, '/DFIG'], 'Initial rotor speed', '0');
% 添加DC-DC变换器模型
add_block('simulink/Specialized Technology/DC-DC Boost Converter', [modelName, '/BoostConverter']);
set_param([modelName, '/BoostConverter'], 'Inductance', '0.001');
set_param([modelName, '/BoostConverter'], 'Capacitance', '0.001');
set_param([modelName, '/BoostConverter'], 'Switching frequency', '10000');
% 添加MPPT控制器
add_block('simulink/User-Defined Functions/MATLAB Function', [modelName, '/MPPTController']);
set_param([modelName, '/MPPTController'], 'FunctionName', 'mppt_controller');
% 添加观测器
add_block('simulink/Sinks/Scope', [modelName, '/Scope']);
% 连接模块
add_line(modelName, 'WindSpeed/1', 'AeroModel/In1');
add_line(modelName, 'AeroModel/Out1', 'Gearbox/1');
add_line(modelName, 'Gearbox/1', 'DFIG/Shaft speed');
add_line(modelName, 'DFIG/Stator voltage', 'BoostConverter/Input voltage');
add_line(modelName, 'BoostConverter/Output voltage', 'MPPTController/In1');
add_line(modelName, 'MPPTController/Out1', 'BoostConverter/Pulse width modulation');
% 打开模型
open_system(modelName);
2. 空气动力学模型代码
function [thrust, torque] = aerodynamic_model(wind_speed, rotor_radius, air_density, cp, lambda)
% 计算叶尖速比 (Tip Speed Ratio)
omega_r = wind_speed / rotor_radius * lambda; % 转子角速度
% 计算功率系数 (Power Coefficient)
power_coefficient = cp(lambda);
% 计算推力 (Thrust) 和 扭矩 (Torque)
thrust = 0.5 * air_density * pi * rotor_radius^2 * wind_speed^2 * cp(lambda);
torque = 0.5 * air_density * pi * rotor_radius^2 * wind_speed^3 * power_coefficient / omega_r;
end
% 功率系数函数 (示例)
function cp = cp(lambda)
% 这里使用一个简化的功率系数模型作为示例
cp = 0.4 * (1 - exp(-1./lambda.^2));
end
3. MPPT控制器代码
function pwm_signal = mppt_controller(voltage)
% MPPT 控制器参数
Vref = 100; % 参考电压
Kp = 0.1; % 比例增益
Ki = 0.01; % 积分增益
% 计算误差
error = Vref - voltage;
% PID 控制器
integral = integral + error * Ki;
pwm_signal = Kp * error + integral;
% 限制PWM信号范围
pwm_signal = max(0, min(pwm_signal, 1));
end
4. 运行仿真
% 设置仿真时间
set_param(modelName, 'StopTime', '10');
% 运行仿真
sim(modelName);
% 关闭模型
close_system(modelName, 0);
总结
以上代码提供了一个基本的风力发电系统仿真模型，包括空气动力学模型、DFIG电机模型、DC-DC变换器和MPPT控制器。你可以根据具体需求调整参数和模型细节。希望这些信息对你有所帮助！
下面我将提供一个基于MATLAB/Simulink的双馈感应发电机（DFIG）仿真模型的示例代码。这个模型包括风力机、空气动力学模型、DFIG电机模型、DC-DC变换器和最大功率点跟踪（MPPT）控制器。
1. 创建Simulink模型
首先，我们需要创建一个新的Simulink模型，并添加必要的模块。
% 创建一个新的Simulink模型
modelName = 'WindTurbineModel';
new_system(modelName);
% 添加风速源
add_block('simulink/Sources/Sine Wave', [modelName, '/WindSpeed']);
set_param([modelName, '/WindSpeed'], 'Amplitude', '12'); % 设置风速幅值
set_param([modelName, '/WindSpeed'], 'Frequency', '0.1'); % 设置风速频率
% 添加空气动力学模型
add_block('simulink/User-Defined Functions/MATLAB Function', [modelName, '/AeroModel']);
set_param([modelName, '/AeroModel'], 'FunctionName', 'aerodynamic_model');
% 添加转子和齿轮箱模型
add_block('simulink/Blocks/Gain', [modelName, '/Gearbox']);
set_param([modelName, '/Gearbox'], 'Gain', '50'); % 齿轮箱传动比
% 添加DFIG电机模型
add_block('simulink/Specialized Technology/Three-Phase Induction Machine', [modelName, '/DFIG']);
set_param([modelName, '/DFIG'], 'Poles', '4');
set_param([modelName, '/DFIG'], 'Stator resistance', '0.01');
set_param([modelName, '/DFIG'], 'Rotor resistance', '0.02');
set_param([modelName, '/DFIG'], 'Stator inductance', '0.1');
set_param([modelName, '/DFIG'], 'Rotor inductance', '0.1');
set_param([modelName, '/DFIG'], 'Mutual inductance', '0.9');
set_param([modelName, '/DFIG'], 'Inertia constant', '0.5');
set_param([modelName, '/DFIG'], 'Initial rotor speed', '0');
% 添加DC-DC变换器模型
add_block('simulink/Specialized Technology/DC-DC Boost Converter', [modelName, '/BoostConverter']);
set_param([modelName, '/BoostConverter'], 'Inductance', '0.001');
set_param([modelName, '/BoostConverter'], 'Capacitance', '0.001');
set_param([modelName, '/BoostConverter'], 'Switching frequency', '10000');
% 添加MPPT控制器
add_block('simulink/User-Defined Functions/MATLAB Function', [modelName, '/MPPTController']);
set_param([modelName, '/MPPTController'], 'FunctionName', 'mppt_controller');
% 添加观测器
add_block('simulink/Sinks/Scope', [modelName, '/Scope']);
% 连接模块
add_line(modelName, 'WindSpeed/1', 'AeroModel/In1');
add_line(modelName, 'AeroModel/Out1', 'Gearbox/1');
add_line(modelName, 'Gearbox/1', 'DFIG/Shaft speed');
add_line(modelName, 'DFIG/Stator voltage', 'BoostConverter/Input voltage');
add_line(modelName, 'BoostConverter/Output voltage', 'MPPTController/In1');
add_line(modelName, '/MPPTController/Out1', 'BoostConverter/Pulse width modulation');
% 打开模型
open_system(modelName);
2. 空气动力学模型代码
function [thrust, torque] = aerodynamic_model(wind_speed, rotor_radius, air_density, cp, lambda)
% 计算叶尖速比 (Tip Speed Ratio)
omega_r = wind_speed / rotor_radius * lambda; % 转子角速度
% 计算功率系数 (Power Coefficient)
power_coefficient = cp(lambda);
% 计算推力 (Thrust) 和 扭矩 (Torque)
thrust = 0.5 * air_density * pi * rotor_radius^2 * wind_speed^2 * cp(lambda);
torque = 0.5 * air_density * pi * rotor_radius^2 * wind_speed^3 * power_coefficient / omega_r;
end
% 功率系数函数 (示例)
function cp = cp(lambda)
% 这里使用一个简化的功率系数模型作为示例
cp = 0.4 * (1 - exp(-1./lambda.^2));
end
3. MPPT控制器代码
function pwm_signal = mppt_controller(voltage)
% MPPT 控制器参数
Vref = 100; % 参考电压
Kp = 0.1; % 比例增益
Ki = 0.01; % 积分增益
% 计算误差
error = Vref - voltage;
% PID 控制器
integral = integral + error * Ki;
pwm_signal = Kp * error + integral;
% 限制PWM信号范围
pwm_signal = max(0, min(pwm_signal, 1));
end
4. 运行仿真
% 设置仿真时间
set_param(modelName, 'StopTime', '10');
% 运行仿真
sim(modelName);
% 关闭模型
close_system(modelName, 0);
总结
以上代码提供了一个基本的风力发电系统仿真模型，包括空气动力学模型、DFIG电机模型、DC-DC变换器和MPPT控制器。你可以根据具体需求调整参数和模型细节。希望这些信息对你有所帮助！