手把手教你学Simulink实例——基于Simulink的电力电子设备能量管理策略设计与仿真实例
目录
从零开始学习Simulink实例——以电力电子设备为例, 探讨能量管理策略的设计与仿真实现
引言
能量管理策略简介
1. 能量管理的基本概念
2. 控制目标
系统框架
1. 系统架构概述
Simulink建模过程
1. 创建新模型
2. 添加模块
设计能量管理控制器逻辑
1. 能量管理策略
参数设置与仿真运行
1. 参数设置
2. 仿真设置
3. 开始仿真
结果分析与优化
1. 观察结果
2. 性能评估
3. 参数优化
实例应用：复杂能量管理系统设计
1. 复杂多级控制
2. Simulink建模
3. 参数优化
总结
从零开始掌握Simulink应用——电力电子设备能量管理策略设计与仿真实例
引言
随着可再生能源（如太阳能、风能）及其分布式能源系统（Distributed Energy Resources, DERs）的日益普及，在实现高效管理和优化这些系统中的能量流动方面面临着越来越重要的挑战。能量管理系统（Energy Management System, EMS）借助智能化算法对不同能源源的能量分配进行协调，并以实现系统的稳定运行和经济高效运作为其主要目标。
本文旨在全面阐述MATLAB Simulink工具在电力电子设备能量管理策略设计与仿真中的应用细节。具体而言,我们将系统性地介绍从模型构建到仿真分析的全过程,包括但不限于模型构建过程、控制策略的设计方案以及参数优化和结果分析等多个方面。
能量管理策略简介
1. 能量管理的基本概念
综合能源管理系统（EMS）通过实时监测与优化调度多种能源如光伏电池储能系统及电网等实现以下目标：
- 提升可再生能源的利用效率，并主要依靠可再生能源以减少对化石燃料的依赖。
- 通过科学规划能源采购与储存方案来降低运营成本。
- 通过技术手段增强系统的稳定性，并保证系统在不同场景下的正常运转。
常见的能量管理策略包括：
- 固定比例划分：被预先确定好的比例划分来自不同能源的能量。
- 基于预测的自适应需求响应：根据负荷需求预测以及天气情况调节能源分配。
- 实时优化策略：通过采用诸如线性规划和动态规划等优化算法来持续计算最优的能源配置方案。
2. 控制目标
在电力电子设备中，常见的控制目标包括：
- 电压/电流调节：维持指定的电压或电流水平。
- 频率调节：通过反馈机制维持逆变器输出频率恒定。
- 负载适应性：增强系统对负载波动的适应能力，并持续提供稳定的运行状态。
- 能量管理：制定科学的能量分配策略并最大化能源利用率。
系统框架
1. 系统架构概述
本示例将采用一个简单的分布式能源系统作为案例来阐述如何借助Simulink平台设计并仿真能量管理策略。该系统由以下部分组成：
- 光伏电池主要充当可再生能源的主要来源之一。
- 储能系统主要用于储存多余产生的能量，并在需求时进行释放。
- 电网充当备用电源的角色，在能量需求增加时提供支持。
- 负载代表系统的用电负荷。
- 传感器负责采集各组件运行状态的数据（包括电压、电流等参数）。
- 控制器通过分析采集到的数据来计算并调节各组件的工作状态以优化整体性能。
- 性能评估模块用于评估系统的各项关键指标（包括能量利用率和运营成本等），以全面衡量其性能表现。
系统架构视图 ：
plaintext
深色版本
+-------------------+ +------------------+ +-----------------+ +--------------+
||||||||
|Photovoltaic|----->|Battery|----->|Load|||
|Panel|Storage|(Electrical &|||||
|System|Mechanical)||||||
+-------------------+ +------------------+ +-----------------+ +--------------+
||
v
+------------------+
||
|Grid|
|Interface|
|(Bidirectional)|
||
+------------------+
||
v
+------------------+
||
|Sensors|
|(Voltage,|
|Current, etc.)|
||
+------------------+
||
v
+------------------+
||
|Controller|
|(Design and|
|Implementation)|
||
+------------------+
||
v
+------------------+
||
|Performance|
|Evaluation|
|(Energy Usage,|
|Cost, etc.)|
||
+------------------+Simulink建模过程
1. 创建新模型
- 打开MATLAB程序，并在其中调用Simulink界面。
- 在‘Start Model’窗口中点击‘Blank Model’按钮，并新建一个空白模型实例。
2. 添加模块
接下来按照系统架构添加所需的Simulink模块：
光伏电池 * 从Simscape > Electrical > Specialized Power Systems > Renewable Energy Sources资源库中获取Photovoltaic Panel组件，并将其导入至模型中。
-
对光伏电池进行参数设置（包括最大功率点跟踪算法MPPT及温度系数等）。
储能系统 * 该储能系统位于Simscape > Electrical > Specialized Power Systems > Batteries & Ultracapacitors模块库内，并包含所需的Battery模块。
-
为了实现能量存储的需求，在配置电池参数时，请设置其容量、充放电速率等关键属性。
电网接口 * 在库中获取模块后将其整合到模型架构中以模拟电网电压。
-
采用双向DC-DC转换器（BECOMEDC/DC变换器）将储能系统与电网实现互联以增强能量交换能力。
负载模块 * 在库中查找DC Machine模块，并将其加入模型以充当负载。
-
设置电机参数（包括额定电压和额定转速等）。
在Simscape Electrical Specialized Power Systems Fundamental Blocks Measurements库内查找Voltage Measurement Current Measurement模块，并分别应用于测量电压电流。
控制器 基于Simulink User-Defined Functions MATLAB Function块实现控制器逻辑系统架构设计与开发框架. 编写相关代码以计算控制量 并根据能量管理策略调节各组件的工作状态.
以下是详细的Simulink模型脚本示例：
matlab
深色版本
% 清除当前工作区的所有变量
clear all; close all;
% 创建一个新的Simulink模型
modelName = 'EnergyManagementSystem';
new_system(modelName);
open_system(modelName);
% 添加光伏电池模块
add_block('simscape/Electrical/Specialized Power Systems/Renewable Energy Sources/Photovoltaic Panel', [modelName '/PV_Panel']);
set_param([modelName '/PV_Panel'], 'MaximumPowerPointTracking', 'On'); % 开启MPPT
set_param([modelName '/PV_Panel'], 'TemperatureCoefficient', '-0.45'); % 设置温度系数
% 添加储能系统模块
add_block('simscape/Electrical/Specialized Power Systems/Batteries & Ultracapacitors/Battery', [modelName '/Battery']);
set_param([modelName '/Battery'], 'Capacity', '100Ah'); % 设置电池容量
set_param([modelName '/Battery'], 'ChargeRate', '1C'); % 设置充电速率
% 添加电网接口模块
add_block('simscape/Electrical/Specialized Power Systems/Fundamental Blocks/Machines/AC Voltage Source', [modelName '/Grid']);
set_param([modelName '/Grid'], 'PeakVoltage', '220V'); % 设置电网电压峰值
set_param([modelName '/Grid'], 'Frequency', '50Hz'); % 设置电网频率
add_block('simscape/Electrical/Specialized Power Systems/Fundamental Blocks/Converters and DC Sources/Bidirectional DC-DC Converter', [modelName '/Bidirectional_DC_DC_Converter']);
% 添加负载模块
add_block('simscape/Electrical/Specialized Power Systems/Fundamental Blocks/Machines/DC Machine', [modelName '/Load']);
set_param([modelName '/Load'], 'RatedVoltage', '24V'); % 设置额定电压
set_param([modelName '/Load'], 'RatedSpeed', '1500rpm'); % 设置额定转速
% 添加传感器模块
add_block('simscape/Electrical/Specialized Power Systems/Fundamental Blocks/Measurements/Voltage Measurement', [modelName '/Voltage_Measurement']);
add_block('simscape/Electrical/Specialized Power Systems/Fundamental Blocks/Measurements/Current Measurement', [modelName '/Current_Measurement']);
% 添加控制器模块
add_block('simulink/User-Defined Functions/MATLAB Function', [modelName '/Controller']);
set_param([modelName '/Controller'], 'MATLABFcn', 'energy_management_controller(u)');
% 添加示波器
add_block('simulink/Sinks/Scope', [modelName '/Scope']);
% 连接各模块
add_line(modelName, [modelName '/PV_Panel'], [modelName '/Battery'], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName '/Battery'], [modelName '/Bidirectional_DC_DC_Converter'], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName '/Bidirectional_DC_DC_Converter'], [modelName '/Grid'], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName '/Grid'], [modelName '/Load'], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName '/Load'], [modelName '/Voltage_Measurement'], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName '/Load'], [modelName '/Current_Measurement'], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName '/Voltage_Measurement'], [modelName '/Controller'], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName '/Controller'], [modelName '/Bidirectional_DC_DC_Converter'], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName '/State_Space_Model'], [modelName '/Scope'], 'autorouting', 'on');
% 设置仿真参数
set_param(modelName, 'StopTime', '10');
set_param(modelName, 'Solver', 'ode45');
% 保存模型
save_system(modelName);
% 运行仿真
sim(modelName);设计能量管理控制器逻辑
1. 能量管理策略
对于分布式能源系统，常用的能量管理策略包括：
- 按固定比例 ：按照既定的比例划分来自光伏发电系统、储能系统以及电网的能量份额。
- 依据负荷调节 ：通过用电负荷预测结果及天气状况变化调整能源分配策略。
- 采用动态优化策略 ：借助线性规划与动态规划等优化方法实现能量分配方案的实时最优配置。
例如，在采用基于预测的需求响应策略的具体实施时可按照以下代码在MATLAB Function块中进行编写。
matlab
深色版本
function u = energy_management_controller(e)
% e 是输入误差信号
% u 是输出控制量
% 获取当前状态信息
pv_power = get_pv_power(); % 获取光伏电池输出功率
battery_soc = get_battery_soc(); % 获取电池荷电状态
load_demand = get_load_demand(); % 获取负载需求
% 根据预测进行能量管理决策
if pv_power >= load_demand
% 如果光伏电池输出功率足够，则优先使用光伏电池供电
grid_power = 0;
battery_power = 0;
elseif pv_power + battery_soc >= load_demand
% 如果光伏电池加电池储能可以满足需求，则使用两者供电
grid_power = 0;
battery_power = load_demand - pv_power;
else
% 否则从电网获取不足部分
grid_power = load_demand - pv_power - battery_soc;
battery_power = 0;
end
% 输出控制量
u = [grid_power, battery_power];
end
function pv_power = get_pv_power()
% 获取光伏电池输出功率
pv_power = ... % 计算逻辑
end
function battery_soc = get_battery_soc()
% 获取电池荷电状态
battery_soc = ... % 计算逻辑
end
function load_demand = get_load_demand()
% 获取负载需求
load_demand = ... % 计算逻辑
end参数设置与仿真运行
1. 参数设置
- 光伏电池 ：设置光伏电池的最大功率点跟踪算法（MPPT）以及温度系数等相关技术参数。
- 储能系统 ：设定储能系统的储能容量、充放电速率等相关技术参数。
- 电网接口 ：调节电网接口处的电压峰值以及电力系统的频率设置。
- 负载 ：设定负载端电机的技术参数包括额定电压、额定转速等因素。
- 控制器 ：基于实际应用场景进行优化设计的能量管理策略，并将其集成至Simulink仿真模型中。
2. 仿真设置
- 在Simulink菜单栏中，在Simulation选项卡中选择Model Configuration Parameters。
- 配置适当的仿真终止时间和合适的ODE求解器类型（通常建议使用ode45）。
3. 开始仿真
启动位于工具栏的Run按钮以开始仿真，并验证仿真结果是否符合预期目标。通过Scope模块可以观察到各物理量的变化情况（包括电压、电流等），同时还能查看控制器的输出结果。
结果分析与优化
1. 观察结果
- 通过示波器监测电压、电流的变化曲线来分析系统的运行状态。
- 研究控制器输出的控制量（如电网功率、电池功率）以考察其是否达到了预期的能量管理效果。
- 计算出系统的性能指标（如能量利用率、成本等）来评估能量管理策略的有效性。
例如，在某些时段电池电量过早耗尽的情况下，则预示着所采用的能量管理策略存在优化空间；当电网中的功率波动较为显著时，则可能需要通过调整相关参数来优化系统性能；也可能需要开发更为先进的控制算法来提升整体效率。
2. 性能评估
- 评估系统的能量利用率与运营成本，并使其维持在合理的水平。
- 分析不同能量管理策略对系统响应的影响，并优化或确定最佳控制方案。
3. 参数优化
如果发现某些方面不满足要求，可以通过以下方式进行优化：
- 优化控制参数设置：例如选择PID控制器的比例系数、积分时间及微分时间等参数设置方案，并以此来改善系统动态响应特性。
- 优化控制策略：采用不同的能量管理方案（例如固定比例分配法与基于需求预测的实时调节法相结合），以提高系统的能源利用效率。
- 增添预测模块：在系统中加入天气预报数据与负荷变化趋势的实时监控模块，并以此实现更加精准的能量管理系统设计。
实例应用：复杂能量管理系统设计
1. 复杂多级控制
现实中的电力电子系统可能具备多层次结构。比如基于基础能量管理框架下, 可能增添模糊控制与神经网络控制作为高级调控层级, 以便应对更为复杂的运行状况。
2. Simulink建模
- 在Simulink环境中构建多层次控制系统结构。
- 针对不同运行场景的需求情况，在线切换相应的控制策略。
例如，假设我们有一个两级控制系统，可以采用以下结构：
plaintext
深色版本
+-------------------+ +------------------+ +-----------------+ +--------------+
||||||||
|Photovoltaic|----->|Battery|----->|Load|||
|Panel|Storage|(Electrical &|||||
|System|Mechanical)||||||
+-------------------+ +------------------+ +-----------------+ +--------------+
||
v
+------------------+
||
|Grid|
|Interface|
|(Bidirectional)|
||
+------------------+
||
v
+------------------+
||
|Sensors|
|(Voltage,|
|Current, etc.)|
||
+------------------+
||
v
+------------------+
||
|Multi-Level|
|Energy|
|Management|
|Controller|
|(Design and|
|Implementation)|
||
+------------------+
||
v
+------------------+
||
|Performance|
|Evaluation|
|(Energy Usage,|
|Cost, etc.)|
||
+------------------+3. 参数优化
- 优化不同层级的调节机制以实现系统的稳定性和快速反应能力的协调统一。
- 通过仿真分析系统在各种参数设置下的反应情况选出最理想的配置方案。
总结
经过一系列操作流程后, 我们成功实现了基于Simulink平台的能量管理策略设计, 并进行了相应的仿真验证。
经过一系列操作流程后, 我们成功实现了基于Simulink平台的能量管理策略设计, 并进行了相应的仿真验证。
- 背景介绍 ：介绍了能量管理的基本概念及其在电力电子系统中的应用。
- 系统架构 ：详细描述了一个简单的分布式能源系统的能量管理策略仿真系统的组成和工作原理，并给出了系统架构视图。
- 建模过程 ：逐步演示了如何在Simulink中搭建能量管理系统模型，包括模块的选择、参数设置及模块间的连接。
- 控制器设计 ：展示了如何使用MATLAB编写能量管理策略，并将其集成到Simulink模型中。
- 仿真测试 ：展示了如何设置仿真参数并运行仿真，以及如何观察和分析仿真结果。
- 优化建议 ：提出了几种可能的优化方案，帮助读者进一步提升系统的能量管理性能，包括参数调整和复杂多级控制机制的模拟。