零基础学习simulink--创建和搭建一个智能微电网模型

最新推荐文章于 2025-04-03 22:46:18 发布

amy_mhd

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文章标签： simulink matlab

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/amy_mhd/article/details/146989907

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项目示例：智能微电网需求响应与负荷管理

项目背景

随着电力系统的复杂性和灵活性要求的提高，传统的负荷管理模式已经难以满足现代电力系统的需求。特别是在微电网中，负荷管理不仅影响到电力系统的稳定性和效率，还直接影响用户的用电体验和成本。因此，设计一种智能需求响应系统，结合用户侧的灵活负荷管理和可再生能源的优化调度，成为了解决这一问题的关键。

本项目旨在通过 Simulink 搭建一个智能微电网模型，实现以下目标：

需求响应：根据电网的实时状态（如频率、电价等），动态调整用户侧的负荷，以实现负荷的平滑分布和电网的稳定性。
负荷管理：对用户侧的柔性负荷（如空调、热水器等）进行优化调度，减少高峰时段的负荷压力，降低用户的电费支出。
可再生能源优化：结合光伏、风力发电等可再生能源的发电情况，最大化利用清洁能源，减少对外部电网的依赖。
经济调度：结合电价信号和发电成本，优化微电网的运行策略，降低总运行成本。

项目结构

该项目将分为以下几个主要模块：

微电网拓扑结构
需求响应控制
负荷管理
可再生能源优化
经济调度
保护与控制

1. 微电网拓扑结构

微电网由多个分布式电源（如光伏、风力发电）、负荷、储能系统和电网接口组成。我们可以通过 Simulink 中的 Simscape Electrical 工具箱来搭建这些组件。

Matlab

深色版本

% 创建微电网模型
modelName = 'SmartMicrogrid_DemandResponse';
new_system(modelName);

% 添加光伏系统
add_block('powerlib/Specialized Power Systems/Sources/PV Array', [modelName '/PVSystem']);
set_param([modelName '/PVSystem'], 'NominalPower', '10e3', 'NominalVoltage', '400'); % 10kW 光伏系统

% 添加风力发电系统
add_block('powerlib/Specialized Power Systems/Sources/Wind Turbine Generator', [modelName '/WindSystem']);
set_param([modelName '/WindSystem'], 'NominalPower', '5e3', 'NominalVoltage', '400'); % 5kW 风力发电系统

% 添加储能系统（电池）
add_block('powerlib/Specialized Power Systems/Elements/Battery', [modelName '/Battery']);
set_param([modelName '/Battery'], 'NominalCapacity', '100e3', 'NominalVoltage', '400'); % 100kWh 电池

% 添加固定负荷
add_block('powerlib/Specialized Power Systems/Sinks/Resistive Load', [modelName '/FixedLoad']);
set_param([modelName '/FixedLoad'], 'Resistance', '10'); % 10Ω 固定负荷

% 添加柔性负荷（如空调、热水器等）
add_block('powerlib/Specialized Power Systems/Sinks/Resistive Load', [modelName '/FlexibleLoad']);
set_param([modelName '/FlexibleLoad'], 'Resistance', '20'); % 20Ω 柔性负荷

% 添加电网接口
add_block('powerlib/Specialized Power Systems/Sources/Three-Phase Voltage Source', [modelName '/Grid']);
set_param([modelName '/Grid'], 'Amplitude', '400', 'Frequency', '50'); % 400V, 50Hz 电网

2. 需求响应控制

需求响应是指根据电网的实时状态（如频率、电价等），动态调整用户侧的负荷，以实现负荷的平滑分布和电网的稳定性。我们可以通过引入需求响应控制器，根据电网的状态信号（如频率偏差、电价波动等）调整负荷的功率输出。

2.1 频率响应控制

当电网频率出现偏差时，需求响应控制器可以自动调整柔性负荷的功率输出，帮助恢复频率稳定。

Matlab

深色版本

% 添加频率测量模块
add_block('powerlib/Specialized Power Systems/Measurements/Frequency', [modelName '/FrequencyMeasurement']);
connect_blocks([modelName '/Grid'], [modelName '/FrequencyMeasurement']);

% 添加 PI 控制器用于频率响应
add_block('simulink/Commonly Used Blocks/PI Controller', [modelName '/FrequencyController']);
set_param([modelName '/FrequencyController'], 'P', '10', 'I', '1'); % 设置 PI 参数

% 连接频率测量到 PI 控制器
connect_blocks([modelName '/FrequencyMeasurement'], [modelName '/FrequencyController']);

% 添加频率响应模块
add_block('simulink/User-Defined Functions/MATLAB Function', [modelName '/FrequencyResponse']);
set_param([modelName '/FrequencyResponse'], 'Function', 'function flexibleLoadPower = FrequencyResponse(frequencyError)
    % 根据频率误差调整柔性负荷功率
    if frequencyError > 0
        flexibleLoadPower = max(0, flexibleLoadPower - frequencyError * 5); % 减少负荷
    elseif frequencyError < 0
        flexibleLoadPower = min(maxFlexibleLoadPower, flexibleLoadPower + abs(frequencyError) * 5); % 增加负荷
    end
end');

% 连接 PI 控制器到频率响应模块
connect_blocks([modelName '/FrequencyController'], [modelName '/FrequencyResponse']);

2.2 电价响应控制

当电价较高时，需求响应控制器可以减少柔性负荷的功率输出，鼓励用户在低电价时段使用电力，从而降低用户的电费支出。

Matlab

深色版本

% 添加电价信号模块
add_block('simulink/Sources/From Workspace', [modelName '/PriceSignal']);
set_param([modelName '/PriceSignal'], 'VariableName', 'priceData'); % 从工作区导入电价数据
set_param([modelName '/PriceSignal'], 'SampleTime', '1'); % 设置采样时间为 1 秒

% 添加电价响应模块
add_block('simulink/User-Defined Functions/MATLAB Function', [modelName '/PriceResponse']);
set_param([modelName '/PriceResponse'], 'Function', 'function flexibleLoadPower = PriceResponse(price)
    % 根据电价调整柔性负荷功率
    if price > highPriceThreshold
        flexibleLoadPower = max(0, flexibleLoadPower - (price - highPriceThreshold) * 0.1); % 减少负荷
    elseif price < lowPriceThreshold
        flexibleLoadPower = min(maxFlexibleLoadPower, flexibleLoadPower + (lowPriceThreshold - price) * 0.1); % 增加负荷
    end
end');

% 连接电价信号到电价响应模块
connect_blocks([modelName '/PriceSignal'], [modelName '/PriceResponse']);

3. 负荷管理

负荷管理的目标是通过对用户侧的柔性负荷进行优化调度，减少高峰时段的负荷压力，降低用户的电费支出。我们可以使用 Optimization Toolbox 中的线性规划或动态规划算法来优化柔性负荷的调度。

3.1 柔性负荷优化算法

假设我们有一个简单的线性规划问题，目标是最小化用户的电费支出，同时满足负荷需求和柔性负荷的约束条件。

Matlab

深色版本

% 定义优化变量
flexibleLoadPower = optimvar('flexibleLoadPower', 'LowerBound', 0, 'UpperBound', maxFlexibleLoadPower); % 柔性负荷功率

% 定义目标函数
totalCost = price * flexibleLoadPower;

% 定义约束条件
loadDemand = fixedLoadPower + flexibleLoadPower; % 总负荷需求
constraints = [
    loadDemand >= minLoadDemand, % 最小负荷需求
    loadDemand <= maxLoadDemand, % 最大负荷需求
    flexibleLoadPower >= minFlexibleLoadPower, % 最小柔性负荷功率
    flexibleLoadPower <= maxFlexibleLoadPower % 最大柔性负荷功率
];

% 创建优化问题
prob = optimproblem('Objective', totalCost, 'Constraints', constraints);

% 求解优化问题
[sol, fval] = solve(prob);

% 获取最优解
optimalFlexibleLoadPower = sol.flexibleLoadPower;

3.2 柔性负荷管理系统

为了实现柔性负荷的实时优化调度，我们可以使用 State of Charge (SoC) 监测模块来跟踪电池的荷电状态，并根据当前的负荷需求和可再生能源发电情况，动态调整柔性负荷的功率输出。

Matlab

深色版本

% 添加柔性负荷管理系统
add_block('simulink/User-Defined Functions/MATLAB Function', [modelName '/FlexibleLoadManagement']);
set_param([modelName '/FlexibleLoadManagement'], 'Function', 'function flexibleLoadPower = FlexibleLoadManagement(soc, loadDemand, pvPower, windPower, price)
    % 根据 SoC 和负荷需求调整柔性负荷功率
    if soc < minSOC || price > highPriceThreshold
        flexibleLoadPower = max(0, flexibleLoadPower - (price - highPriceThreshold) * 0.1); % 减少负荷
    elseif soc > maxSOC || price < lowPriceThreshold
        flexibleLoadPower = min(maxFlexibleLoadPower, flexibleLoadPower + (lowPriceThreshold - price) * 0.1); % 增加负荷
    else
        % 优化柔性负荷调度
        [flexibleLoadPower] = solveOptimizationProblem(soc, loadDemand, pvPower, windPower, price);
    end
end');

% 连接 SoC 监测到柔性负荷管理系统
connect_blocks([modelName '/SoCMonitor'], [modelName '/FlexibleLoadManagement']);

4. 可再生能源优化

为了最大化利用可再生能源，减少对外部电网的依赖，我们可以引入可再生能源优化模块，根据光伏和风力发电的预测，动态调整储能系统的充放电策略。

4.1 可再生能源预测

我们可以通过 From Workspace 模块导入光伏和风力发电的预测数据，并将其传递给可再生能源优化模块。

Matlab

深色版本

% 添加光伏和风力发电预测模块
add_block('simulink/Sources/From Workspace', [modelName '/PVPrediction']);
set_param([modelName '/PVPrediction'], 'VariableName', 'pvPredictionData'); % 从工作区导入光伏预测数据
set_param([modelName '/PVPrediction'], 'SampleTime', '1'); % 设置采样时间为 1 秒

add_block('simulink/Sources/From Workspace', [modelName '/WindPrediction']);
set_param([modelName '/WindPrediction'], 'VariableName', 'windPredictionData'); % 从工作区导入风力预测数据
set_param([modelName '/WindPrediction'], 'SampleTime', '1'); % 设置采样时间为 1 秒

4.2 可再生能源优化模块

根据光伏和风力发电的预测，动态调整储能系统的充放电策略，最大化利用可再生能源。

Matlab

深色版本

% 添加可再生能源优化模块
add_block('simulink/User-Defined Functions/MATLAB Function', [modelName '/REOptimization']);
set_param([modelName '/REOptimization'], 'Function', 'function [chargePower, dischargePower] = REOptimization(pvPower, windPower, loadDemand, soc)
    % 根据可再生能源预测和负荷需求调整储能充放电策略
    if pvPower + windPower > loadDemand
        chargePower = min(maxChargePower, pvPower + windPower - loadDemand); % 储能充电
        dischargePower = 0;
    elseif pvPower + windPower < loadDemand
        dischargePower = min(maxDischargePower, loadDemand - pvPower - windPower); % 储能放电
        chargePower = 0;
    else
        chargePower = 0;
        dischargePower = 0;
    end
end');

% 连接光伏和风力发电预测到可再生能源优化模块
connect_blocks([modelName '/PVPrediction'], [modelName '/REOptimization']);
connect_blocks([modelName '/WindPrediction'], [modelName '/REOptimization']);

5. 经济调度

为了进一步降低微电网的运行成本，我们可以引入电价信号和发电成本模型，结合储能系统的优化调度，实现经济调度。通过 From Workspace 模块导入实时电价数据，并使用 MATLAB Function 模块计算总发电成本。

Matlab

深色版本

% 添加经济调度模块
add_block('simulink/User-Defined Functions/MATLAB Function', [modelName '/EconomicDispatch']);
set_param([modelName '/EconomicDispatch'], 'Function', 'function totalCost = EconomicDispatch(pvPower, windPower, chargePower, dischargePower, price)
    % 计算总发电成本
    pvCost = calculatePVCost(pvPower);
    windCost = calculateWindCost(windPower);
    storageCost = calculateStorageCost(chargePower, dischargePower);
    totalCost = pvCost + windCost + storageCost - price * (pvPower + windPower - dischargePower);
end');

% 连接电价信号到经济调度模块
connect_blocks([modelName '/PriceSignal'], [modelName '/EconomicDispatch']);

6. 保护与控制

为了确保微电网在故障情况下的安全运行，设计合理的保护逻辑至关重要。我们可以使用 Overcurrent Relay 和 Differential Relay 模块来实现过电流保护和差动保护，确保微电网的安全运行。

Matlab

深色版本

% 添加过电流保护模块
add_block('powerlib/Specialized Power Systems/Protection and Control/Overcurrent Relay', [modelName '/OvercurrentProtection']);
set_param([modelName '/OvercurrentProtection'], 'PickupCurrent', '1.5'); % 过电流阈值
connect_blocks([modelName '/LoadCurrentSensor'], [modelName '/OvercurrentProtection']);

% 添加断路器模块
add_block('powerlib/Specialized Power Systems/Elements/Three-Phase Breaker', [modelName '/CircuitBreaker']);
set_param([modelName '/CircuitBreaker'], 'OpeningTime', '0.05', 'ClosingTime', '0.1'); % 设置断路器的动作时间

% 连接过电流保护到断路器
connect_blocks([modelName '/OvercurrentProtection'], [modelName '/CircuitBreaker']);

% 添加差动保护模块
add_block('powerlib/Specialized Power Systems/Protection and Control/Differential Relay', [modelName '/DifferentialProtection']);
connect_blocks([modelName '/Transformer'], [modelName '/DifferentialProtection']);

% 连接差动保护到断路器
connect_blocks([modelName '/DifferentialProtection'], [modelName '/CircuitBreaker']);

7. 结果分析与可视化

为了更好地理解微电网的运行情况，我们可以使用 Scope 和 To Workspace 模块来记录和可视化关键参数的变化，如频率、负荷功率、储能系统的 SoC 等。

Matlab

深色版本

% 添加频率显示模块
add_block('simulink/Sinks/Scope', [modelName '/FrequencyDisplay']);
connect_blocks([modelName '/FrequencyMeasurement'], [modelName '/FrequencyDisplay']);

% 添加负荷功率显示模块
add_block('simulink/Sinks/Scope', [modelName '/LoadPowerDisplay']);
connect_blocks([modelName '/FixedLoad'], [modelName '/LoadPowerDisplay']);
connect_blocks([modelName '/FlexibleLoad'], [modelName '/LoadPowerDisplay']);

% 添加 SoC 显示模块
add_block('simulink/Sinks/Scope', [modelName '/SoCDisplay']);
connect_blocks([modelName '/SoCMonitor'], [modelName '/SoCDisplay']);

% 启动仿真
sim(modelName);

% 获取仿真结果
frequencyData = get_param([modelName '/FrequencyDisplay'], 'SimulationData');
loadPowerData = get_param([modelName '/LoadPowerDisplay'], 'SimulationData'];
socData = get_param([modelName '/SoCDisplay'], 'SimulationData'];

% 绘制结果图表
figure;
subplot(3,1,1);
plot(time, frequencyData);
title('Frequency Response');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');
grid on;

subplot(3,1,2);
plot(time, loadPowerData);
title('Load Power');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Power (kW)');
grid on;

subplot(3,1,3);
plot(time, socData);
title('State of Charge (SoC)');
xlabel('Time (s)');
ylabel('SoC (%)');
grid on;

总结

通过上述代码实现，您可以逐步创建和搭建一个智能微电网模型，该模型能够实时监测电网状态，动态调整用户侧的负荷，优化储能系统的充放电策略，并结合电价信号进行经济调度。Simulink 提供了强大的建模和仿真工具，使得电力系统工程师能够快速构建复杂的微电网系统，进行各种工况下的仿真分析，从而为实际工程应用提供有力支持。