分布式发电与智能接入技术基于MATLABSimulink的光伏发电单元仿真设计doc.docx
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分布式发电与智能接入技术基于MATLABSimulink的光伏发电单元仿真设计doc
基于MATLAB/Simulink的光伏发电
单元仿真设计
分布式发电与智能接入技术
作者:
学号:
学院:
自动化学院
专业仿向):
题目:
基于MATLAB/Simulink的光伏发电单元仿真设计
指导教师:
20xx年xx月
摘要
随着能源与环境问题的日益凸显,分布式发电技术不断发展,光伏发电无疑是其中极具代表性和发展前景的一种。
然而分布式电源大量接入对大电网带来的诸多不利影响又成为制约其发展的瓶颈,微网技术的出现很好的解决了这一问题。
微网作为一个前沿的研究领域,是各国目前研究的热点。
考虑到建立微网实验系统的复杂性和局限性,目前常采用软件建立微网动态仿真模型,用以研究分布式电源并网运行、微网运行控制以及智能电网相关问题。
因此,建立以光伏发电为代表的分布式电源及微网运行控制仿真模型具有重要的现实意义。
本课题以建立微网运行控制仿真平台为目标,在仿真环境中建立了光伏电池以及、云三种典型微网运行控制策略的仿真模型。
在分析原理的基础上给出了模型结构和参数设计方法,通过算例验证了模型的有效性和正确性。
仿真分析表明所建立的模型可以用于分布式电源并网和接入微网运行控制问题的仿真研究,具有一定的通用性和拓展性。
该实验,依据光伏电池原理建立了通用的光伏电池工程仿真模型,并采用扰动观察法通过控制电路占空比实现光伏电池的最大功率跟踪控制。
仿真表明模型对外界环境变化具有较好的适应性和良好的动态性能。
一、课题的背景及意义4
二、光伏电池建模与仿真分析5
1.光伏电池数学模型6
2.光伏电池仿真模型8
3.仿真结果10
4.仿真结果分析12
三、最大功率跟踪控制模型与仿真分析12
1.最大功率跟踪原理12
2.最大功率跟踪算法模型15
(1)DC-DC变换器模型15
(2)MPPT模型16
(3)脉宽调制的建模17
3•仿真结果17
4.MPPT仿真结果分析20
四、实验总结与感想20
五、附录21
1.课题的背景及意义
目前世界各国仍以煤、石油、天然气等不可再生资源作为主要能源结构。
人类对石化燃料的过度开采,这些不可再生的一次能源将面临枯竭,而未来世界对能源的需求还将持续增长,能源危机日趋突出。
同时大量一次能源的使用造成环境污染日益严重,导致了地球气候变暖,产生“温室效应”,极端的天气情况和各种人为的污染灾害不断发生,如此长期发展下去将威胁人类生存。
为解决能源供求矛盾,改善地球环境,世界各国加快了对新能源的开发特别是对清洁可再生能源的研究利用。
分布式发电(DistributedGeneration,DG)是近些年倍受关注的一种发电形式,它利用太阳能、风能、潮汐能等可再生的清洁能源发电,即保护了环境,又节约了能源,实现了能源利用的多样化,被认为是一种极有发展前途的发电技术。
DG—般是指为满足某些终端用户的需求,接在用户侧附近的小型发电机组或发电及储能的联合系统,它们的规模一般不大,大约在几十千瓦至几十兆瓦。
常见的形式包括了一些采用天然气、氢气、太阳能、风能等具有环境友好特性的能源,因此是一种可利用多种能源的技术。
此外,为了提高能源的利用效率和降低成本,往往采用冷热电三联供的形式。
DG位置灵活、分散的特点很好地适应了分散电力需求和资源分布,延缓了输、配电网升级换代所需要的巨额成本,同时,它与大电网互为备用也使供电可靠性得以改善。
光伏发电(Photovoltaicpowersystem,PV)作为一种典型的
DG,其并网运行和接入微网运行都具有重要的研究价值和广阔的应用前景,PV自身的特点和优势具体体现在以下几个方面:
(1)无污染:
绝对零排放,没有任何物质及声、光、电、磁、机械噪音等“排放”;
(2)可再生:
太阳能是地球上永恒的能源,取之不尽,用之不竭,资源无限。
可直接输出高质量电能,具有理想的可持续发展属性;
(3)资源的普遍性:
基本上不受地域限制,只是地区之间是否丰富之分;
(4)通用性、可存储性:
电能可以方便地通过输电线路传输、使用和存储;
(5)分散性:
提高整个能源系统的安全性和可靠性,特别是从抗御自然灾害和战备的角度看,它更具有明显的意义;
(6)资源、发电、用电同一地域:
可大幅度节省远程输变电设备投资费用;
(7)灵活、简单化可按需要以模块化集成,容量可大可小,扩容方便,保持系统运转仅需要很少的维护。
安装快速化,没有容易磨损、损坏的活动部件;
(8)光伏建筑集成节省发电基地使用的土地面积和费用,是目前国际上研究及发展的前沿,也是相关领域科技界最热门的话题之一。
二、光伏电池建模与仿真分析
微网运行控制仿真平台以DG仿真模型为基础,因此首先在MATLAB/Simulink仿真环境中建立一个通用的PV模型。
按目前常见的两级式系统建模,第一级为DC一DC变换,第二级为DC一AC变换。
第一级在光伏电池与负载之间增加了一个DC一DC变换器,如图所示。
其作用是升高光伏电池输出直流电压到一个合适的水平,同时,可以实现对光伏电池的最大功率跟踪控制(Maximumpowerpointtracking,MPPT)。
图1两级式pv系统直流侧结构框图
1•光伏电池数学模型
光伏电池是PV系统的基础和核心。
它是利用某些材料受到太阳光照时而产生的光伏效应,将太阳辐射能转换成电能的器件。
光伏电池的等效电路如图所示:
其中Iph为光生电流,Id为二极管结电流,Cj为结电容(分析中可
忽略),Rs为串联电阻Rsh为旁路电阻;根据电路原理及Shockloy
的扩散理论得:
q(y+R」)
nkT
公式1
其中10为反向饱和电流(数量级为1°A,q为电子电荷1.6x10'19C,n为二极管因子(取值范围1〜5),k为波尔兹曼常量(1.38x10_23J/K)>T为绝对温度。
公式1为光伏电池的I-V方程,是根据光伏电池原理得到的最基本表达式,被广泛应用于光伏电池的理论分析中。
但是表达式中有4个参数10、Rs、Rsh和m它们不仅与电池温度、光照强度有关,而且对它们的确定非常困难,和供应商提供的参数不相匹配,不利于工程上的应用。
工程用模型强调的是实用性和精确性的统一,因此在工程精度要求范围之内,需要对公式1模型进行简化,建立工程用数学模型。
通常,Rsh非常大,因此V+IRs/Rsh远小于电池电流,该项可以忽略;Rs远小于二极管正向导通电阻,因此假设Iph=Isc。
同时,有两个条件成立:
%1开路情况下,1=0、V=Voc
%1在最大功率点,匸Im、V=Vm
基于以上几点,令C]Isc=I0,C2Voc=nkT/q,公式1可化简为
公式2
公式2为光伏电池工程使表达式,G和C?
为待定系数,在最大功率点
处有:
公式3
可以解得:
公式4
/L、sc/
公式5
由公式4和公式5可知,在电池参数Isc、Im、Vbc、Vm已知时,G和C2为常数,代入公式2得到光伏电池的I-V特性。
当光照强度变化时,需重新估算出当时前状态下(光照强度为S,电池温度为T)的电池参数Isc-new>Im-new>Vbc-new、Vm-new,进而得出久屮和C2_ncw。
新状态下的电池参数可通过下式估算;
AT=T-7;公式6
AS=S/S,-1公式7
Isc-new=Isc(S/Sb)(1+aAT)公式8
Im-new=Im(S/Sz,)(1+aAT)公式9
Voc-new=Voc[(1-3AT)ln(e+YAS)]公式10
Vm-new=Vm[(1-3AT)ln(e+YAS)]公式n
2.光伏电池仿真模型
光伏电池的工程数学模型以及以上公式,在MATLAB/Simulink中
建立仿真模型如下:
图3光伏电池参数估算
Constant
图4光伏电池I-V方程
仿真模型包括两个部分:
1•电池参数估算可以得到不同电池温度、不同光照强度下电池基
本参数。
其输入为当前的光照强度S与电池温度T,参数为标况下的电池参数以及系数a、B、Y,根据公式6〜11可以估算得到当前状态下的电池参数。
2.光伏电池I-V方程
以当前状态下的电池参数通过公式4和公式5得到系数G和C2、,光伏电池端电压为V,代入工程模型公式2中得到光伏电池输出电流Io
模型进行封装后的结构和用户参数设计界面如图5所示,封装模
块的输入为当前的S、T、V,输出为I。
模块的参数为标况下Isc、
Im、Voc、Vm,由电池厂家提供,系数a、B、y的典型取值分别为0.00540.0021、0.5o可见该模型能模拟任意型号的光伏电池,具有较好的通用性。
由于以上模型是基于光伏电池数学模型建立的,因此模型输出I为光伏电池输出电流的大小,是一个数字量,可以通过受控电流源模块
(ControlledCurrentSource)将其转化为具有物理意义的输出电流。
►
T
->
S1
——
->
In3
PV-MODEL
图5光伏电池封装模块
<
3.仿真结果
建立的光伏电池模块是一个受控电流源,其输出电流的大小由S、T和
V决定。
以下仿真不同温度和光照强度下,光伏电池的I-V和P-V特
性,以验证模型的正确性。
光伏电池特性仿真模型如图6所示
仿真中,Isc=4.5A、Im=4A、Voc=42V、Vm=34V,当温度为25°C光
照500W/m2输出外特性I-U曲线、P-U曲线分别如下:
图7I-V特性曲线
图8P-V特性曲线
4.仿真结果分析
由图7和图8可知:
(1)光伏电池I-V特性具有高度的非线性;
(2)可以看出随着端电压V由零逐渐增长,输出功率P先上升然后下降,说明存在一个端电压值,在其附近可获得最大功率输出。
由以上仿真结果可知,建立的光伏电池模型满足光伏电池I-V方程。
根据提供的标况下基本参数Isc、Im.Voc、Vm,可获得任意温度和光照强度下的输出特性。
模型物理意义明确,通用性强,满足工程用模型的精确性要求。
二、最大功率跟踪控制模型
1.最大功率跟踪控原理
光伏电池的典型输出功率特性如图8所示,可见P-V曲线为单凸峰形曲线,当光伏电池的工作电压V为Vm时,光伏电池的输出功率P为最大功率值Pm,即为光伏电池最大功率点。
光伏电池实现MPPT的意义:
光伏电池的开路电压和短路电流受光照强度和电池温度的影响很大,导致系统工作点不确定,从而使系统效率降低。
此外,串联电阻对光伏电池的输出也有影响。
为此,光伏电池必须实现MPPT,以便其在任何条件下不断获得最大功率输出。
MPPT的实现实质上是一个自寻优过程,即通过控制端电压或其他物理量,使光伏电池能在各种不同的日照和温度环境下智能化地输出最大功率Pm。
常用的方法有恒定电压法、扰动观察法、电导增量法、最优梯度法等。
以下介绍扰动观察法(perturbation&observationmethod,P&0)的原理。
P&0是扰动光伏电池的端口电压,并根据公式P=VxI计算扰动前后光伏电池的输出功率,将扰动后的输出功率同扰动前的输出功率进行比较。
若扰动后太阳能电池的输出功率增加,则说明此前的扰动能够提高光伏电池的输出功率,下一次则往相同的方向继续扰动光伏电池的输出电压反之,若扰动后光伏电池的输出功率减少,贝1J说明扰动不利于增加光伏电池的输出功率,下一次则往相反的方向扰动。
P&0法采用模块化控制回路、结构简单、测量参数较少、实现容易,
应用较多。
当日照随时间变化不快时,这种方法非常有效。
虽然不能迅速跟踪到最大功率点,但是如果增加采样时间,可以减少系统损失,而且该方法只需要两个传感器,减少了硬件个数和成本费用。
它的缺点是到达最大功率点附近之后,会在其左右振荡,造成能量损耗,尤其在气候条件变化缓慢时,情况更为严重。
另外跟踪步长的选择对跟踪精度和响应速度无法兼顾。
2.最大功率跟踪算法模型
(l)DC-DC变换器模型
通过改变DC-DC变换器中功率开关管控制信号(PWM)的导通率(占空比),来调整和控制光伏电池工作在最大功率点,可以实现。
DC-DC转换电路可分为升压(boost)>降压(buck)、升降压(boost-buck)和丘克(Cuk)四种。
选择boost电路实现光伏电池的MPPT,拓扑结构如图所示,当开关管Tc导通时,输入电压对电感L充电,L中电流上升。
当Tc关断后,L开始放电,电感两端电压与输入电源的电压相叠加,使输出端产生高于输入端的电压。
根据Boost电路原理,可知其输入输出电压关系为
假设Boost电路元件为理想器件,变换器无功率损失则:
—人(1")
VV,,
心=卢=产(1_巧二R(1_D)
in丄out
从上式可以看出,当R固定不变时,开关占空比D越大,电路输
入阻抗就越小,D越小时,电路输入阻抗就越大。
通过调节D就可
以调节等效输入阻抗Rin的值,当Rin与光伏输出阻抗相匹配,根据最
大功率传输原理,可以实现光伏电池的MPPTo
Temnaaori
建立Boost电路仿真模型如图所示
Diode
"L
Q
IGBT
U・ 图12Boost变换器的仿真模型 模型中开关器件使用IGBT/Diode模块。 设置其它参数: 直流滤波电容C1,升压电感L1,直流母线支撑电容Co (2)MPPT模型 P&0法通过成比例的增加或者减少Boost的输入电压,移动操作点向最大功率点靠近,同时计算出参考Vref电压用于产生PWM的控制信号。 由P&0算法流程建立MPPT仿真模型如图13所示。 可知当与 △P与AV同号则Cp为正,否则为负。 可以用Sign函数模块判断正负,为正则输出1,为负则输出-1。 模型中三个零阶保持器的采样周期与MPPT控制的采样周期相同,可在0.01〜0.001取值,以保证仿真效果更为精确。 模型输出为参考电压Vref。 Memocyl 图13MPPT仿真模型 (3)脉宽调制的建模 脉宽调制模块如图14所示,Vref与三角波比较产生的PWM脉冲信号,控制Eoost电路开关器件的通断。 其中,零阶保持器的采样周期与MPPT仿真模块周期相同,取在0.01-0.001取值之间,三角载波频率决定PWM频率。 Repeating Sequenee 图14PWM脉宽调制仿真模型 3.仿真结果 光伏电池仿真模型如图15巧所示,仿真参数设置如表1所示 模块名称 参数符号 (单位) 参数值 模块名称 参数符号 (单位) 参数值 PV-MODELS Voc(V) 42 BOOST C1(F) 10e-5 Isc(A) 4.5 L(H) 61e-3 Vm(V) 34 C(F) 200e-6 Im(A) 4 R(H) 17.815 Tref(°C) 25 MPPT 采样时间(S) 0.0001 Sref(W/m2) 500 AD 0.007 a 0.0054 PWM Fs(HZ) 10x103 0.0021 ¥ 0.5 表格1光伏电池MPPT仿真模型参数 环境温度在0.4s时,由25°C上升到65°C.光强在0.2s时,由500W/nf上升为1000W/m2,该情况下各波形为: 图15输入功率波形图 图16输出功率波形图 80 70 60 50 40 30 20 10 n 7 "00.10.20.30.40.50.6 4.5 4 3.5 00.10.20.30.40.50.6 图18输出电流波形图 4.MPPT仿真结果分析: 从以上四图可知,光照强度上升时,光伏电池输出最大功率、最大电压和电流均增大,调整时间约为0.02s,然后趋于稳定。 温度上升时,光伏电池输出最大功率、最大电压和电流均减小,调整时间约为0.02s,然后趋于稳定。 综上可知,在电池温度和光照强度变化时,模型仍能实现MPPT,调整时间很短。 四、实验总结与感想: 本实验介绍了光伏电池等效电路和数学模型,在MATLAB/Simulink中建立了光伏电池通用工程模型。 该模型为一个受控电流源,只需给定标况下的基本参数即可得到不同环境条件下光伏电池输出电流。 讨论了利用P&O原理通过控制Eoost电路占空比实现MPPT的算法,分析了算法原理,给出了算法流程,并建立了仿真模型。 通过仿真验证了模型的正确性,仿真结果表明模型动态性能好,对外界环境变化适应性较好。 另外,通过本次试验,加深了我对分布式发电中光伏发电的认识,了解了其工作原理。 而且也增加了我对MATLEB的操作与功能的熟悉。 五、附录: 拟合I-U与P-U曲线时需要用到的程序 U=simoutU・data; I=simoutl・data; plot(simoutU・data,simoutl・data,'b','LineWidth,,2); gridon; xlabel(,U(V)>): ylabel(*I(A)*): axis([04305]); U=simoutU・data; I=simoutl・data; plot(simoutU,simoutU・*simoutl,'工','LineWidth*,2); gridon; xlabel('U(\T)'); ylabel(*1(A)'); axis([0430200]); 图19曲线拟合程序 3.仿真结果 光伏电池仿真模型如图15巧所示,仿真参数设置如表1所示 模块名称 参数符号 (单位) 参数值 模块名称 参数符号 (单位) 参数值 PV-M0DELS Voc(V) 42 BOOST C1(F) 10e-5 Isc(A) 4.5 L(H) 61e-3 Vm(V) 34 C(F) 200e-6 Im(A) 4 R(H) 17.815 Tref(°C) 25 MPPT 采样时间(S) 0.0001 Sref(W/m2) 500 AD 0.007 a 0.0054 PWM Fs(HZ) 10x103 0.0021 ¥ 0.5 表格1光伏电池MPPT仿真模型参数 Product! p e u 环境温度在0.4s时,由25°C上升到65°C.光强在0.2s时,由 500W/nf上升为1000W/m2,该情况下各波形为 图15输入功率波形图 图16输出功率波形图 80 70 60 50 40 30 20 10n C 0.10.20.30.40.50.6 图17输出电压波形图 图18输出电流波形图 4.MPPT仿真结果分析: 从以上四图可知,光照强度上升时,光伏电池输出最大功率、最大电压和电流均增大,调整时间约为0.02s,然后趋于稳定。 温度上升时,光伏电池输出最大功率、最大电压和电流均减小,调整时间约为0.02s,然后趋于稳定。 综上可知,在电池温度和光照强度变化时,模型仍能实现MPPT,调整时间很短。 四、实验总结与感想: 本实验介绍了光伏电池等效电路和数学模型,在MATLAB/Simulink中建立了光伏电池通用工程模型。 该模型为一个受控电流源,只需给定标况下的基本参数即可得到不同环境条件下光伏电池输出电流。 讨论了利用P&O原理通过控制Eoost电路占空比实现MPPT的算法,分析了算法原理,给出了算法流程,并建立了仿真模型。 通过仿真验证了模型的正确性,仿真结果表明模型动态性能好,对外界环境变化适应性较好。 另外,通过本次试验,加深了我对分布式发电中光伏发电的认识,了解了其工作原理。 而且也增加了我对MATLEB的操作与功能的熟悉。 五、附录: 拟合I-U与P-U曲线时需要用到的程序 U=simoutU・data; I=simoutl・data; plot(simoutU・data,simoutI・data,'b','LineWidth,,2): gridon; xlabel(,U(V)>); ylabeK*I(A)*); axis([04305]); U=simoutU・data; 1=simoutI・data; plot(simoutU,simoutU・*simoutl,'工','LineWidth,,2);gridon; xlabeK^W); ylabeK*I(A)*); axis([0430200]); 图19曲线拟合程序
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