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手把手教你学simulink(30.5)--电力电子场景示例:基于Simulink的光伏微电网能量管理系统(PV-MGEMS)

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项目实例:基于Simulink的光伏微电网能量管理系统(PV-MGEMS)

项目背景

项目结构

1. 光伏阵列建模

1.1 光伏阵列模型实现

1.2 光伏阵列输出特性分析

2. 储能系统管理

2.1 电池储能系统模型实现

2.2 储能系统充放电策略

3. 负荷管理

3.1 负荷分类与优先级设置

3.2 动态负荷调整

4. 能量优化调度

4.1 基于优化的能量调度实现

4.2 实时电价响应

5. 并网/孤岛模式切换

5.1 模式切换逻辑

5.2 平滑切换控制

6. 故障检测与保护

6.1 短路故障检测

6.2 过载保护

总结

关键功能总结:

进一步扩展

详细说明

1. 光伏阵列建模

2. 储能系统管理

3. 负荷管理

4. 能量优化调度

5. 并网/孤岛模式切换

6. 故障检测与保护


项目实例:基于Simulink的光伏微电网能量管理系统(PV-MGEMS)

项目背景

随着可再生能源的发展态势日益迅猛,在分布式能源应用领域中的地位愈发重要。其中一种关键的技术体系是光伏微电网(PV Microgrid, PV-MG),它通过将光伏发电、储能系统以及负荷整合在一起形成一种小型电力网络,在孤岛运行模式下独立运转的同时也可在并网模式下与主电源进行能量交换以满足不同需求;为了进一步优化该系统的性能指标,《能量管理系统》作为其中的核心配置模块被引入以确保其高效稳定运转

本项目的主目标在于借助Simulink平台构建一个光伏微电网的能量管理系统模型,并整合光伏 array、energy storage system等组件以实现系统的高效运行。

  1. 光伏阵列建模:分析光伏组件输出特征,并考虑天气因素(包括光照强度、温度变化等)对系统性能的影响。
  2. 储能系统管理:优化电池充放电策略以平衡安全性与经济性。
  3. 负荷管理:依据动态变化的用电需求,在保障稳定性的前提下灵活调节功率分配方案以实现稳定供电。
  4. 能量优化调度:运用先进算法求解能量最优配置问题,在提高效率的同时最大限度地释放可再生能源价值,并降低运行成本。
  5. 并网/孤岛模式切换:开发高效的故障识别方法以实现平稳过渡过程,并设计相应的控制逻辑保证系统稳定性。
  6. 故障检测与保护:开发高效的故障识别方法以提升系统的安全性,并设计相应的控制逻辑以保证系统的稳定性
项目结构

该项目将分为以下几个主要模块:

  1. 光伏阵列模型构建
  2. 储能系统的运行调控
  3. 用电需求调节
  4. 能源优化配置调度
  5. 电网连接状态转换
  6. 故障预警与防护机制

1. 光伏阵列建模

在光伏微电网系统中,光伏阵列扮演着主要电源的角色。该系统中光电转换效率与光照强度、温度等环境参数密切相关。通过使用Simulink平台中的Simscape Electrical工具箱功能,在模型构建过程中我们可以模拟并分析不同气象条件下的系统运行情况。

1.1 光伏阵列模型实现
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 % 添加光伏阵列模块

    
 add_block('simscape/electrical/Specialized Power Systems/Power Electronics/Photovoltaic Panel', 'PV_Array');
    
  
    
 % 设置光伏阵列参数
    
 set_param('PV_Array', 'NominalVoltage', '400'); % 额定电压为400 V
    
 set_param('PV_Array', 'NominalCurrent', '10'); % 额定电流为10 A
    
 set_param('PV_Array', 'Temperature', '25'); % 环境温度为25°C
    
 set_param('PV_Array', 'Irradiance', '1000'); % 光照强度为1000 W/m²
    
  
    
 % 添加天气预报模块
    
 add_block('simulink/Sources/From File', 'Weather_Forecast');
    
  
    
 % 设置天气预报数据文件
    
 set_param('Weather_Forecast', 'FileName', 'weather_data.mat'); % 天气数据文件
    
 set_param('Weather_Forecast', 'VariableName', 'irradiance'); % 光照强度数据变量名
    
  
    
 % 连接天气预报到光伏阵列
    
 connect_blocks('Weather_Forecast', 'PV_Array');
1.2 光伏阵列输出特性分析

为更深入地掌握光伏阵列的工作状态,请通过Simulink中的Scope模块进行实时监测其输出电压、电流和功率。

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 % 添加示波器模块

    
 add_block('simulink/Sinks/Scope', 'PV_Output_Monitor');
    
  
    
 % 连接示波器到光伏阵列
    
 connect_blocks('PV_Array', 'PV_Output_Monitor');

2. 储能系统管理

锂离子电池类储能系统是光伏微电网的主要组成部分,在实际应用中主要用于储存多余产生的光伏能量,并在必要时进行释放。通过Simulink平台中的Simscape Battery工具箱来建立电池储能系统的模型,并制定相应的充放电策略以提高系统的运行效率和稳定性。

2.1 电池储能系统模型实现
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 % 添加电池模块

    
 add_block('battery/Lithium-Ion Battery', 'Battery');
    
  
    
 % 设置电池参数
    
 set_param('Battery', 'NominalCapacity', '100'); % 额定容量为100 kWh
    
 set_param('Battery', 'NominalVoltage', '400'); % 额定电压为400 V
    
 set_param('Battery', '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
    
 set_param('DC_DC_Converter', 'InputVoltage', '400'); % 输入电压为400 V
    
 set_param('DC_DC_Converter', 'OutputVoltage', '400'); % 输出电压为400 V
    
  
    
 % 连接电池和双向DC-DC变换器
    
 connect_blocks('Battery', 'DC_DC_Converter');
2.2 储能系统充放电策略

为提升电池寿命并优化系统经济性而

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 function [charge_power, discharge_power] = batteryControl(pv_power, load_power, battery_soc)

    
     % 初始化充放电功率
    
     charge_power = 0;
    
     discharge_power = 0;
    
  
    
     % 规则1:当光伏能量过剩时,优先给电池充电
    
     if pv_power > load_power && battery_soc < 0.9
    
     charge_power = min(pv_power - load_power, 100 * (0.9 - battery_soc)); % 最大充电速率为100 kW
    
     end
    
  
    
     % 规则2:当光伏能量不足时,优先从电池放电
    
     if pv_power < load_power && battery_soc > 0.2
    
     discharge_power = min(load_power - pv_power, 100 * (battery_soc - 0.2)); % 最大放电速率为100 kW
    
     end
    
 end

3. 负荷管理

负荷管理涉及基于瞬时负荷状况优化功率分配以保障供电系统的连续性和可靠性。我们可以通过Simulink中的Stateflow工具箱来设计负荷管理逻辑并根据不同种类的负载设定优先级以提高系统的效率和稳定性。

3.1 负荷分类与优先级设置

我们将所有 loads 划分为两大类:重点设备运行状态(如照明灯具、通信设备等)和辅助性运行状态(如空调系统、生活热水系统等)。所有重点设备运行状态必须始终保持供电电源;而辅助性运行状态的设备则可以根据系统的运行状况进行动态调节。

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 % 添加状态机模块

    
 add_block('stateflow/Chart', 'Load_Management_Logic');
    
  
    
 % 设置状态机逻辑
    
 set_param('Load_Management_Logic', 'States', {'Normal', 'Critical'});
    
 set_param('Load_Management_Logic', 'Transitions', {
    
     'Normal -> Critical: power_shortage',
    
     'Critical -> Normal: power_restored'
    
 });
    
  
    
 % 定义负荷优先级
    
 set_param('Load_Management_Logic', 'Priority', {
    
     'Critical_Load', 'High'; % 关键负荷优先级高
    
     'Non_Critical_Load', 'Low' % 非关键负荷优先级低
    
 });
    
  
    
 % 连接负荷管理逻辑到系统
    
 connect_blocks('Load_Management_Logic', 'System_Model');
3.2 动态负荷调整

为了增强系统灵活性, 我们可以通过Simulink提供的MATLAB Function模块实现动态负荷调节功能, 并依据系统的能量状态自动管理非关键负荷的功率输出.

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 function [adjusted_load_power] = dynamicLoadAdjustment(total_power, critical_load_power, non_critical_load_power)

    
     % 计算可用功率
    
     available_power = total_power - critical_load_power;
    
  
    
     % 如果可用功率不足,则减少非关键负荷的功率
    
     if available_power < 0
    
     adjusted_non_critical_load_power = max(0, non_critical_load_power + available_power);
    
     else
    
     adjusted_non_critical_load_power = non_critical_load_power;
    
     end
    
  
    
     % 返回调整后的总负荷功率
    
     adjusted_load_power = critical_load_power + adjusted_non_critical_load_power;
    
 end

4. 能量优化调度

旨在提升可再生能源的利用效率的同时减少运营成本,在制定相应的能量优化调度方案时需要综合考虑多方面的因素。通过使用Simulink平台中的Optimization Toolbox这一工具包能够有效地应用优化算法进行能量管理。

4.1 基于优化的能量调度实现
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 function [power_commands] = optimizationBasedEMS(pv_power, load_power, battery_soc, price_signal)

    
     % 定义优化变量
    
     x = optimvar('x', 3, 'LowerBound', [0, 0, -battery_soc * 100], 'UpperBound', [pv_power, grid_power, 0]);
    
  
    
     % 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) <= pv_power; % 光伏功率约束
    
     x(2) <= grid_power; % 主网功率约束
    
     x(3) >= -battery_soc * 100; % 电池放电约束
    
     ];
    
  
    
     % 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('PV', solution.x(1), 'Grid', solution.x(2), 'Battery', solution.x(3));
    
 end
4.2 实时电价响应

通过采取实时电价信号的应用策略,在电网电压处于不同状态时增加充电量以实现能量优化管理从而在电网电压较低的情况下增加充电量并根据市场变化动态调节能源分配以实现整体成本最小化

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 % 添加实时电价模块

    
 add_block('simulink/Sources/From File', 'Real_Time_Price');
    
  
    
 % 设置实时电价数据文件
    
 set_param('Real_Time_Price', 'FileName', 'price_data.mat'); % 电价数据文件
    
 set_param('Real_Time_Price', 'VariableName', 'price_signal'); % 电价数据变量名
    
  
    
 % 连接实时电价到能量管理系统
    
 connect_blocks('Real_Time_Price', 'EMS');

5. 并网/孤岛模式切换

光伏微电网能够在并网运行状态(与主电网联结)和孤立运行状态(独立运作)之间转换或转换为...

5.1 模式切换逻辑

基于Simulink平台中的Stateflow工具箱能够实现模式切换逻辑的设计方案。该系统依据主电网的关键参数(如电压值、频率波动情况等),通过状态反馈机制自主确定并执行相应的运行模式

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 % 添加状态机模块

    
 add_block('stateflow/Chart', 'Mode_Switching_Logic');
    
  
    
 % 设置状态机逻辑
    
 set_param('Mode_Switching_Logic', 'States', {'Grid_Tied', 'Islanded'});
    
 set_param('Mode_Switching_Logic', 'Transitions', {
    
     'Grid_Tied -> Islanded: grid_fault_detected',
    
     'Islanded -> Grid_Tied: grid_restored'
    
 });
    
  
    
 % 定义模式切换条件
    
 set_param('Mode_Switching_Logic', 'Conditions', {
    
     'grid_fault_detected', 'grid_voltage < 220 || grid_frequency < 49 || grid_frequency > 51';
    
     'grid_restored', 'grid_voltage >= 220 && grid_frequency >= 49 && grid_frequency <= 51'
    
 });
    
  
    
 % 连接模式切换逻辑到系统
    
 connect_blocks('Mode_Switching_Logic', 'System_Model');
5.2 平滑切换控制

以确保模式切换过程中的系统稳定性为目标,在此过程中我们需要采取相应的措施以维持系统的稳定运行。为此建议采用Simulink中的MATLAB Function模块来实现平滑过渡的控制逻辑,并逐步优化功率分配方案以避免突然的大变化。

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 function [mode_switch_command] = smoothModeSwitching(current_mode, target_mode, transition_time)

    
     % 如果当前模式与目标模式不同,则启动平滑切换
    
     if strcmp(current_mode, target_mode) == 0
    
     mode_switch_command = 'Start_Transition';
    
     
    
     % 逐步调整功率分配
    
     for t = 0:transition_time
    
         adjustPowerDistribution(t, transition_time);
    
     end
    
     
    
     % 切换完成后更新当前模式
    
     current_mode = target_mode;
    
     else
    
     mode_switch_command = 'No_Action';
    
     end
    
 end

6. 故障检测与保护

为保障系统的安全性和可靠性目标,我们需要制定故障检测机制,并持续监控系统的健康状态以及时发现并消除潜在问题。涉及的常见故障类型包括短路、过载以及电压异常等多种现象。

6.1 短路故障检测

通过Simulink平台应用Fault Detection and Diagnosis工具箱构建短路故障检测机制于系统中。该工具箱集成有预先编写的故障检测算法模块,在线学习者能够方便地完成短路故障的实时监测。

通过Simulink平台应用Fault Detection and Diagnosis工具箱构建短路故障检测机制于系统中。该工具箱集成有预先编写的故障检测算法模块,在线学习者能够方便地完成短路故障的实时监测。

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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系统
    
 connect_blocks('Short_Circuit_Detector', 'System_Model');
6.2 过载保护

通过采用Simulink平台及其内置的Protection Devices工具箱(...),我们可以系统性地构建过载保护装置。这些模型可用于直接构建相应的保护装置,并且在实际应用中能够显著提升系统的安全性和可靠性水平

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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
    
  
    
 % 连接过载保护到系统
    
 connect_blocks('Overload_Protector', 'System_Model');

总结

借助该代码框架, 您可以通过以下步骤逐步创建一个完整的光伏微电网能量管理系统(PV-MGEMS)模型, 并对其进行全面的性能分析与优化. 该系统能够支持构建完整模型并进行详细评估与优化.

  1. 光伏阵列建模:分析光伏组件输出特征以应对天气状况变化的影响。
  2. 电池储能系统管理方案设计:制定充放电控制策略以保障系统运行稳定性和经济性。
  3. 负荷需求响应措施:灵活调节功率分配方案以维持供电连续性和稳定性。
  4. 能量优化配置方案制定:应用优化算法提升可再生能源使用效率的同时降低能源使用成本。
  5. 并网与孤岛运行模式间转换方案设计:开发平稳过渡过程以实现微电网在不同运行模式下的无缝切换。
  6. 故障诊断机制开发:研究故障识别技术以保障系统安全性与稳定性。
关键功能总结:

以下是对输入文本的同义改写版本

进一步扩展
  1. 多源互补优化策略的实施 通过多源互补优化策略的实施,在风能、储能等可再生能源之间实现了资源的最佳配置,并进一步提升了系统的灵活性和稳定性。
  2. 智能化调度方法结合机器学习算法进行系统控制 采用智能化调度方法结合机器学习算法进行系统控制,在提升能量分配效率的同时显著增强了系统的自适应能力。
  3. 通过需求侧管理和诱导调节机制促进用户参与互动 通过需求侧管理和诱导调节机制促进用户的积极参与,在提升能源利用效率的同时实现了更加灵活的负荷调节。
  4. 借助物联网技术和实时监测平台建立系统监控体系 借助物联网技术和实时监测平台建立系统监控体系,在确保电力供应稳定性的基础上实现了对系统运行状态的有效掌控。
  5. 将分散的光伏微电网资源整合至统一的虚拟电场平台中进行综合调控 将分散分布的光伏微电网资源整合至统一的虚拟电场平台中进行综合调控,在实现更大范围能源调配的同时提升了整体系统的运行效率。
详细说明
1. 光伏阵列建模

在简化光伏系统建模方面采取了创新方法。本研究采用MathWorks Simulink平台中的Simscape Electrical模块,并通过该模块提供的完整组件库实现了高效仿真能力。研究人员只需配置相应的参数设置即可快速搭建复杂的光伏系统仿真模型。

2. 储能系统管理

为简化储能系统开发提供便利,在Simulink环境中可调用...Simscape Battery...工具箱,在此工具箱中预先配置了多种类型的电池模型,并可通过该平台方便地完成对电池储能系统的充放电控制。

3. 负荷管理

为了使负荷管理的开发更加简便, 我们可以选择采用Simulink平台下的Stateflow模块, 这一方案可借助Simulink中的Stateflow工具箱来实现, 它提供了一套现成的状态机设计解决方案, 用户能够方便地执行负荷优先级管理和动态调节功能。

4. 能量优化调度

为了提升能源管理的智能化水平,可以通过Simulink平台中的Optimization Toolbox来实现这一目标,该工具箱集成了多种现成的优化求解器,通过这些优化求解器,用户能够便捷地构建高效的优化管理策略,例如在成本最小化的同时也可以最大限度地提高可再生能源的利用效率。

5. 并网/孤岛模式切换

为了实现更为复杂的模式切换, 系统操作人员能够方便地完成并网与孤岛模式间的平滑切换。通过Simulink平台提供的Stateflow工具箱, 现成状态机设计工具有待于操作人员配置应用。

6. 故障检测与保护

为加强全面的故障检测与保护能力, Simulink提供了两个关键工具包,即基于Fault\ Detection\ and\ Diagnosis功能模块以及Protection\ Devices相关技术,这两个工具包整合了多种先进的故障诊断算法和完善的保护设备建模方案.通过这些工具包,用户能够方便地实现对短路、过载等常见电气异常情况的有效识别以及及时有效的防护措施.

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