【风力发电】基于智能控制器的光伏/风电混合发电系统
摘要
光伏/风电混合发电系统是可再生能源领域中一种有效的解决方案，通过结合太阳能和风能的优势，实现对电网的稳定供电。本文基于智能控制器，提出了一种优化的混合发电系统模型，通过智能控制算法对功率输出进行调节，确保系统的效率和稳定性。实验结果表明，该系统在不同的负载条件下具有良好的性能，尤其是在风速和光照强度变化时仍能保持较高的电能输出。
理论
光伏/风电混合发电系统由光伏组件、风力发电机、电力电子转换器和控制器组成。系统通过风力发电机和光伏组件将自然能源转化为电能，再通过智能控制器对输出功率进行实时优化控制。控制器的核心在于管理两种不同能源的协调输出，并将其稳定传输至负载。
控制策略包括最大功率点跟踪（MPPT）和电压控制等。MPPT 算法负责跟踪光伏和风电的最佳输出点，确保每个发电源都能在其最佳状态下工作。本文使用智能控制器来协调两种能源的输出，保持系统稳定性并优化电力传输。
主要公式如下：
功率方程：
其中，𝑃𝑤𝑖𝑛𝑑是风力发电的功率，𝜌是空气密度，𝐴是风轮扫掠面积，𝑉是风速，𝐶𝑝是功率系数。
光伏组件的输出电流和电压关系：
智能控制器采用模糊逻辑或神经网络来优化能量分配和系统稳定性。
实验结果
系统的主电路部分包括了光伏和风力发电单元、电力电子装置（如整流器、逆变器等），以及控制部分。智能控制器负责调节输出功率并稳定电压。
在实验中，系统在不同风速和光照条件下进行了测试。实验结果表明，智能控制器可以根据外部环境的变化动态调整光伏与风能的输出比例，使得混合发电系统能够稳定地提供电力。
在风速为 8 m/s 和光照强度为 1000 W/m² 的情况下，系统输出功率稳定在 3 kW 左右，而当风速降低至 5 m/s 时，控制器能够补偿光伏的输出功率，保持总功率输出接近 2.5 kW。
部分代码
以下是 MATLAB 的部分代码示例，展示了 MPPT 控制和功率协调的实现：
% 风力发电的功率计算
rho = 1.225; % 空气密度 kg/m^3
A = 3.14 * (blade_radius^2); % 风轮扫掠面积 m^2
V = wind_speed; % 风速 m/s
Cp = 0.4; % 功率系数
P_wind = 0.5 * rho * A * V^3 * Cp; % 风力发电功率
% 光伏组件的功率计算
V_oc = 37; % 开路电压
I_sc = 8.21; % 短路电流
n = 1.3; % 组件常数
V_t = 0.026; % 热电压
I_pv = @(V) I_sc - I_0 * (exp(V/(n*V_t)) - 1); % 光伏电流
% 最大功率点跟踪（MPPT）算法
function P_pv = mppt_algorithm(V_pv, I_pv)
% 简单的增量电导 MPPT 算法
dV = 0.01; % 电压增量
dI = I_pv(V_pv + dV) - I_pv(V_pv);
if dI/dV > -I_pv(V_pv)/V_pv
V_pv = V_pv + dV; % 调整电压
else
V_pv = V_pv - dV;
end
P_pv = V_pv * I_pv(V_pv);
end
% 控制策略
P_total = P_wind + P_pv; % 总功率
if P_total < load_demand
% 增加光伏功率输出
P_pv = mppt_algorithm(V_pv, I_pv);
elseif P_total > load_demand
% 减少风力功率输出
Cp = adjust_wind_turbine(Cp, P_total, load_demand);
end
参考文献
❝
Li, X., Wang, Y., & Zhang, L., 2020. Hybrid Renewable Energy System with Wind and Solar Power Integration Using Fuzzy Logic Controller. Energy Conversion and Management, 215, pp.112-124.
Zhang, H., Liu, C., & Chen, J., 2019. Performance Optimization of Photovoltaic-Wind Hybrid Power System Based on MPPT Control. Renewable Energy, 134, pp.207-218.
（文章内容仅供参考，具体效果以图片为准）