手把手教你学simulink（30.25）--电力电子场景示例：基于Simulink的智能调度与优化
目录
Using Simulink: intelligent scheduling and optimization (Smart Scheduling and Optimization) project instance detailed explanation.
1. 项目背景
2. 系统架构
2.1 主电路设计
2.2 智能调度与优化控制器设计
3. 代码实现
3.1 预测模型
3.2 优化模型
3.3 能量管理控制器
4. 仿真与优化
4.1 运行仿真
4.2 参数优化
5. 实际应用案例
5.1 分布式光伏发电系统
5.2 微电网系统
5.3 工业园区电力系统
6. Simulink模型构建
7. 仿真与优化
8. 结论
9. 扩展应用
9.1 智能能量管理
9.2 故障预测与健康管理
9.3 多能源协同控制
总结
利用Simulink实现智能化调度与优化的具体实施案例的详细说明
1. 项目背景
需求分析
得益于可再生能源的大规模推广以及电力市场逐步向开放化转型的过程中，电力系统正在正面临的越来越多挑战。传统调度手段在面对复杂多变的能量流动与负荷变化时显得力不从心。借助先进算法与模型的应用 intelligent scheduling and optimization technologies are able to achieve precise control and optimization over the power system, thus significantly enhancing its efficiency, reliability, and economic performance.
本项目拟基于Simulink平台研发一个智能化调度与优化管理系统的方案。该系统可应用于多种能源与电力分布环境下的应用领域。我们将在本报告中深入阐述系统的总体架构设计思路，并选取多个具有代表性的实际应用场景进行具体解析。
2. 系统架构
2.1 主电路设计
分布式发电单元
在Simulink环境中，Simscape Electrical库提供了'Three-Phase PV Array'模块来进行光伏系统仿真，并为'Wind Turbine'模块提供了风力发电系统仿真选项。这些模块能够基于给定的光照强度、风速等参数值生成相应的电能输出。
导入光伏组件：从Simscape Electrical库中拖放"Three-Phase PV Array"组件到工作区
配置参数 ：
* **额定功率（Rated Power）** ：50 kW
* **光照强度（Irradiance）** ：1000 W/m²
* **温度（Temperature）** ：25°C导入风力发电机模块：从Simscape Driveline库中拖拽导入'Wind turbine model'到工作区
配置参数 ：
* **额定功率（Rated Power）** ：100 kW
* **风速（Wind Speed）** ：10 m/s储能系统
储能系统基于Simscape Electrical库中包含'Battery'模块和'Flywheel'模块的基础上进行模拟。这些功能强大的模块能够根据输入的充放电指令而存储或释放电能
添加电池模块 ：从Simscape Electrical库中拖动“Battery”模块到工作区。
配置参数 ：
- Rated Storage Capacity: 1\text{ }\text{Ah}
- Rated Voltage Level: 4\text{ }\text{kV}
- Internal Resistance: 5\text{ }\text{m}\Omega
- Initial Charge State: 8\%
添加飞轮模块 ：从Simscape Driveline库中拖动“Flywheel”模块到工作区。
配置参数 ：
- Inertial Parameter ：10\ \mathrm{kg}\cdot\mathrm{m}^2
- Maximum Angular Rate ：3000\ \mathrm{rad/s}
- Starting Angular Rate ：0\ \mathrm{rad/s}
直流母线（DC Bus）
直流母线作为贯穿多个发电装置与储能设备之间的连接结构，在电力传输过程中起到承运作用；在Simscape Electrical库中可用'Capacitor'模块用于模拟直流母线的行为。
导入直流母线组件：从Simscape Electrical库中拖入‘Capacitor’组件至工作区。
详细配置参数设置：
- 电容值（Capacitance）：1000 μF
三相逆变器（Three-Phase Inverter）
三相逆变器不仅负责将直流电转换为三相交流电，并且即可实现对电网的接入或向负载供电。Simscape Electrical库提供现成的'Three-Phase IGBT Inverter'模块，并可以直接使用该模块。
- 拖动逆变器组件：从Simscape Electrical库中拖动"Three-Phase IGBT Inverter"组件并将其放置至工作区。
- 设置参数：
- 请依次进行以下操作：
a. 将直流母线电压设定为400伏特。
b. 将开关频率设置为10千赫兹。
- 请依次进行以下操作：
- （如果适用）检查连接状态并确认所有元件已正确配置。
电网模型
为了模仿电网的行为，则可调用Simscape Electrical库中的"Three-Phase Source"组件进行建模与仿真研究。该组件能够根据指定的频率、电压等关键参数设置来生成所需的三相交流电源信号。
- 从Simscape Electrical库中拖动"Three-Phase Source"模块导入到工作区。
- 设置系统参数：
- 工作频率：50 Hz
- 线间电压：400 V
滤波器与连接器
为降低逆变器输出端的谐波失真，在逆变器与电网之间安装LC滤波器是常见的做法。通过Simscape Electrical库中的“Series RLC Branch”模块可以直接调用相关组件。
- 导入滤波器组件 ：从Simscape Electrical库中拖放“Series RLC Branch”组件至工作区。
- 设置参数配置 ：
- 电感容量（Inductance） ：1 mH
- 电容容量（Capacitance） ：10 μF
- 电阻值（Resistance） ：0.1 Ω
负载模型
为准确模拟实际负载行为, 可通过Simscape Electrical库中的'Resistor'、'Inductor'和'Capacitor'等模块进行选择, 此外还可以选用现成的'Three-Phase Load'模块.
- 配置负载模块：在Simscape Electrical库中添加TPP模块至工作区区域。
- 设置参数配置：
- 有功功率（Active Power）：5 kW
- 无功功率（Reactive Power）：2 kVAR
2.2 智能调度与优化控制器设计
预测模型
智能调度与优化系统的中心任务是预判未来能源供给与用电量的需求。它所采用的方法涵盖了多种预判技术手段
- 时间序列预测（Time Series Forecasting）：包括ARIMA模型和LSTM网络等。
- 机器学习预测（Machine Learning Forecasting）：包括随机森林算法、支持向量机（SVM）以及神经网络等多种方法。
在我们的项目中，我们决定采用长短期记忆网络（LSTM）这一先进的深度学习模型来进行光伏系统与风电系统的能效预测分析，并结合负荷需求的动态变化进行精准预测。
matlab
深色版本
function [power_forecast] = lstm_forecast(input_data, model)
% 使用训练好的LSTM模型进行预测
power_forecast = predict(model, input_data);
end优化模型
优化模型用于根据预测结果，确定最优的调度策略。常用的优化算法包括：
- Linear Optimization (LO)
- Mixed-Integer Linear Optimization (MILP Model)
- Genetic Algorithms (GA)
- Particle Swarm Optimization (PSO)
在本项目中, 我们将采用MILP技术进行优化, 并保证在满足所有约束条件下使运行成本最低化.
matlab
深色版本
function [optimal_schedule] = milp_optimization(objective_function, constraints, bounds)
% 定义优化变量
x = optimvar('x', 'Type', 'integer', 'LowerBound', bounds.LB, 'UpperBound', bounds.UB);
% 定义目标函数
prob = optimproblem('Objective', objective_function(x), 'ObjectiveSense', 'minimize');
% 添加约束条件
prob.Constraints = constraints(x);
% 求解优化问题
options = optimoptions('intlinprog', 'Display', 'iter');
[sol, fval] = solve(prob, 'Options', options);
% 返回最优调度方案
optimal_schedule = sol.x;
end能量管理控制器（Energy Management Controller, EMC）
能量管理控制器主要负责依据优化模型的结果进行实时调控，在线动态调节各类发电设备与储能设施的状态以维持系统的稳定运行。具体的控制逻辑包括以下几点：
充电模式：当预测发电量超过负荷时，能量管理控制器发送充电指令，多余电能被储存在储能设备中。
放电模式：当预测发电量低于负荷时，能量管理控制器触发放电指令，在电网或负载端释放储存的能量。
功率分配：基于各发电单元与储能设备当前运行状态（包括SOC及角速度），合理规划充放电功率分配方案以实现协同运行。
matlab
深色版本
function [charge_signal, discharge_signal, P_bat, P_fly] = energy_management_controller(forecast_power, load_demand, SOC_bat, omega_fly)
% 充电模式
if forecast_power > load_demand
charge_signal = true;
discharge_signal = false;
% 功率分配
P_bat = min(0.7 * (forecast_power - load_demand), max_charge_power_bat); % 优先给电池充电
P_fly = (forecast_power - load_demand) - P_bat; % 剩余功率给飞轮充电
% 放电模式
elseif forecast_power < load_demand
charge_signal = false;
discharge_signal = true;
% 功率分配
P_fly = min(load_demand - forecast_power, max_discharge_power_fly); % 优先从飞轮放电
P_bat = (load_demand - forecast_power) - P_fly; % 剩余功率从电池放电
else
charge_signal = false;
discharge_signal = false;
P_bat = 0;
P_fly = 0;
end
end3. 代码实现
3.1 预测模型
LSTM预测模型用于预测光伏发电、风力发电和负荷需求。
matlab
深色版本
function [power_forecast] = lstm_forecast(input_data, model)
% 使用训练好的LSTM模型进行预测
power_forecast = predict(model, input_data);
end3.2 优化模型
MILP优化模型用于确定最优的调度策略。
matlab
深色版本
function [optimal_schedule] = milp_optimization(objective_function, constraints, bounds)
% 定义优化变量
x = optimvar('x', 'Type', 'integer', 'LowerBound', bounds.LB, 'UpperBound', bounds.UB);
% 定义目标函数
prob = optimproblem('Objective', objective_function(x), 'ObjectiveSense', 'minimize');
% 添加约束条件
prob.Constraints = constraints(x);
% 求解优化问题
options = optimoptions('intlinprog', 'Display', 'iter');
[sol, fval] = solve(prob, 'Options', options);
% 返回最优调度方案
optimal_schedule = sol.x;
end3.3 能量管理控制器
能量管理控制器主要负责依据优化模型的计算结果进行实时调控各发电单元与储能系统的充放电状态。
matlab
深色版本
function [charge_signal, discharge_signal, P_bat, P_fly] = energy_management_controller(forecast_power, load_demand, SOC_bat, omega_fly)
% 充电模式
if forecast_power > load_demand
charge_signal = true;
discharge_signal = false;
% 功率分配
P_bat = min(0.7 * (forecast_power - load_demand), max_charge_power_bat); % 优先给电池充电
P_fly = (forecast_power - load_demand) - P_bat; % 剩余功率给飞轮充电
% 放电模式
elseif forecast_power < load_demand
charge_signal = false;
discharge_signal = true;
% 功率分配
P_fly = min(load_demand - forecast_power, max_discharge_power_fly); % 优先从飞轮放电
P_bat = (load_demand - forecast_power) - P_fly; % 剩余功率从电池放电
else
charge_signal = false;
discharge_signal = false;
P_bat = 0;
P_fly = 0;
end
end4. 仿真与优化
4.1 运行仿真
- 配置初始条件：在Simulink模型中设定光伏组件的起始光照强度风力发电机的起始风速电池组的起始荷电水平（SOC） flywheel的起始角速度双向变换器的起始开关模式直流母线电压以及电网系统的起始频率等关键参数值可以通过引入阶跃信号来模拟光照强度风速变化或负荷突变事件。
- 启动仿真过程：单击"Run"按钮执行仿真操作观察以下模块中的系统响应情况：光伏组件输出功率风力发电机输出功率电池电压飞轮角速度双向变换器输出电压逆变器输出电流以及电网电压波形图确保系统稳定运行并正确响应能量管理系统发出的操作指令。
- 调节能量管理控制器：当系统响应速度较慢或出现振荡现象时可以通过微调能量管理控制器的关键参数来改善性能效果例如调节充放电比例以及优化最大充放电功率设置以达到最佳系统控制效果。
4.2 参数优化
自动生成优化参数：基于MATLAB的优化工具箱（如fmincon）实现自动生成优化参数的过程。设定一个优化目标函数以最小化实际值与预期目标之间的偏差。
仿真实验：在多场景下进行仿真试验以评估系统在多种工作状态下的性能表现，并保证能量管理系统控制器在各类运行条件下稳定可靠地运行。
matlab
深色版本
function [optimalParams] = optimizeEnergyManagementController(initialGuess, testScenarios)
% 定义优化目标函数
objectiveFunction = @(params) sum(abs(testScenarios.actualValue - testScenarios.targetValue));
% 设置优化参数的上下限
lb = [0, 0]; % 最大充放电功率的下限
ub = [100, 100]; % 最大充放电功率的上限
% 使用 fmincon 进行优化
options = optimoptions('fmincon', 'Display', 'iter', 'Algorithm', 'sqp');
optimalParams = fmincon(objectiveFunction, initialGuess, [], [], [], [], lb, ub, [], options);
end5. 实际应用案例
5.1 分布式光伏发电系统
采用本项目开发的智能调度与优化系统，在分布式光伏发电系统中实现了高效管理的技术支撑。由于光伏阵列分散部署于不同位置，在传统集中式控制模式下难以实现精确的能量调配。通过应用智能调度与优化技术，在线动态分配各发电单元的能量输出，并自动完成电力系统的调频调节任务。该系统可实现功率分配实时化及频率自动调节功能，在线监测并维持各发电单元输出电压及运行频率的一致性，在提升整体效率的同时保障系统的稳定运行状态
5.2 微电网系统
在某个微型电网系统中应用了本项目开发的智能调度和优化技术系统。该微型电网主要由多种分布式能源资源构成（如太阳能发电、风力发电以及储能技术等）。传统的控制手段往往难以有效处理复杂的能量流动情况。借助智能调度和优化技术的应用，在这种情况下系统的功能得以显著提升。借助该系统能够实现各发电单元之间的协调运作从而保证了整个微型电网系统的稳定运行状态。此外该系统还具备根据负荷需求自动调节各发电单元的出力水平的能力以减少不必要的能量损耗。
5.3 工业园区电力系统
在某工业园区中应用了本项目的智能调度与优化系统。面对负荷波动较大的挑战, 园区内的传统单一发电方式无法满足需求。借助该技术的应用, 系统能够实现多个发电单元协同工作, 维持园区电压和频率稳定运行。此外, 该系统配备了故障预测与健康管理系统（PHM）, 有效延长发电设备使用寿命, 显著提升了系统的可靠性及维护效率。
6. Simulink模型构建
通过更加直观的方式呈现系统的结构与运行机制，在Simulink环境中搭建一个完整的智能调度与优化系统模型。以下将详细说明操作步骤及模块间的连接方式：
打开Simulink * 启动MATLAB并打开Simulink。
2.
配置光伏阵列组件 * 在Simscape Electrical库中拖放"Three-Phase PV Array"模块至工作区。
- 按照实际光伏系统参数设置组件配置信息, 包括额定功率、光照强度及温度参数等。
导入并配置风力发电机模块
- 从Simscape Driveline库中导入并拖动‘Wind Turbine’模块至工作区。
- 根据实际 wind turbine 参数配置该模块，请参考额定功率、设计风速等设置项。
导入电池模块 * 在Simulink库中拖放"Battery"模块至工作区。
- 根据实际电池参数设置其属性，请注意包括额定容量、额定电压、内阻以及初始荷电状态等因素。
导入飞轮组件 * 从Simscape Driveline库中拖动"Flywheel"组件到工作区。 * 按照实际飞轮的参数设置组件参数,包括转动惯量,最大角速度和初始角速度等。
导入双向变换器模块并将其配置为所需的双向转换特性。从Simscape Electrical库中导入‘Bidirectional Buck-Boost Converter’模块，并按照所需双向变换器参数设置其配置参数。
在工作区中添加直流母线模块，并从模型库中找到并拖放'Capacitor'组件导入工作区。
按照实际直流母线参数设置其属性信息，并根据具体需求设置相关参数信息例如电容值等。
导入逆变器模块
配置电网模块
- 从Simscape Electrical库中导入"Three-Phase Source"模块至工作区。
- 在配置过程中，请根据以下参数进行设置：频率、线电压等。
导入滤波器模块 * 首先，在SimScape Electrical资源库中找到并拖放带有标签为"Series RLC Branch"的模块至工作区。
- 接下来，请按照实际滤波器的参数设置配置各组件参数，请具体包括电感值、电容值以及电阻值等。
导入负载模块到工作区 * 在Simscape Electrical库中拖放‘Three-Phase Load’组件至工作区。
- 根据实际负载参数设置组件属性。
添加预测模型模块 * 通过定制化的MATLAB函数或Simulink中的"Fcn"模块构建 LSTM 预测模型. * 输入包括历史数据记录, 输出则包括对未来发电量及负荷需求的具体数值预测. 13.
增添优化模型模块 * 通过自定义开发的MATLAB函数或在Simulink环境中配置的"Fcn"模块来构建MILP优化模型。
- 输入数据基于预测结果, 输出结果是最佳调度方案.
14
实现能量管理控制器模块的功能 * 采用自定义的MATLAB函数或Simulink中的"Fcn"模块来实现能量管理控制器的功能。
- 其输入端接收预测结果、发电系统产生的电能总量、负荷需求量以及电池状态（SOC）和 flywheel转速等信息。
并根据上述输入信息计算出充放电指令信号及功率分配策略。
导入Scope模块
7. 仿真与优化
- 初始化设定：于Simulink仿真环境中配置光伏组件基准光照强度、风力发电机组的基本工作状态参数（包括电池组充电状态SOC值及飞轮基本旋转状态参数），并设定双向变流器的工作状态参数设定以及直流母线电压水平和电网频率自动调节能力等关键指标。
- 仿真运行过程：启动仿真模块后，在数据采集界面观察组件输出功率曲线特征（如光伏阵列输出功率特性曲线与风电场输出特性曲线）、电池电压变化趋势以及 flywheel 的基本旋转状态参数变化情况，并实时跟踪系统运行稳定性及对能量管理控制器指令响应能力。
- 优化控制策略：通过分析系统动态响应特性发现存在较慢响应或局部振荡现象时，则需对能量管理控制器的关键控制参数（如充放电比例调节因子及最大充放电功率限值）进行优化设置。
8. 结论
经过本项目的实施, 我们实现了系统的全面构建, 成功开发出一个基于Simulink平台的智能调度与优化管理方案. 该方案具备对分布式发电设施. 存储设备. 微电网等多种应用场景下的精准控制能力, 并能提供相应的最优化解决方案. 该平台不仅支持快速充放电响应, 还能实时监测并维持电网运行参数在稳定状态, 适用于电力调频. 电压稳定性维护. 紧急备用电源配置等多个关键场景. 随着系统的持续改进升级, 它将在能源互联网核心领域发挥越来越重要的作用, 推动相关技术体系向着更加智能化方向演进
9. 扩展应用
9.1 智能能量管理
融合智能调度算法与机器学习技术能够进一步提升能源利用的质量，并显著提升系统运行效率与可靠性的整体水平。例如，在分析电网频率波动趋势及负荷需求变化的基础上，科学调整发电设备与储能系统的充放电规划以最大限度地减少无谓的能量浪费。
9.2 故障预测与健康管理
基于机器学习算法及大数据分析手段构建故障预测与健康管理平台（PHM），该平台能够有效识别发电设备及储能系统的潜在故障并显著提升设备的使用寿命。借助实时监控系统采集各系统运行参数数据以生成维护建议方案及预警信息提示
9.3 多能源协同控制
通过整合多个分布式发电单元和储能系统至多能源协同控制系统中，则可确保复杂能源系统的精确控制。借助智能调度算法优化各参与系统的协同运行，并进一步提升整体性能与可靠性水平。例如，在该协同控制系统中融合太阳能、风能及储能系统等多种能源资源，则可实现能量的最佳分配与调度安排。
总结
本项目着重说明了借助MATLAB/Simulink先进特性来实现智能化电力系统开发，并结合智能化调度与优化技术手段，在设计中实现了高效的电力系统控制方案。这些系统不仅能够迅速响应充放电请求，并且表现出较高的效率；同时能够维持电网频率和电压的高度稳定，在现代电力电子技术研发中具有重要参考价值