手把手教你学Simulink实例--基于Simulink的电动汽车充电站电压稳定性分析

 %% 两电平PWM整流器模型（带PFC）

    
 function [V_dc, I_ac] = charger_model(P_ref, V_grid, L_filter, C_filter)
    
     % PWM生成
    
     duty = modulate(P_ref, V_grid, 'pwm', 20kHz);
    
     
    
     % 状态空间模型
    
     A = [0 1; -1/(L_filter*C_filter) 0];
    
     B = [V_grid/(L_filter*C_filter); 1/C_filter];
    
     C = [1 0];
    
     D = [0];
    
     
    
     % LCL滤波器
    
     L_cl = 30μH; C_cl = 100μF;
    
     A_cl = [A B; [0 0 -C_cl/L_cl 0]; [0 0 0 1]];
    
     B_cl = [B; zeros(2,2)];
    
     C_cl = [C 0; -L_cl 0];
    
     D_cl = [D; zeros(2,2)];
    
     
    
     % Simulink仿真
    
     [x, t] = lsim(A_cl, B_cl, duty, [0;0;0;0], 0.001);
    
     V_dc = V_grid * duty - x(1)*L_filter;
    
     I_ac = x(3)*C_cl;
    
 end

 %% 含分布式电源的配电网模型

    
 function [V_line, I_line] = grid_model(P_load, P_pv, P_wind)
    
     % 电网参数（10kV配网）
    
     R_line = 0.1Ω/km; L_line = 1.2mH/km;
    
     S = 300km; % 线路长度
    
     
    
     % 功率流计算
    
     P_total = P_load + P_pv + P_wind;
    
     I_line = P_total / (sqrt(3)*V_line);
    
     V_line = V_base - I_line*(R_line*S + j*L_line*S);
    
 end

 %% 基于模糊PID的电压控制

    
 function u = voltage_controller(e, de, dt)
    
     % 模糊规则库
    
     if e > 0.1*V_nom && de > 0
    
     u = u_max; % PB
    
     elseif e > 0.1*V_nom && de < 0
    
     u = u_max*0.7; % PM
    
     elseif e > 0.05*V_nom && de > 0
    
     u = u_zero; % NB
    
     % ...（完整规则库共18条）
    
     
    
     % PID参数自适应
    
     Kp = base_Kp + delta_Kp*sign(e);
    
     Ki = base_Ki + delta_Ki*(1 - exp(-de*dt));
    
     Kd = base_Kd + delta_Kd*de;
    
     
    
     % SVG电流控制
    
     I_svg = Kp*e + Ki*integral(e) + Kd*derivative(e);
    
 end

 %% 突加负载测试

    
 function [P_load, t] = step_load_profile()
    
     % 时间(s) | 负载(MW) | 变化率(MW/s)
    
     data = [0-1, 0, 0; 1-2, 50, 50; 2-3, 100, 50; 3-4, 150, 50];
    
     t = cumsum(data(:,3));
    
     P_load = interp1(t, data(:,2), linspace(0,4,1000))';
    
 end

 %% NSGA-II参数优化代码

    
 function [front, pareto] = nsga2_optimization()
    
     % 目标函数：稳态误差、超调量、谐波畸变
    
     nvar = 12; % 包括PFC开关频率、SVG容量等
    
     lb = [10, 0.1*ones(4), 0.01*ones(6)]; % 参数范围
    
     ub = [500, 0.5*ones(4), 0.5*ones(6)]; 
    
     
    
     options = optimoptions('nsga2', ...
    
     'PopulationSize', 500, ...
    
     'Generations', 300, ...
    
     'PlotFcn', @gaplot);
    
     
    
     [front, pareto] = nsga2(@objective_function, nvar, lb, ub, options);
    
 end
    
  
    
 function f = objective_function(x)
    
     % 运行仿真获取指标
    
     error, overshoot, thd = simulate_system(x);
    
     f(:,1) = error;        % 最小化稳态误差
    
     f(:,2) = overshoot;   % 最小化超调量
    
     f(:,3) = thd;          % 最小化谐波畸变
    
 end

 // DSP控制代码移植示例（TI C2000）

    
 void voltage_control(void) {
    
     // ADC采样
    
     float V_grid = read_adc(0);
    
     float I_load = read_adc(1);
    
     
    
     // 模糊推理
    
     float u = fuzzy_pid(V_grid, I_load);
    
     
    
     // PWM输出
    
     set_pwm duty_cycle(u);
    
     
    
     // SVG控制
    
     adjust_svg_current(u);
    
 }