100kW 光伏并网发电系统 MATLAB 仿真模型探索

100kW光伏并网发电系统MATLAB仿真模型 采用“增量电导+积分调节器”技术的MPPT控制器 VSC并网控制

最近在研究光伏并网发电系统,搭建了一个 100kW 的 MATLAB 仿真模型,今天就来和大家分享下其中用到的关键技术。

“增量电导 + 积分调节器”技术的 MPPT 控制器

在光伏系统里,最大功率点跟踪(MPPT)控制器至关重要。我采用的是“增量电导 + 积分调节器”技术,这一组合能较为精准地跟踪光伏电池的最大功率点。

先来看下增量电导法的原理。我们知道,光伏电池的功率$P = U \times I$,对其求导可得$\frac{dP}{dU}=I + U\frac{dI}{dU}$。当$\frac{dP}{dU}=0$时,光伏电池工作在最大功率点。也就是说,当$I + U\frac{dI}{dU}=0$,即$\frac{dI}{dU}=-\frac{I}{U}$时,系统处于最大功率点状态。

用代码简单示意一下(这里只是关键部分伪代码,并非完整可运行代码):

% 初始化参数
% 假设已经获取到当前的电压U和电流I
dU = 0.01; % 电压微小变化量
U_new = U + dU; 
I = getCurrent(U); % 假设这是获取对应电压下电流的函数
I_new = getCurrent(U_new); 
dI = I_new - I; 
if (dI/dU) == (-I/U)
    % 此时接近最大功率点,可做相应处理
    disp('接近最大功率点');
elseif (dI/dU) > (-I/U)
    % 需增大电压
    U = U + step_size; 
else
    % 需减小电压
    U = U - step_size; 
end

上述代码中,通过比较$\frac{dI}{dU}$和$-\frac{I}{U}$的大小关系,来决定是增大还是减小光伏电池的工作电压,从而逐渐逼近最大功率点。

再说说积分调节器,它能对系统的误差进行积分运算,有助于消除稳态误差,让系统能更稳定地跟踪最大功率点。假设误差$e$为最大功率点对应的电压与当前电压的差值,积分环节代码可类似这样写:

% 初始化积分项
integral_term = 0; 
K_i = 0.1; % 积分系数
e = reference_U - U; % 计算误差
integral_term = integral_term + e; 
U_adjust = K_i * integral_term; 
U = U + U_adjust; 

这里通过不断累积误差,并乘以积分系数来调整电压,使得系统能更精准地跟踪最大功率点。“增量电导 + 积分调节器”技术结合,就像给光伏系统安装了一个智能的“能量追踪器”。

VSC 并网控制

VSC(Voltage Source Converter,电压源换流器)并网控制在光伏并网系统中也占据核心地位。它能够将光伏电池产生的直流电转换为与电网同频、同相的交流电,并实现功率的灵活控制。

VSC 并网控制的核心是对电流的精确控制。以dq 坐标系下的电流控制为例,首先要将三相静止坐标系下的电流$ia$,$ib$,$ic$通过 Clark 变换和 Park 变换转换到 dq 坐标系下,得到$id$和$i_q$。

% Clark变换
alpha = i_a;
beta = (sqrt(3)/3)*(i_b - i_c);
% Park变换
theta = getGridAngle(); % 获取电网角度的函数
i_d = alpha*cos(theta)+beta*sin(theta);
i_q = -alpha*sin(theta)+beta*cos(theta);

之后,根据电网的要求给定$id^$和$iq^$,通过PI调节器来调节电流,使得实际电流跟踪给定电流。

% PI调节器
K_p = 0.5; 
K_i = 0.01; 
e_d = i_d_star - i_d; 
e_q = i_q_star - i_q; 
integral_d = integral_d + e_d; 
integral_q = integral_q + e_q; 
v_d = K_p*e_d + K_i*integral_d; 
v_q = K_p*e_q + K_i*integral_q; 

最后再通过反 Park 变换和反 Clark 变换,将 dq 坐标系下的电压转换回三相静止坐标系,用于控制 VSC 的开关管。

通过以上“增量电导 + 积分调节器”技术的 MPPT 控制器和 VSC 并网控制技术,构建的 100kW 光伏并网发电系统 MATLAB 仿真模型能较好地模拟实际的光伏并网运行情况。喜欢的可以自己研究,深入挖掘其中更多有趣的细节和优化方向。说不定在你的探索中,还能发现一些更巧妙的改进方法,为光伏并网技术的发展添砖加瓦呢!

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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