【电力系统】基于爬山搜索法的风光储并网协同运行模型，包含永磁风机发电机、光伏阵列、储能系统及其各自控制系统附simlink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

在新能源并网技术中，风能、太阳能的间歇性与波动性是制约其大规模应用的核心瓶颈。风光储并网协同运行模型通过整合永磁直驱风机、光伏阵列与储能系统，结合先进控制策略平抑功率波动，实现稳定并网。该模型采用爬山搜索法优化风机最大功率跟踪，辅以扰动观察法的光伏 MPPT（最大功率点跟踪）控制，配合储能系统的双向稳压调节，最终通过低损耗逆变技术实现高电能质量并网，为分布式能源系统的高效运行提供了完整解决方案。

一、系统整体架构与协同运行逻辑

风光储并网系统以 “能源采集 - 功率调节 - 稳定并网” 为主线，由永磁直驱风机、光伏阵列、储能系统、直流母线与并网逆变器五大核心模块构成，各模块通过协同控制实现功率平衡与电压稳定。

（一）系统拓扑结构

1. 能源输入层：

• 永磁直驱风机：通过机侧变流器将风能转化为直流功率，经爬山搜索法追踪最大功率点；

• 光伏阵列：通过 Boost 变换器升压至直流母线，采用扰动观察法实现 MPPT；

• 储能系统：采用锂电池组，通过 Buck-Boost 双向 DC/DC 变换器接入直流母线，负责平抑功率波动。

1. 能量转换层：

• 直流母线：维持 400V 恒定电压，作为各模块的功率汇聚节点，电压纹波严格控制在 1% 以内（≤4V）；

• 并网逆变器：将直流功率逆变为与电网同频同相的交流功率，采用单极调制技术降低开关损耗。

1. 控制与监测层：

• 分布式控制器：分别实现风机、光伏、储能的局部控制；

• 协同控制器：采集直流母线电压与并网电流信号，动态调节各模块输出，确保系统稳定。

（二）协同运行机制

系统通过 “功率 - 电压” 双闭环协同策略实现稳定运行：

• 常态运行：风机与光伏系统工作在 MPPT 模式，最大化能源利用效率；储能系统处于浮充状态，仅补偿微小功率波动；

• 波动工况：当光照或风速突变导致直流母线电压偏离 400V 时，储能系统快速充放电（通过 Buck-Boost 变换器调节），在 50ms 内将电压偏差抑制在 ±2% 以内；

• 并网交互：逆变器实时跟踪电网电压相位，通过电流环控制确保并网电流总谐波畸变率（THD）≤1.36%，满足 GB/T 19964-2012《光伏发电站接入电力系统技术规定》要求。

例如，当光照强度突然下降导致光伏输出功率减少 20% 时，储能系统立即切换至放电模式，通过 Buck-Boost 变换器向直流母线补充功率，避免电压跌落；反之，当风机功率骤增时，储能系统转为充电模式，吸收多余能量，防止电压过冲。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

🎈 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、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）

🌟 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

👇

5 往期回顾扫扫下方二维码