基于Matlab_Simulink的风光储微电网建模及控制方法研究.pdf

基于Matlab/Simulink的风光储微电网建模及控制方法研究的知识点涵盖多个方面，包括微电网的概念、微电网中风力发电系统和光伏发电系统的构建、储能技术的应用以及逆变器控制策略的设计。 微电网是指由发电单元、储能单元、负载和控制单元组成的局部电网系统，它可以独立于传统大电网运行，也可以与之联网。微电网具有重要的意义，特别是在偏远地区或灾害情况下，可以保证供电的连续性和可靠性。本文研究了含小型风力发电系统、光伏发电系统、储能单元的孤立运行微电网模型，特别适合于偏远地区的供电需求。 风力发电系统方面，风力发电机系统主要分为永磁直驱式和双馈式两种，其中永磁直驱式系统具有结构简单、可靠性高的特点。构建的微电网模型采用了永磁直驱式风力发电系统，其包括风速模型、风机模型、功率控制模型、AC/DC变换和DC/DC变换模块。这些模块的搭建对于模拟风力发电系统的行为至关重要。 光伏发电系统是微电网中另一个重要组成部分。文中构建的光伏发电系统由光伏电池模型、功率控制模块、PWM控制模块、Boost升压模块组成。光伏电池模型的数学建模考虑了光照强度、环境温度等因素的影响，这有助于准确预测和模拟光伏电池的输出特性。 储能单元方面，超级电容器因其快速充放电能力和长寿命被选为储能设备。在微电网中，储能单元主要用于消除纹波，稳定直流侧电压，并在负载变化或发电不稳定时提供稳定的能量供应。 逆变器电路模型设计是保证电能质量的重要环节。本文采用了单相桥式PWM逆变电路，并使用IGBT作为开关器件，采用双极性调制方式，确保了电能的有效转换和供应。 在控制方法方面，为了提高电能质量，本文设计了基于BP神经网络与PI的逆变器电压复合控制方法。BP神经网络具有很强的非线性映射能力和泛化能力，能够处理复杂的系统控制问题，而PI控制器则因其简单的结构和良好的稳定性被广泛应用于各种控制系统。将这两种控制策略结合起来，既可以利用神经网络处理不确定性和非线性问题，又可以利用PI控制器进行精确的稳定控制。 仿真结果分析是检验模型和控制策略有效性的重要环节。通过在Matlab/Simulink环境下搭建模型，并运用所设计的控制方法进行仿真测试，验证了提出的控制方法在提高电能质量和系统稳定性方面的有效性。 基于Matlab/Simulink的风光储微电网建模及控制方法的研究，不仅为微电网的构建和控制提供了理论基础和技术路径，而且在实际应用中具有重要的指导意义和应用价值。通过本文的探索，对于推动新能源的利用、提高电力系统的可靠性和改善偏远地区的供电状况都将产生积极的影响。