基于simulink的光伏阵列常见故障仿真模型附Simulink仿真

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

本文基于 Matlab/Simulink 平台构建光伏阵列常见故障仿真模型，针对光伏阵列开路、短路、局部阴影遮挡等常见故障，通过搭建光伏电池基础模型，并添加故障模拟模块，实现对不同故障工况下光伏阵列输出特性的仿真分析。仿真结果直观展示了各类故障对光伏阵列输出电压、电流及功率的影响，为光伏系统故障诊断与运维提供了有效的模拟工具和理论依据。

关键词

Simulink；光伏阵列；故障仿真；开路故障；短路故障；局部阴影遮挡

一、引言

随着光伏发电技术的快速发展，光伏系统在能源领域的应用日益广泛。然而，光伏阵列在实际运行过程中，受环境因素、设备老化等影响，容易出现各类故障，如开路、短路、局部阴影遮挡等 。这些故障会显著降低光伏阵列的发电效率，甚至引发安全问题。因此，研究光伏阵列常见故障特性，建立有效的故障仿真模型，对于光伏系统的故障诊断、维护以及提高系统可靠性具有重要意义。

Simulink 是 Matlab 中的可视化仿真工具，具有丰富的模块库和强大的建模功能，能够快速搭建复杂系统模型并进行仿真分析。利用 Simulink 搭建光伏阵列故障仿真模型，可以直观地模拟不同故障场景下光伏阵列的输出特性，为深入研究故障机理和开发故障诊断算法提供支持。

二、光伏阵列正常工作模型构建

三、光伏阵列常见故障仿真模型构建

3.1 开路故障仿真模型

开路故障是指光伏阵列电路中某处断开，导致电流无法正常流通。在 Simulink 中模拟开路故障，只需在光伏阵列输出端串联一个受控开关模块（如 “Relay” 模块）。当需要模拟开路故障时，通过设置控制信号使开关断开，此时光伏阵列输出电流几乎为零，输出电压接近开路电压。通过调整开关的控制信号，可模拟不同时刻发生的开路故障。

3.2 短路故障仿真模型

3.3 局部阴影遮挡故障仿真模型

局部阴影遮挡会使光伏阵列中部分电池的光照强度降低，导致其输出特性改变，进而影响整个光伏阵列的性能。在 Simulink 中，将光伏阵列划分为多个子阵列模块，每个子阵列对应不同的光照强度。通过 “Lookup Table” 模块为每个子阵列设置不同的光照强度参数，模拟局部阴影遮挡情况。例如，将部分子阵列的光照强度设置为低于标准光照强度的值，即可模拟阴影遮挡效果。同时，为了更准确地反映阴影遮挡下的电气特性，需要考虑子阵列之间的电气连接关系，确保模型的合理性。

四、结论

本文基于 Simulink 成功搭建了光伏阵列常见故障仿真模型，包括开路、短路和局部阴影遮挡故障模型，并通过仿真实验分析了不同故障工况下光伏阵列的输出特性。仿真结果表明，该模型能够准确模拟各类故障对光伏阵列输出电压、电流和功率的影响，为光伏系统故障诊断算法的研究和实际运维提供了有效的仿真工具和理论参考。未来，可以进一步完善模型，考虑更多实际因素的影响，如光伏电池老化、灰尘积累等，以提高模型的实用性和准确性。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 王晓雷,王卫星,路进升,等.光伏阵列特性仿真及其在光伏并网逆变器测试系统中的应用[J].电力系统保护与控制, 2011, 39(10):5.DOI:10.3969/j.issn.1674-3415.2011.10.013.

[2] 郑意,赵志刚,苟向锋.基于Simulink的太阳能光伏电池的建模及输出特性仿真研究[J].兰州交通大学学报, 2013(1):4.DOI:10.3969/j.issn.1001-4373.2013.01.022.

[3] 王章权,陈友荣.基于PSIM和Simulink的光伏发电系统协同仿真[J].机电工程, 2009, 26(10):4.DOI:10.3969/j.issn.1001-4551.2009.10.016.

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇