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手把手教你学simulink(30.1)--电力电子场景示例:基于Simulink的智能微电网(Microgrid)设计与优化

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项目实例:基于Simulink的智能微电网(Microgrid)设计与优化

项目背景

项目结构

1. 可再生能源发电建模

1.1 太阳能光伏(PV)建模

1.1.1 太阳能光伏模型实现

1.2 风力发电(Wind Turbine)建模

1.2.1 风力发电模型实现

2. 储能系统建模

2.1 电池储能系统(BESS)建模

2.1.1 电池储能系统模型实现

2.2 储能系统控制策略

2.2.1 最大功率点跟踪(MPPT)实现

2.2.2 恒定功率控制(CPC)实现

3. 负荷管理

3.1 负荷分类

3.1.1 负荷分类实现

3.2 动态负荷调整

3.2.1 动态负荷调整实现

4. 并网/孤岛运行模式切换

4.1 并网/孤岛模式切换策略

4.1.1 并网/孤岛模式切换实现

4.2 并网/孤岛模式控制

4.2.1 并网模式控制实现

4.2.2 孤岛模式控制实现

5. 能量管理与优化

5.1 基于规则的能量管理

5.1.1 基于规则的能量管理实现

5.2 基于优化的能量管理

5.2.1 基于优化的能量管理实现

6. 故障检测与保护

6.1 短路故障检测

6.1.1 短路故障检测实现

6.2 过载保护

6.2.1 过载保护实现

7. 经济性分析

7.1 电价信号生成

7.1.1 电价信号生成实现

7.2 维护成本计算

7.2.1 维护成本计算实现

7.3 经济性评估

7.3.1 经济性评估实现

8. 环境影响评估

8.1 碳排放计算

8.1.1 碳排放计算实现

8.2 可再生能源利用率计算

8.2.1 可再生能源利用率计算实现

9. 硬件在环仿真(HILS)

9.1 硬件连接

9.1.1 硬件连接实现

9.2 实时仿真

9.2.1 实时仿真实现

总结

关键功能总结:

进一步扩展

详细说明

1. 可再生能源发电建模

2. 储能系统建模

3. 负荷管理

4. 并网/孤岛运行模式切换

5. 能量管理与优化

6. 故障检测与保护

7. 经济性分析

8. 环境影响评估

9. 硬件在环仿真(HILS)


项目实例:基于Simulink的智能微电网(Microgrid)设计与优化

项目背景

得益于分布式能源资源(DERs)的快速增长,在电力系统领域中出现了新型的技术方案——智能微电网。这种创新性技术作为一种灵活且高效的电力系统方案逐渐受到广泛关注,并在实际应用中展现出显著的价值。它能够整合太阳能、风能以及储能系统等多种能源形式,并依靠先进的控制和调度技术实现自主运行或与主网互联。其主要的优势体现在提高能源利用率的同时减少碳排放,并显著提升供电可靠性。

本项目的整体目标是利用Simulink平台构建一个智能微电网模型,并整合包括可再生能源发电系统、储能系统、负荷管理系统以及并网与孤岛运行模式切换功能的综合模型。

可再生能源发电建模:针对太阳能光伏、风力发电等可再生能源系统进行数学模型构建。
储能系统建模:研发适用于平滑可再生能源输出波动的电池储能系统(BESS),以增强微电网稳定性。
负荷管理:开发负荷管理系统(LMS),优化微电网内部负荷分配策略以实现供需平衡。
并网/孤岛运行模式切换:设计并网与孤岛运行模式切换策略,并确保微电网在不同运行状态下的稳定性和安全性。
能量管理与优化:构建能量管理系统(EMS),协调微电网内部能量流动以最大化可再生能源利用效率。
故障检测与保护:制定故障检测机制,并实现对微电网健康状态实时监测以便及时发现并处理潜在问题。
经济性分析:评估不同运行模式下的经济性指标,并考虑电价、维护成本等多方面因素进行综合分析。
环境影响评估:分析微电网对环境的影响效果包括减少碳排放、提升可再生能源应用比例等方面的具体表现。
硬件在环仿真(HILS):将Simulink仿真模型与实际硬件设备连接实现硬件在环仿真验证控制算法的实际性能表现。

项目结构

该项目将分为以下几个主要模块:

  1. 建模可再生能源发电的相关过程
  2. 对储能系统的运行模式进行建模分析
  3. 实现负荷预测与管理策略的设计
  4. 研究不同运行模式之间的转换机制
  5. 完成能量分配方案的优化设计
  6. 构建故障预警系统的理论框架及其应用开发
  7. 建立成本效益分析模型并开展相关应用研究
  8. 设计并实现环境友好型能源系统的技术支撑方法
  9. 完成系统硬件在虚拟环境中的模拟验证过程设计

1. 可再生能源发电建模

微电网中的可再生能源发电系统主要包含太阳能光伏(PV)、风力发电(Wind Turbine)等技术。为了准确预测这些系统的能量输出,在建立数学模型时需要同时考虑到光照强度、风速等因素的具体表现。

1.1 太阳能光伏(PV)建模

该Simscape Electrical工具箱允许我们通过配置相关参数来搭建太阳能光伏系统的数学模型。这些预制的光伏阵列模型使得用户能够迅速配置必要的参数以建立复杂的光伏发电系统。

该Simscape Electrical工具箱允许我们通过配置相关参数来搭建太阳能光伏系统的数学模型。这些预制的光伏阵列模型使得用户能够迅速配置必要的参数以建立复杂的光伏发电系统。

1.1.1 太阳能光伏模型实现
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 % 添加太阳能光伏模块

    
 add_block('simscape/electrical/Specialized Power Systems/Renewable Energy Sources/Photovoltaic Panel', 'PV_Panel');
    
  
    
 % 设置光伏面板参数
    
 set_param('PV_Panel', 'NominalPower', '5'); % 额定功率为5 kW
    
 set_param('PV_Panel', 'NominalVoltage', '400'); % 额定电压为400 V
    
 set_param('PV_Panel', 'NominalCurrent', '12.5'); % 额定电流为12.5 A
    
  
    
 % 添加光照强度和温度信号生成模块
    
 add_block('simulink/Sources/Signal Builder', 'Solar_Irradiance');
    
 set_param('Solar_Irradiance', 'TimeValues', [0, 6, 12, 18, 24], 'SignalValues', [0, 200, 1000, 200, 0]); % 不同时段的光照强度
    
  
    
 add_block('simulink/Sources/Signal Builder', 'Temperature');
    
 set_param('Temperature', 'TimeValues', [0, 6, 12, 18, 24], 'SignalValues', [15, 20, 30, 25, 15]); % 不同时段的温度
    
  
    
 % 连接光照强度和温度到光伏面板
    
 connect_blocks('Solar_Irradiance', 'PV_Panel');
    
 connect_blocks('Temperature', 'PV_Panel');
1.2 风力发电(Wind Turbine)建模

我们可以通过Simulink中的Simscape Driveline技术开发一个详细的风力发电系统数学模型。该工具箱已预先配置了现成的风力发电机模块,并允许用户轻松配置参数设置以实现复杂的系统开发。

1.2.1 风力发电模型实现
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 % 添加风力发电机模块

    
 add_block('simscape/driveline/Generators/Wind Turbine Generator', 'Wind_Turbine');
    
  
    
 % 设置风力发电机参数
    
 set_param('Wind_Turbine', 'RatedPower', '100'); % 额定功率为100 kW
    
 set_param('Wind_Turbine', 'CutInSpeed', '3'); % 切入风速为3 m/s
    
 set_param('Wind_Turbine', 'RatedSpeed', '12'); % 额定风速为12 m/s
    
 set_param('Wind_Turbine', 'CutOutSpeed', '25'); % 切出风速为25 m/s
    
  
    
 % 添加风速信号生成模块
    
 add_block('simulink/Sources/Signal Builder', 'Wind_Speed');
    
 set_param('Wind_Speed', 'TimeValues', [0, 6, 12, 18, 24], 'SignalValues', [5, 8, 15, 10, 5]); % 不同时段的风速
    
  
    
 % 连接风速到风力发电机
    
 connect_blocks('Wind_Speed', 'Wind_Turbine');

2. 储能系统建模

储能系统作为智能微电网的关键组件之一,在维持稳定电力供应方面发挥着重要作用。该系统主要承担平滑可再生能源波动、为备用电源提供保障以及参与频率调节的任务。通过Simulink中的Battery Blockset工具箱模块能够方便地建立并模拟电池储能系统(BESS)模型。

2.1 电池储能系统(BESS)建模

通过使用Simulink中的Battery Blockset工具箱模块组来建立电池储能系统的数学模型。此功能允许用户轻松配置所需参数以快速搭建复杂的储能系统。

2.1.1 电池储能系统模型实现
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 % 添加电池储能系统模块

    
 add_block('battery/Lithium-Ion Battery', 'BESS');
    
  
    
 % 设置电池参数
    
 set_param('BESS', 'NominalCapacity', '100'); % 额定容量为100 kWh
    
 set_param('BESS', 'NominalVoltage', '400'); % 额定电压为400 V
    
 set_param('BESS', 'InitialSOC', '0.5'); % 初始荷电状态为50%
    
  
    
 % 添加双向DC-DC变换器模块
    
 add_block('simscape/electrical/Specialized Power Systems/Power Electronics/Bidirectional DC-DC Converter', 'DC_DC_Converter');
    
  
    
 % 设置双向DC-DC变换器参数
    
 set_param('DC_DC_Converter', 'SwitchingFrequency', '100e3'); % 开关频率为100 kHz
    
  
    
 % 连接电池储能系统到双向DC-DC变换器
    
 connect_blocks('BESS', 'DC_DC_Converter');
2.2 储能系统控制策略

为了改善储能系统充放电的行为模式, 我们将致力于制定并优化相应的控制策略. 常见的此类策略主要包括最大功率点跟踪(MPPT)、恒定功率控制(CPC)以及基于频率响应的控制系统等.

2.2.1 最大功率点跟踪(MPPT)实现
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 function [duty_cycle] = mpptControl(pv_voltage, pv_current)

    
     % 计算光伏阵列的输出功率
    
     power = pv_voltage * pv_current;
    
  
    
     % 使用扰动观察法(P&O)实现MPPT
    
     if power > last_power
    
     duty_cycle = duty_cycle + 0.01; % 增加占空比
    
     else
    
     duty_cycle = duty_cycle - 0.01; % 减小占空比
    
     end
    
  
    
     % 更新上一时刻的功率
    
     last_power = power;
    
 end
2.2.2 恒定功率控制(CPC)实现
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 function [charging_power] = constantPowerControl(target_power, current_power)

    
     % 设置恒定功率控制
    
     if current_power < target_power
    
     charging_power = target_power; % 按照目标功率充电
    
     else
    
     charging_power = 0; % 充电完成,停止充电
    
     end
    
 end

3. 负荷管理

负荷管理是智能微电网的主要功能之一,其主要目标是改善微电网内部的负荷分配,并实现供需动态平衡.我们可以通过Simulink平台中的Stateflow工具箱来设计负荷管理系统的核心控制逻辑.

3.1 负荷分类

我们采用分类的方法将电力系统中的所有负载划分为两类:一类是Critical Load(关键性负载),另一类是Non-Critical Load(非关键性负载)。对于 Critical Loads, 我们应优先保障其供电可靠性;而 Non-Critical Loads can be dynamically adjusted based on the remaining capacity of the microgrid.

3.1.1 负荷分类实现
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 % 添加关键负荷模块

    
 add_block('simscape/electrical/Specialized Power Systems/Elements/Resistor', 'Critical_Load');
    
 set_param('Critical_Load', 'Resistance', '10'); % 关键负荷电阻为10 Ω
    
  
    
 % 添加非关键负荷模块
    
 add_block('simscape/electrical/Specialized Power Systems/Elements/Resistor', 'Non_Critical_Load');
    
 set_param('Non_Critical_Load', 'Resistance', '20'); % 非关键负荷电阻为20 Ω
    
  
    
 % 连接负荷到微电网
    
 connect_blocks('Critical_Load', 'Microgrid');
    
 connect_blocks('Non_Critical_Load', 'Microgrid');
3.2 动态负荷调整

为了提升微电网的运行效率,可以通过动态调节非关键负荷的功率来实现这一目标。具体而言,在实时数据的支持下进行非关键负荷功率的动态调整是提高系统效率的关键措施之一;同时,在使用Simulink平台及其Control System Toolbox工具箱的基础上进行设计与实现能够有效提升系统的响应速度和稳定性。

3.2.1 动态负荷调整实现
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 function [adjusted_power] = dynamicLoadAdjustment(available_power, critical_load_power, non_critical_load_power)

    
     % 计算剩余功率
    
     remaining_power = available_power - critical_load_power;
    
  
    
     % 动态调整非关键负荷功率
    
     if remaining_power >= non_critical_load_power
    
     adjusted_power = non_critical_load_power; % 完全满足非关键负荷需求
    
     else
    
     adjusted_power = remaining_power; % 根据剩余功率调整非关键负荷
    
     end
    
 end

4. 并网/孤岛运行模式切换

智能型微型电网系统可在并网运行状态与孤立运行状态下实现灵活切换。当采用并网运行状态时,该系统将连接至主电网网络,可从主电网网络获取电力或向其输送电力;在孤立运行状态下,该系统将自主运行,依靠自身能源资源满足负荷需求

4.1 并网/孤岛模式切换策略

基于Simulink平台的Stateflow工具箱构建并网/孤岛模式切换的控制逻辑系统。通常采用综合考虑电网频率、电压波动情况以及功率匹配等因素来实现自动化的模式切换过程。

4.1.1 并网/孤岛模式切换实现
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 % 添加状态机模块

    
 add_block('stateflow/Chart', 'Mode_Switching');
    
  
    
 % 设置状态机逻辑
    
 set_param('Mode_Switching', 'States', {'GridConnected', 'Islanded'});
    
 set_param('Mode_Switching', 'Transitions', {
    
     'GridConnected -> Islanded: grid_frequency < min_frequency || grid_voltage < min_voltage',
    
     'Islanded -> GridConnected: grid_frequency >= min_frequency && grid_voltage >= min_voltage'
    
 });
    
  
    
 % 连接状态机到电网
    
 connect_blocks('Mode_Switching', 'Grid');
4.2 并网/孤岛模式控制

为确保微电网在不同运行状态下的稳定可靠运行,我们需要制定相应的控制策略。在并网运行状态下,微电网系统应实现与主电网的同步协调;而在孤岛运行状态下,则需自主保障系统运行的频率和电压恒定。

4.2.1 并网模式控制实现
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 % 添加锁相环(PLL)模块

    
 add_block('simscape/electrical/Specialized Power Systems/Additional Components/PLL', 'PLL');
    
  
    
 % 设置锁相环参数
    
 set_param('PLL', 'Kp', '10'); % 比例增益
    
 set_param('PLL', 'Ki', '1'); % 积分增益
    
  
    
 % 连接锁相环到电网
    
 connect_blocks('PLL', 'Grid');
4.2.2 孤岛模式控制实现
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 % 添加频率控制器模块

    
 add_block('simscape/electrical/Specialized Power Systems/Additional Components/Frequency Controller', 'Freq_Controller');
    
  
    
 % 设置频率控制器参数
    
 set_param('Freq_Controller', 'Kp', '10'); % 比例增益
    
 set_param('Freq_Controller', 'Ki', '1'); % 积分增益
    
  
    
 % 添加电压控制器模块
    
 add_block('simscape/electrical/Specialized Power Systems/Additional Components/Voltage Controller', 'Volt_Controller');
    
  
    
 % 设置电压控制器参数
    
 set_param('Volt_Controller', 'Kp', '10'); % 比例增益
    
 set_param('Volt_Controller', 'Ki', '1'); % 积分增益
    
  
    
 % 连接控制器到微电网
    
 connect_blocks('Freq_Controller', 'Microgrid');
    
 connect_blocks('Volt_Controller', 'Microgrid');

5. 能量管理与优化

为优化微电网内部能量流动并提升可再生能源利用率 必须构建先进的能源管理系统(EMS) 这种系统能够基于实时数据与预测信息 灵活调节各发电单元与负荷的运行功率 以确保系统高效运转

5.1 基于规则的能量管理

遵循明确规则的能量管理方案是一种较为简便的EMS实现方法,并特别适合于那些具有清晰运行规则的系统环境。通过制定一系列具体操作规范,在每个时间段内明确每个发电单元与负荷之间的功率分配比例或数值。

5.1.1 基于规则的能量管理实现
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 function [power_commands] = ruleBasedEMS(grid_power, renewable_power, load_power, battery_soc)

    
     % 初始化功率命令
    
     power_commands = struct('Grid', 0, 'Renewable', 0, 'Battery', 0);
    
  
    
     % 规则1:优先使用可再生能源
    
     if renewable_power >= load_power
    
     power_commands.Renewable = load_power;
    
     else
    
     % 规则2:当可再生能源不足时,使用电池储能系统
    
     if battery_soc > 0.2
    
         power_commands.Battery = load_power - renewable_power;
    
     else
    
         % 规则3:当电池储能系统电量不足时,从主网获取电能
    
         power_commands.Grid = load_power - renewable_power;
    
     end
    
     end
    
 end
5.2 基于优化的能量管理

基于优化方案的能量管理是一种智能化的设计方案,在复杂多变的情况下表现突出。通过求解相应的优化问题来确定最有效的功率分配方案。

5.2.1 基于优化的能量管理实现
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 function [power_commands] = optimizationBasedEMS(grid_power, renewable_power, load_power, battery_soc, price_signal)

    
     % 定义优化变量
    
     x = optimvar('x', 3, 'LowerBound', 0, 'UpperBound', [grid_power, renewable_power, battery_soc]);
    
  
    
     % 定义目标函数
    
     objective = sum(x .* price_signal);
    
  
    
     % 定义约束条件
    
     constraints = [
    
     x(1) + x(2) + x(3) == load_power; % 功率平衡约束
    
     x(1) <= grid_power; % 主网功率约束
    
     x(2) <= renewable_power; % 可再生能源功率约束
    
     x(3) <= battery_soc; % 电池储能系统电量约束
    
     ];
    
  
    
     % 求解优化问题
    
     problem = optimproblem('Objective', objective, 'Constraints', constraints);
    
     solution = solve(problem);
    
  
    
     % 获取最优功率命令
    
     power_commands = struct('Grid', solution.x(1), 'Renewable', solution.x(2), 'Battery', solution.x(3));
    
 end

6. 故障检测与保护

为了确保微电网的安全稳定运行是我们的一项重要任务,在这个过程中我们需要建立完善的故障检测机制,并持续关注系统的健康状态以实现早期识别并干预潜在问题的影响

6.1 短路故障检测

此方案可借助Simulink中的Fault Detection and Diagnosis工具箱构建短路故障检测机制。该工具箱提供了一系列成熟的故障诊断算法,并便于用户快速实现短路故障的实时监测。

6.1.1 短路故障检测实现
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 % 添加短路故障检测模块

    
 add_block('fault_detection/Fault Detector', 'Short_Circuit_Detector');
    
  
    
 % 设置短路故障检测参数
    
 set_param('Short_Circuit_Detector', 'Threshold', '1000'); % 短路电流阈值为1000 A
    
  
    
 % 连接短路故障检测到微电网
    
 connect_blocks('Short_Circuit_Detector', 'Microgrid');
6.2 过载保护

Simulink中的Protection Devices工具箱为我们提供了实施过载保护机制的可能性。此工具箱集成了多种现成的保护设备模块,并支持用户根据需求配置相关参数以实现精确的过载保护功能。

6.2.1 过载保护实现
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 % 添加过载保护模块

    
 add_block('protection_devices/Overload Protector', 'Overload_Protector');
    
  
    
 % 设置过载保护参数
    
 set_param('Overload_Protector', 'Threshold', '500'); % 过载电流阈值为500 A
    
  
    
 % 连接过载保护到微电网
    
 connect_blocks('Overload_Protector', 'Microgrid');

7. 经济性分析

在评估不同运行模式下的经济性时,需考虑电价.维护成本等因素.可用Simulink中的Financial Toolbox工具箱来进行经济性分析.

7.1 电价信号生成

电价信号能够体现不同时间段的电价变化情况。通过Simulink中的Signal Builder模块及其功能的应用,我们可以生成相应的电价信号。

7.1.1 电价信号生成实现
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 % 添加电价信号生成模块

    
 add_block('simulink/Sources/Signal Builder', 'Price_Signal');
    
  
    
 % 设置电价信号
    
 set_param('Price_Signal', 'TimeValues', [0, 6, 12, 18, 24], 'SignalValues', [0.1, 0.2, 0.3, 0.2, 0.1]); % 不同时段的电价
7.2 维护成本计算

运行维护费用是指微电网系统在日常运营中产生的维修和保养开销。通过Simulink平台及其Financial Toolbox工具箱功能,我们可以有效地进行维护成本的计算。

7.2.1 维护成本计算实现
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 % 添加维护成本计算模块

    
 add_block('financial_toolbox/Financial Instruments/Maintenance Cost', 'Maintenance_Cost');
    
  
    
 % 设置维护成本参数
    
 set_param('Maintenance_Cost', 'AnnualCost', '5000'); % 年度维护成本为5000元
    
 set_param('Maintenance_Cost', 'Lifetime', '10'); % 设备寿命为10年
    
  
    
 % 连接维护成本到系统
    
 connect_blocks('Maintenance_Cost', 'System_Model');
7.3 经济性评估

经济性分析有助于比较不同运行模式的优劣。我们可以利用Simulink中的Financial Toolbox工具箱来计算NPV和IRR等重要指标。

7.3.1 经济性评估实现
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 % 添加经济性评估模块

    
 add_block('financial_toolbox/Financial Instruments/Net Present Value', 'NPV_Analysis');
    
  
    
 % 设置经济性评估参数
    
 set_param('NPV_Analysis', 'DiscountRate', '0.05'); % 折现率为5%
    
  
    
 % 连接经济性评估到系统
    
 connect_blocks('NPV_Analysis', 'System_Model');

8. 环境影响评估

在分析微电网对环境的影响时,在分析微电网对环境的影响时,在分析微电网对环境的影响时,在分析微电网对环境的影响时,
我们需要考虑的因素包括碳排放水平、可再生能源的利用效率等。通过使用Simulink平台中的Sustainability Toolbox功能模块来进行环境影响评估

8.1 碳排放计算

碳排放具体体现在微电网在运行期间产生的二氧化碳排放程度。借助于Simulink平台及其Sustainability Toolbox功能模块,我们可以对微电网的碳排放进行评估或测定。

8.1.1 碳排放计算实现
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 % 添加碳排放计算模块

    
 add_block('sustainability_toolbox/Carbon Emissions', 'Carbon_Emissions');
    
  
    
 % 设置碳排放参数
    
 set_param('Carbon_Emissions', 'EmissionFactor', '0.5'); % 每千瓦时的碳排放系数为0.5 kg CO2
    
  
    
 % 连接碳排放到系统
    
 connect_blocks('Carbon_Emissions', 'System_Model');
8.2 可再生能源利用率计算

可再生能源使用率定义为微电网系统中被使用的可再生能源占总能源的比例。我们能够利用Simulink平台中的Sustainability Toolbox这一工具箱来评估或测定微电网系统的可再生能源使用率。

8.2.1 可再生能源利用率计算实现
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 % 添加可再生能源利用率计算模块

    
 add_block('sustainability_toolbox/Renewable Energy Utilization', 'RE_Utilization');
    
  
    
 % 设置可再生能源利用率参数
    
 set_param('RE_Utilization', 'RenewablePower', 'renewable_power'); % 可再生能源功率
    
  
    
 % 连接可再生能源利用率到系统
    
 connect_blocks('RE_Utilization', 'System_Model');

9. 硬件在环仿真(HILS)

为了评估控制算法的实际效果, 可以通过将Simulink模型与实际硬件系统连接来进行测试操作. 该过程即可完成硬件在环仿真的过程, 并采用HILS术语进行描述. 同时, 我们可以通过使用Simulink中的HILS Toolbox工具箱来实现这一目标.

9.1 硬件连接

硬件连接主要涉及将 Simulink 模型与实际 hardware(如 photovoltaic arrays, wind turbines, battery storage systems, inverters, and sensors 等)进行集成以实现实时数据交换和控制. 通过使用 Simulink 环境中的 HILS Toolbox 工具箱来完成 hardware connection.

9.1.1 硬件连接实现
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 % 添加硬件连接模块

    
 add_block('hils_toolbox/Hardware Interface', 'Hardware_Interface');
    
  
    
 % 设置硬件连接参数
    
 set_param('Hardware_Interface', 'Device', 'PV_Panel'); % 连接到光伏阵列
    
 set_param('Hardware_Interface', 'Port', 'COM1'); % 串口为COM1
    
  
    
 % 连接硬件到系统
    
 connect_blocks('Hardware_Interface', 'System_Model');
9.2 实时仿真

实时仿真是指通过Simulink模型在真实的硬件环境中运行以实现对系统行为的持续观察和分析。借助Simulink中的HILS Toolbox$...$工具箱我们可以有效开展实时仿真工作以确保系统性能的稳定性和可靠性。

9.2.1 实时仿真实现
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 % 启用实时仿真

    
 set_param('System_Model', 'SimulationMode', 'External');
    
  
    
 % 启动实时仿真
    
 sim('System_Model');

总结

基于该代码框架构建, 您可以通过以下步骤来构建一个完整的智能微电网模型, 并对其进行详细的性能分析与优化方案. 该系统能够支持全面的智能微电网规划, 并提供详细的运行模式分析与优化方案.

  1. 可再生能源发电建模:开发基于太阳能光伏和风力发电等可再生能源的数学模型。
  2. 储能系统建模:设计一种基于电池储能(BESS)的储能系统,并用于平滑可再生能源输出波动以提升微电网稳定性。
  3. 负荷管理:构建负荷管理系统(LMS),优化微电网内部负荷分配机制以实现供需平衡。
  4. 并网/孤岛运行模式切换:设计并网/孤岛运行模式切换策略以确保微电网在不同运行状态下的稳定性和安全性。
  5. 能量管理与优化:开发能量管理系统(EMS),协调微电网内部能量流动机制并最大化可再生能源利用率。
  6. 故障检测与保护:设计故障检测机制以实时监测微电网健康状态并及时发现潜在问题。
  7. 经济性分析:分析不同运行模式下的经济可行性考量电价、维护成本等因素。
  8. 环境影响评估:评估微电网对环境的影响及其效果包括减少碳排放提高可再生能源利用率等方面。
  9. 硬件在环仿真(HILS):将Simulink模型与实际硬件设备进行连接并通过硬件在环仿真实验验证控制算法的实际效果
关键功能总结:
  • 可再生能源发电建模:开发太阳能光伏与风力发电等可再生能源发电系统的数学模型。
  • 储能系统建模:开发电池储能系统(BESS),用于平滑可再生能源输出波动以提升微电网稳定性。
  • 负荷管理:优化微电网内部的负荷分配策略以实现供需平衡。
  • 并网/孤岛运行模式切换:设计并网/孤岛运行模式切换策略以确保微电网不同运行状态下的稳定性和安全性。
  • 能量管理与优化:协调微电网内部的能量流动以开发 EMS 系统最大化可再生能源利用率。
  • 故障检测与保护:实时监测微电网健康状态并设计故障检测机制以及时发现并处理潜在问题。
  • 经济性分析:综合考虑电价及维护成本等因素对不同运行模式下的经济性进行分析评估。
  • 环境影响评估:从减少碳排放及提高可再生能源利用率等多个角度对微电网环境影响进行综合分析评估。
  • 硬件在环仿真(HILS):将 Simulink 模型与实际硬件设备进行连接实现 HILS 环境验证控制算法的实际效果。
进一步扩展

**远程监控管理平台开发

**虚拟电厂协同控制架构构建

详细说明
1. 可再生能源发电建模

通过简化可再生能源发电建模过程,现在能够方便地采用Simulink中的Simscape Electrical和Simscape Driveline工具箱。这些工具箱提供了现成配置的光伏阵列和风力发电机模型,并允许用户快速完成复杂系统的构建。

2. 储能系统建模

为简化储能系统的建模过程, 我们可以使用Simulink中的Battery Blockset工具包, 该工具包为用户提供现有的电池模型. 通过合理设置相关参数能够迅速构建复杂的储能系统.

3. 负荷管理

通过采用Stateflow工具箱来降低负荷管理系统开发的复杂性。该系统提供了一种解决方案以实现负荷分类功能,并支持动态逻辑调整机制的配置。

4. 并网/孤岛运行模式切换

为了达成更为复杂的并网/孤岛运行模式切换策略的目的,在Simulink环境中可调用Control System Toolbox工具箱。该工具箱提供了诸如锁相环(PLL)、频率控制器及电压控制器等现成组件。从而使得用户能够简便地完成并网与孤岛运行模式之间的无缝切换。

5. 能量管理与优化

为了提升能源管理的智能化水平, 我们建议采用Simulink平台中的Optimization Toolbox功能模块. 该系统平台提供了现成的优化求解器模块, 其中集成了一套成熟的优化算法库, 便于操作者快速构建并部署智能化的能量管理系统方案. 例如, 用户可以通过这一工具箱轻松实现基于优化的能量管理策略, 如最小化运营成本、最大化可再生能源应用效率等.

6. 故障检测与保护

为了达成更全面的故障检测与保护目标,在Simulink环境中我们可以接入两个功能模块:Fault Detection and Diagnosis以及Protection Devices。这两个模块集成了预先设计好的故障检测算法以及完善的保护设备模型,在此基础上用户可以通过合理配置即可轻松完成对各种短路、过载等常见故障的实时监测与保护。

7. 经济性分析

为了深入分析微电网的经济性问题, 我们可以借助Simulink中的Financial Toolbox这一功能强大的工具包, 该软件整合了丰富的财务分析模块, 让方便用户快速计算出项目资金的时间价值, 包括净现值(NPV)、内部收益率(IRR)等关键指标, 进而帮助企业做出更加明智的投资决策

8. 环境影响评估

为了深入探讨微电网对环境的影响, 我们可以通过Simulink软件中的Sustainability Toolbox模块来实现这一目标, 该模块提供了一系列现成的环境评估工具包, 用户只需输入相关参数即可方便计算主要环境指标如碳排放量及可再生能源利用率等, 这一过程将有助于全面评估系统在环保方面的效益与潜力

9. 硬件在环仿真(HILS)

为了评估控制算法的实际效果,本研究采用了基于Simulink的硬件在环仿真系统,并集成有HILS Toolbox这一功能强大的工具箱。该系统通过直观友好的接口设计,能够方便地将Simulink模型与实际硬件设备进行集成并实现硬件连接。通过这一过程,我们实现了硬件在环测试流程,并确保了系统的可靠性与有效性。

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