【光储并网直流微电网simulink仿真模型】光伏采用mppt实现最大功率输出研究附Matlab代码

✅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

摘要： 随着能源危机和环境污染日益严重，可再生能源在能源结构中的地位日益提升。光伏发电作为一种清洁、可持续的能源形式，受到广泛关注。然而，光伏发电的效率受光照强度、温度等因素影响，导致其功率输出具有间歇性和不确定性。为了解决这些问题，最大功率点跟踪（MPPT）技术被广泛应用于光伏系统中。本文旨在构建一个光储并网直流微电网的Simulink仿真模型，深入研究基于MPPT的光伏最大功率输出问题。该模型包含光伏阵列、MPPT控制算法、储能系统、直流母线和并网逆变器等关键模块。通过对不同MPPT算法的性能分析和仿真验证，旨在为光储并网直流微电网的优化设计和运行控制提供参考，提高光伏发电系统的效率和稳定性。

关键词： 光伏发电；最大功率点跟踪（MPPT）；直流微电网；Simulink仿真；储能系统；并网逆变器

1. 引言

在全球能源结构转型的大背景下，可再生能源的开发和利用已成为重要的战略方向。光伏发电作为一种具有巨大发展潜力的可再生能源，具有清洁、无污染、资源丰富等优势，在电力系统中发挥着越来越重要的作用。然而，光伏发电的间歇性和波动性给电网的稳定运行带来了挑战。为了提高光伏发电系统的效率和可靠性，需要采用有效的控制策略，其中最大功率点跟踪（MPPT）技术是关键环节。

传统的交流微电网存在着控制复杂、损耗较高等问题，而直流微电网以其简化拓扑结构、提高功率变换效率等优势，逐渐成为研究热点。将光伏发电、储能系统等直流电源集成到直流微电网中，可以实现能量的高效利用和灵活控制。此外，通过并网逆变器将直流微电网与交流电网相连，可以实现能量的双向流动，提高电网的稳定性和可靠性。

本文将基于Simulink仿真平台，构建一个光储并网直流微电网模型，重点研究基于MPPT的光伏最大功率输出问题。通过对不同MPPT算法的仿真比较，分析其在不同光照条件下的性能表现，为光储并网直流微电网的优化设计和控制提供理论支持。

2. 光储并网直流微电网系统结构

本文研究的光储并网直流微电网系统结构主要包括以下几个部分：

• 光伏阵列：

   将多个光伏组件串并联组成光伏阵列，用于将光能转化为电能。光伏阵列的输出特性受到光照强度、温度等因素的影响。

• MPPT控制器：

   通过采用合适的MPPT算法，实时跟踪光伏阵列的最大功率点，提高光伏发电的效率。

• 储能系统：

   由电池或超级电容器等储能元件组成，用于平滑光伏发电的波动，提高直流微电网的稳定性。

• 直流母线：

   作为直流微电网的能量汇集点，连接光伏阵列、储能系统和负载，维持直流母线的电压稳定。

• 并网逆变器：

   将直流电能转换为交流电能，并将其注入交流电网，实现能量的双向流动。

• 控制系统：

   负责协调各个部件的运行，实现光储并网直流微电网的稳定运行和优化控制。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

📣 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

👇