光伏发电系统最大功率跟踪控制Simulink仿真模型(电导增量法+扰动观察法)

本文介绍了光伏发电系统最大功率跟踪的Simulink仿真模型,结合电导增量法和扰动观察法,以实现高效能的控制。模型通过分析和评估,为系统设计和优化提供参考。

 💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥

🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。

⛳️座右铭:行百里者,半于九十。

📋📋📋本文目录如下:🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

2.1 整体模型

​编辑2.2  电导增量法仿真各参数曲线 

2.3 扰动观察法仿真各参数曲线

🎉3 参考文献

🌈4 Simulink仿真实现


💥1 概述

光伏发电系统最大功率跟踪控制Simulink仿真模型(电导增量法+扰动观察法)

该模型是为了实现光伏发电系统的最大功率跟踪而设计的,主要包含光伏电池模块、直流升压模块以及最大功率跟踪控制模块。

在扰动观察法(P&O)中,系统会定期给予工作电压一个可正可负的增量,并观察系统功率的变化情况。如果功率增加,则继续施加相同方向的增量;反之,则施加相反方向的增量,直到输出功率达到最大值。P&O是目前应用较广泛的一种控制策略,其最大功率跟踪过程如图所示。

电导增量法则是利用光伏电池特性曲线上仅有一个最大功率点来进行跟踪控制。在光伏电池的特性曲线中,输出功率P是关于输出电压U的函数,输出电流I也是关于输出电压U的函数。通过对输出功率P对输出电压U求导,得到导数dP/dU。根据导数dP/dU与零的大小关系,可以判断当前工作电压与最大功率点处的电压大小关系。

在模型中,这两种方法相结合,通过对光伏电池模块进行电导增量法和扰动观察法的控制,实现了对光伏发电系统的最大功率跟踪。这种综合应用能够充分利用光伏电池的特性曲线,确保系统始终工作在最大功率点,从而提高光伏发电系统的效率和能源利用率。

通过Simulink仿真模型的建立和调试,可以对光伏发电系统的最大功率跟踪控制进行全面的分析和评估。这样的模型可以为光伏发电系统的设计和优化提供重要参考,帮助提高光伏发电系统的性能和可靠性。

📚2 运行结果

2.1 整体模型

2.2  电导增量法仿真各参数曲线 

2.3 扰动观察法仿真各参数曲线

🎉3 参考文献

文章中一些内容引自网络,会注明出处或引用为参考文献,难免有未尽之处,如有不妥,请随时联系删除。

[1]付皎.独立光伏发电系统最大功率跟踪研究[D].内蒙古科技大学,2013.DOI:10.7666/d.D426344.

[2]杨元培,杨奕,王建山,等.光伏发电系统电池最大功率跟踪控制仿真[J].计算机仿真, 2018, 35(6):6.DOI:10.3969/j.issn.1006-9348.2018.06.026.

[3]栾军山.光伏发电系统最大功率点跟踪控制策略研究[J].  2012.DOI:10.3969/j.issn.1004-9649.2012.11.016.

[4]栾军山冯涛陈华.光伏发电系统最大功率点跟踪控制策略研究[J].中国电力, 2012, 045(011):74-77,95.

🌈4 Simulink仿真实现

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值