光伏电池建模matlab代码

基于Matlab的光伏电池建模及MPPT方法研究

基于Matlab的光伏电池建模及MPPT方法研究自工业化以来的近三百年间，世界能源工业飞速发展，有力支撑了全球经济与社会发展。

在这个发展的过程中，传统化石能源的大量开发及使用导致了资源紧张、环境污染、气候变化等问题日益突出，严重的威胁了人类生存和可持续发展。

近年来，太阳能作为一种高效无污染的新能源，逐渐受到各国乃至全球的广泛关注。

本文首先简要介绍了光伏发电的背景及意义,对光伏发电历史以及国内外光伏发电发展现状进行了综述，然后阐述了光伏并网发电系统及其基本工作原理，并详细描述了运用Matlab/Simulink 建立光伏阵列仿真模型的过程，最后对光伏发电系统最大功率点跟踪的理论依据以及工作原理进行了分析，介绍了常见的MPPT方法及仿真分析，并根据文献[6]详细描述了一种改进的基于最优梯度的滞环比较法的原理，并对改进的基于最优梯度的扰动观察法与传统的扰动观察法做了仿真对比，验证了改进算法的优越性。

目录1 绪论 (2)1.1 光伏发电的背景及意义 (2)1.1.1 研究背景 (2)1.1.2 我国太阳能资源的分布 (3)1.2太阳能发电发展概况 (4)1.2.1 光伏发电的历史 (4)1.2.2 太阳能发电的国内外发展概况 (4)1.3 本文研究的主要内容 (5)2 光伏并网发电系统及基本原理 (5)2.1 光伏发电系统的分类 (5)2.2光伏并网发电系统组成 (5)2.3光伏电池 (7)2.3.1光伏电池的工作原理 (7)2.3.2 光伏电池的种类 (7)3 光伏电池建模与仿真分析 (8)3.1光伏电池数学模型 (8)3.2 光伏电池模型 (10)3.3 光伏电池仿真分析 (12)4 光伏阵列最大功率点跟踪方法研究 (14)4.1 最大功率点跟踪的理论依据 (14)4.2 基于DC/DC 变换电路MPPT的实现 (15)4.2.1 BOOST电路的基本工作原理 (16)4.2.2 BOOST电路实现MPPT的理论依据 (16)4.3常用最大功率点跟踪算法及其仿真 (17)4.3.1 恒定电压法 (17)4.3.2 间歇扫描法 (18)4.3.3 扰动观察法 (18)4.3.4 电导增量法 (20)4.4 基于最优梯度的滞环比较法 (23)4.4.1 滞环比较法原理 (25)4.4.2 最优梯度法原理 (26)4.4.3 基于最优梯度的滞环比较法 (26)4.4.4 基于最优梯度的扰动观察法与扰动观察法的仿真比较 (26)5 结论与展望 (29)5.1 结论 (29)5.2 展望 (29)1 绪论1.1 光伏发电的背景及意义1.1.1 研究背景全球能源发展经历了从薪柴时代到煤炭时代，再到汽油时代、电气时代的演变过程。

光伏发电的MATLAB仿真

一、实验过程记录1.画出实验接线图图1 实验接线图图2 光伏电池板图3 实验接线实物图2.实验过程记录与分析（1）给出实验的详细步骤○1实验前根据指导书要求完成预习报告○2按预习报告设计的实习步骤，利用MATLAB建立光伏数学模型，如下图4所示。

图4 光伏电池模型其中PV Array模块里子模块如下图5所示。

图5 PV Array模型其中Iph，Uoc，Io，Vt子模块如下图6-9所示。

图6Iph子模块图7Uoc子模块图8 Io子模块图9Vt子模块○3在光伏电池建模的基础上，输入实际光伏电池参数值，研究不同光照强度下、不同温度下光伏电池的I-V、P-V特性曲线，并得出结论。

○4设计光伏电池测试平台，在不同光照、温度情况下测试光伏电池输出电压、输出电流值，对实测数据进行处理并加以分析，记录实际光伏电池的I-V、P-V特性曲线，与仿真结果进行对比，得出有意义的结论。

○5确定电力变换电路拓扑结构，设计电路中的相关参数值，通过MATLAB搭建电路并仿真分析，搭建电路如图10所示。

图10离网型光伏发电系统○6确定系统MPPT控制策略，建立MPPT模块仿真模型，并仿真分析。

系统联调，调节离网型光伏发电系统的电路和控制参数值，仿真并分析最大功率跟踪控制效果。

（2）记录实验数据表1当T=290K时S=1305W/m2时的测试数据表2当T=287K时S=1305W/m2时的测试数据表3当T=287K时S=1278W/m2时的测试数据二、实验结果处理与分析1.实验数据的整理和选择使用MATLAB软件其中的simulink工具进行模型的搭建。

再对其进行仿真，得到仿真曲线。

使用Excel表格输入实验所测得U、I、P，在对其自动生成I-V，P-V曲线。

2.绘制不同光照强度下、不同温度下光伏电池的I-V、P-V特性曲线；图11 I-V曲线图12 P-V曲线当T=290K时S=1305W/m2时的测拟合曲线图13 I-V曲线图14 P-V曲线当T=287K时S=1305W/m2时的拟合曲线图15 I-V曲线图16 P-V曲线当T=287K时S=1278W/m2时的拟合曲线3.所得实验数值和预习所得理论值比较，进行实验结果的误差分析所得实验数值和预习所得理论值比较，仿真波形开路电压均比实验所得的开路电压大，仿真波形最大功率也比实验所得最大功率大，所取得最大功率值对应的电压值也是仿真时比实验时的大，造成这个现象的原因有以下几点：（1）由于天气原因，真实测试环境的光照强度有些不稳定，前后变化幅度明显，这也导致了一部分的误差。

光伏电池阵列模型的 Matlab 设计与仿真

光伏电池阵列模型的 Matlab 设计与仿真余基映;张腾;谭兴毅【摘要】利用 Matlab 软件平台搭建了光伏电池阵列的仿真电路模型，研究了光照因素、温度因素及光伏电池内部参数对光伏阵列电气特性的影响，并针对动态光照条件下光伏阵列的输出特性进行仿真和计算。

研究结果表明：光照强度、温度和串联电阻的变化对光伏阵列开路电压、短路电流、伏安特性、输出功率及最佳工作点具有显著影响，光伏阵列的仿真模型可以较好实现光伏阵列的动态仿真。

%A circuit simulation model of photovoltaic array was developed based on Matlab / Simulink soft-ware,the effects of solar insolation,temperature and photovoltaic cell parameters on electrical behavior of photovoltaic array were analyzed,and the output characteristics of photovoltaic array under dynamic irra-diance condition were simulated and calculated. The simulation results indicated that irradiance,tempera-ture and series resistor have significant impact on open-curcuit voltage,short-circuit current,volt-am-pere characteristic,output power and optimum working point of photovoltaic array. The developed model is capable of accomplishing dynamic simulation of photovoltaic array.【期刊名称】《湖北民族学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(034)001【总页数】4页(P64-67)【关键词】光伏电池阵列;仿真;输出特性【作者】余基映;张腾;谭兴毅【作者单位】湖北民族学院科技学院，湖北恩施 445000;湖北民族学院理学院，湖北恩施 445000;湖北民族学院理学院，湖北恩施 445000【正文语种】中文【中图分类】TM914光伏发电技术是基于光伏效应实现太阳能转化为电能的发电方式，目前已被广泛应用于太空卫星、电信基站及偏远山区等领域，并逐步成为解决未来能源危机和生态环境问题的有效途径[1-5].光伏阵列作为电能供应装置是构成光伏系统的核心部件，其输出特性的研究对于提高太阳能利用效率和光伏发电系统输出功率具有关键性作用.利用计算机技术建立光伏阵列仿真模型可以方便地模拟和评估不同光照及温度条件任意排列方式光伏阵列的输出电气特性，具有很好的实用价值和应用前景.Matlab软件因具有高效的计算性能而备受国内外研究者青睐，被广泛应用于光伏系统的设计和性能仿真研究[6-9].目前，普遍采用单二极管等效电路模型来建立光伏电池仿真模型[10-13]，该等效电路模型由线性直流源和单个二极管并联组成，没有考虑半导体耗尽层中因能量激发所产生电子恢复运动[14]，因而欠缺通用性.本文基于双二极管等效电路模型[15]建立光伏电池单体模型，增加的二极管用来等效光伏电池漏电流特性，可以提升仿真效率和计算精度.利用Matlab软件仿真模块simElectronics组件库搭建光伏阵列物理特性的通用仿真模型，该仿真模型以光照强度、环境温度及光伏电池内部参数为输入条件，仿真得到光伏阵列的输出V-I特性和V-P特性.通过模拟变化的光照条件，得到光伏阵列输出电气特性的动态仿真结果.双二极管等效电路模型如图1所示，因此，输出电流I满足式(1)，其中Iph为光生电流，Rs、Rp表示光伏电池等效串联电阻、并联电阻，N1、N2代表二极管D1、D2理想因子，Is1、Is2代表二极管D1、D2反向饱和电流，Vt表示光伏电池热电压，满足：Vt = kT/q，k为波尔兹曼常量，q为元电荷，T为光伏电池温度.在Matlab/Simulink环境下搭建光伏阵列仿真模型如图2所示，光伏阵列由36块光伏电池单体组成，图3给出了光伏阵列子系统中各模块连接方式.光伏阵列由6个光伏组件构成，每个光伏组件由6个光伏电池串联而成，光伏阵列的光照条件参数由Signal Builder模拟产生，光伏电池单体模型基于双二极管等效电路模型建立，仿真计算过程采用变步长Ode45(Dormand-Prince)算法，仿真运行速度快.2.1 光伏阵列光照及温度特性仿真设定光伏电池仿真参数如表1所示，在环境温度为25℃条件下，改变光照强度Ir 值分别为0.25、0.75和1.25 kW/m2得到光伏阵列V-I和V-P特性曲线如图4所示，表2列出光伏阵列不同光照强度时开路电压Voc、短路电流Isc及最大输出功率Pm等参数.由图4可以看出，随着光强增大，短路电流Isc和开路电压Voc 增大，光伏阵列输出电流与输出功率显著上升，这是由于光强增加有利于提高光伏电池内部载流子迁移率及光子吸收系数[16]，从而提升光伏阵列转换效率.固定光照强度值为1 kW/m2，得到温度T分别为15℃、25℃和35℃时光伏阵列V-I和V-P特性曲线如图5所示，表3列出了不同温度时光伏阵列的输出特性参数.由图5可得，不同温度下光伏阵列短路电流Isc基本不变，可见光生电流受温度因素影响较小.随着温度升高，光伏阵列输出电流与输出功率明显下降，其中开路电压Voc和最大输出功率Pm同时减小，该仿真结果与文献[17]中光伏电池温度特性的实验研究结果基本一致.从不同条件下的仿真结果可以看出，光照强度和温度与光伏阵列的输出电气特性密切相关，随着光强和温度的变化，最大功率点(Um，Pm)发生明显改变.由表3和表4仿真数据结果可见，光强值变化量为500 W时，最佳工作电压Um值平均变化幅度约为0.19 V，温度变化量为10℃时，最佳工作电压Um值变化平均幅度约为1.33 V，可见，温度改变对最佳工作点(Um，Im)影响较大.该仿真结果可应用于光伏系统中最佳工作点跟踪技术[18-20]，实际光伏系统中可根据外部环境变化来实时调整光伏阵列工作点以满足负载需求.2.2 串联电阻对光伏阵列输出特性的影响按照表1设定的仿真参数，改变光伏电池组件串联电阻Rs大小依次为：0.01、0.025和0.05 时，光伏阵列输出特性参数、V-I特性及V-P特性曲线分别如表4和图6所示，可见，光伏电池串联电阻影响光伏阵列输出伏安特性和输出功率.从仿真结果可以看出，串联电阻增大时光伏阵列输出电流和输出功率降低，且伏安特性曲线由非线性关系变为线性关系，短路电流Is值呈现减小趋势，开路电压Voc基本不变，最佳工作点(Um，Im)位置变化明显，最大输出功率Pm随串联电阻减小而增大.因此，针对光伏电池的生产工艺而言，较低的串联电阻更有利于提升光伏阵列的输出功率和光伏转换效率[21].2.3 光伏阵列动态仿真设定温度为25 C，光伏阵列其它参数的设定参照表1，采用自定义的函数来模拟光照条件的变化，图7(a)给出光伏阵列光照强度随时间的变化情况，光照强度值变化依次为：0.75、0. 5、1、0.25、1.25 kW/m2.仿真得到光伏阵列的输出电压、输出电流和输出功率的变化曲线如图7(b)(d)所示，光照强度值发生变化时光伏阵列的响应时间依次为：8.6×10-3 、8.4×10-3 、9.9×10-3 、6.3×10-3 s.因此，该模型能够快速有效地模拟光照条件变化时光伏阵列输出电压、输出电流和输出功率的动态特性，可应用于实际光伏系统的工程设计.通过搭建光伏电池阵列的Matlab通用仿真电路模型，得到了不同条件下光伏阵列的输出电气参数，研究了光伏阵列的光照特性和温度特性，并对光伏阵列进行了动态模拟仿真.研究结果表明：光伏阵列的输出电流、输出功率与光照强度呈正相关，与温度呈负相关.短路电流和开路电压随光照强度增强而增大，温度的变化对光伏阵列短路电流无明显影响，开路电压随温度升高而减小，温度和串联电阻对光伏阵列最佳工作点影响较为显著.光伏阵列的Matlab仿真模型仿真速度快，输出特性与实际光伏阵列特性基本一致，能够动态模拟仿真外部光照条件变化时光伏阵列输出的电气特性，可为实际光伏系统的理论研究和工程应用提供平台.。

基于matalab太阳能光伏电池输出特性建模及仿真资料

基于Matlab的光伏电池输出特性的建模及仿真摘要：本文根据光伏电池的工程数学模型,依托Matlab/simulink仿真平台建立光伏电池的仿真模型，直接模拟光伏电池工作状况的方法,该仿真模型能准确反映光伏电池的输出特性,而且参数调节方便。

文章主要对不同温度变化和日照强度变化条件下光伏电池输出的特性进行了研究,得到了光伏电池输出特性变化的一般规律。

数据分析结果表明,光伏电池的输出特性呈非线性。

并在此基础上又深入探索了三个温度不同的光伏电池串联或者并联后在不同光照强度下的输出特性。

由仿真结果分析出，串联模组或者并联模组的输出呈现多峰的特性。

关键词：光伏电池 Matlab/simulink 输出特性Based on the Matlab modeling and simulation ofphotovoltaic cells output characteristicsABSTRACT：In this paper, based on engineering mathematics model of photovoltaic cells, based on Matlab/simulink simulation platform, a simulation model of photovoltaic cells is established direct simulation method of working condition of the photovoltaic cells, the simulation model can accurately reflect the output characteristics of photovoltaic cells, but also convenient for parameter adjustment. This paper changes with different temperature and sunshine intensity under the condition of photovoltaic cells output characteristics are studied, the photovoltaic battery output characteristic changes of general rules. Data analysis results show that the output characteristics of photovoltaic cells is nonlinear.KEYWORDS: photovoltaic cells Matlab/simulink output characteristic前言：随着世界经济的快速发展，对于能源的需求越来越大。

matlab光伏模型算例介绍

MATLAB光伏模型算例介绍随着能源危机的日益严重，光伏发电作为一种清洁能源技术备受关注。

光伏发电系统的建模和仿真可以帮助工程师和研究人员更好地理解系统运行规律，优化系统设计，提高发电效率。

MATLAB作为一种强大的工程计算软件，提供了丰富的工具箱和功能，可以用于光伏模型的建立和仿真分析。

在本篇文章中，我们将介绍使用MATLAB进行光伏模型建立和仿真的算例。

具体内容包括光伏模型的理论基础、建模步骤、仿真过程和结果分析。

通过本文的学习，读者可以了解如何利用MATLAB进行光伏系统的建模和仿真分析，为光伏发电系统的设计和优化提供参考。

以下是本文的主要内容：一、光伏模型的理论基础1.1 光伏效应原理1.2 光伏组件的电学特性1.3 光伏系统的工作原理二、MATLAB光伏模型的建立2.1 光伏组件模型的建立2.2 光照条件和温度对光伏发电的影响2.3 光伏系统整体模型的建立三、光伏系统的仿真分析3.1 光伏组件的电压-电流特性曲线分析3.2 光照条件和温度变化下的发电情况仿真3.3 光伏系统在不同工况下的输出功率分析四、结果分析与讨论4.1 光伏系统性能指标的计算与分析4.2 光伏系统设计参数的优化方法4.3 结果的工程应用和展望通过以上内容的介绍和分析，读者可以全面了解MATLAB光伏模型的建立与仿真分析方法，以及在工程实践中的应用前景。

希望本篇文章能为光伏系统工程师和研究人员提供参考，并促进光伏发电技术的进步和应用。

五、光伏模型的理论基础1.1 光伏效应原理光伏效应是指当光线照射到半导体材料表面时，光子能量转化为电能的现象。

光伏效应的基本原理是光生载流子的产生和分离，这是光伏发电的基础。

当光子能量大于或等于半导体带隙能量时，光子被吸收并在半导体内部产生电子-空穴对。

由于半导体的内建电场作用，电子和空穴被分离，从而产生电流。

这样就实现了光能到电能的转化。

在光伏效应的研究中，理论模型的建立是非常重要的。

伽马函数拟合光伏出力matlab程序

伽马函数拟合光伏出力matlab程序伽马函数拟合光伏出力是光伏领域中非常重要的一个课题，通过对光伏电池的出力特性进行数学建模和拟合，可以更好地了解光伏电池的工作原理和性能表现。

在实际的光伏发电系统中，对光伏电池的出力特性进行准确的拟合可以帮助优化系统设计和运行控制，提高发电效率和降低维护成本。

而在这个过程中，matlab作为一种功能强大的数学建模和数据分析工具，被广泛应用于伽马函数拟合光伏出力的程序设计和实现中。

在进行伽马函数拟合光伏出力的程序设计时，首先需要了解光伏电池的出力特性。

光伏电池的出力特性通常由伏安特性曲线描述，该曲线可以通过实验测量得到。

利用matlab编程语言和相关的数学建模工具，可以对这些实验数据进行拟合分析，从而得到一个准确的伽马函数拟合模型。

这个拟合模型可以帮助我们更好地理解光伏电池的工作原理和性能表现，为光伏发电系统的设计和运行提供重要参考。

在实际的程序设计过程中，我们可以利用matlab中的curve fitting工具箱来进行伽马函数拟合光伏出力的程序设计。

我们需要将实验测量得到的光伏电池出力特性数据导入matlab，并进行数据预处理和清洗。

利用curve fitting工具箱中的伽马函数模型进行拟合分析，得到一个最佳的拟合参数。

通过调整拟合参数和对拟合结果进行评估，可以得到一个准确的光伏电池出力特性的伽马函数拟合模型。

在实际的光伏发电系统中，伽马函数拟合光伏出力的程序设计可以帮助优化系统的设计和运行控制。

通过对光伏电池的出力特性进行准确的拟合分析，可以更好地了解光伏电池的工作特性和性能表现，为系统设计和运行控制提供重要参考。

准确的伽马函数拟合模型还可以帮助系统运行监控和故障诊断，提高系统的稳定性和可靠性。

伽马函数拟合光伏出力的程序设计是光伏领域中非常重要的课题，对于光伏发电系统的设计和运行控制具有重要意义。

借助matlab这样的数学建模和数据分析工具，我们可以实现对光伏电池出力特性的准确拟合分析，并得到一个可靠的拟合模型。

【11】基于S函数的实用光伏模块Matlab仿真模型

第25卷第4期2008年12月广东工业大学学报Journa l of Guangdong Un i versity of Technology Vol .25No .4 Dece mber 2008收稿日期:2008203220作者简介:王　锋(19822),男,硕士研究生,主要研究方向为电力电子系统及电能质量控制.基于S 函数的实用光伏模块Matlab 仿真模型王　锋,张　淼,张矛盾(广东工业大学自动化学院,广东广州510090)摘要:基于光伏模块的数学模型,在Matlab 仿真环境下,利用S 函数构建了实用的光伏模块仿真模型.利用该模型,可以模拟实际光伏模块产品在不同太阳辐射强度、环境温度下的I 2V 和P 2V 特性.该模型可直接用于光伏发电系统的动态仿真研究,仿真结果证明了所建模型的合理性和实用性.关键词:光伏模块;S 函数;仿真模型中图分类号:TP391.9 文献标识码:A 文章编号:100727162(2008)0420069204 太阳能是当今发展速度最快的新能源之一,从20世纪90年代末期以来,太阳能光伏发电产品每年以约30%的速度增长.我国光伏发电的地面应用始于1973年,20世纪90年代以来,我国光伏电池的用量每年在以20%以上的速度增长[1].太阳能光伏发电将是21世纪人类社会发展的一个重要领域.太阳能光伏电池造价昂贵,如果在研发阶段采用真实的光伏电池阵列进行试验,将会产生试验成本高、需要大量空旷场地和对日照、自然气候依赖性强等一系列的问题,不利于初期研究.对于光伏电池的仿真建模,目前已有较多的研究,文献[2]建立了光伏电池单体的模型,文献[3]建立了光伏阵列的模型,但其模型较为简单,不能很好地反映光伏模块的特性,并且它们都未能针对实际的光伏模块进行建模.因此,建立一个能模拟实际光伏模块的仿真模型,能大大节约试验成本,加快光伏发电系统的研发速度.1　光伏模块的数学模型单体太阳能电池的输出电压、电流和功率都很小,一般来说电压只有015V 左右,输出功率只有1～2W[4],不能满足作为电源应用的要求.为提高输出功率,需要将多个单体电池封装成光伏模块,再将多个光伏模块组成光伏阵列,然后以光伏阵列的方式进行输电.本文用于Matlab 建模的光伏模块的数学模型[5]为I =I sc ×1-C 1×eV op -d v C 2×V oc-1+d i,(1)其中:C 1=1-I max I sc×e V op -d vC 2×V oc ,(2)C 2=V max V sc -1×ln 1-I maxI sc ,(3)d i =a ×R R ref ×d t +RR ref -1-1×I sc ,(4)d v =-b ×d t -R S ×d i,(5)d t =T c -T ref .(6)其中,R ref 、T ref 分别为光伏电池的太阳辐射强度和温度参考值,一般取为1k W /m 2、25℃.在此参考条件下,各参数的含义如下:a:电流变化温度系数,A /℃;b:电压变化温度系数,V /℃;R S :光伏阵列的串联电阻,它受光伏组件的串并联数影响,一般只有几欧姆;I sc :短路电流,A ;V oc :开路电压,V ;I max :最大功率点电流,A ;V max :最大功率点电压,V ;V op :光伏模块的工作电压,V ;I:光伏模块的工作电流,A ;T c :当前环境温度,℃;R:当前太阳辐射强度,k W /m 2.2　光伏阵列仿真模型基于上述数学模型,本文利用Matlab 环境中的Si m ulink 工具,结合S 函数[6],建立了光伏模块的仿真模型如图1所示,T c 为当前环境温度输入,R 为当前太阳辐射强度输入,V op 为光伏模块的工作电压,I 为光伏模块电流输出(MPPT 致能时I 为最大功率点电流),U max 为最大功率点电压输出,G ND 为接地点.图2为该仿真模型的内部结构,其中,P V _Module_sfun 模块为S 函数,用以确定任意太阳辐射和环境温度下光伏模块的I 2V 关系和进行光伏模块的最大功率追踪(MPPT );MPPT select 模块用以信号转换及是否选择MPPT 输出.图1　光伏模块仿真模型图2　光伏模块仿真模型内部结构 S 函数的部分代码如下:functi on sys =mdl O ut puts (t,x,u,Isc,I m ,Voc,Vm ) a =0.015;b =0.7;R s =2;C2=(Vm /Voc 21)/l og (12I m /Isc );C1=(12I m /Isc )3exp (2Vm /C2/Voc );dt =u (1)225;%Tref =25di =(a 3u (2)/1000)3dt +(u (2)/100021)3Isc;%R ref =1000dv =2b 3dt 2R s 3di;I =Isc 3(12C13(exp ((u (3)2dv )/C2/Voc )21))+di;%MPPT as f oll owsk1=0.001;%voltage search step size u1=u (3);%init voltagep1=u13(Isc 3(12C13(exp ((u12dv )/C2/Voc )21))+di );u2=u1+k1;p2=u23(Isc 3(12C13(exp ((u22dv )/C2/Voc )21))+di );k2=(p22p1)/(u22u1);k =abs (k2);while k >0.001%if "k"selected t oo s mall,it will take l ong ti m e t o search if k2>0 u1=u1+k1;p1=u13(Isc 3(12C13(exp ((u12dv )/C2/Voc )21))+di );u2=u1+k1;p2=u23(Isc 3(12C13(exp ((u22dv )/C2/Voc )21))+di );k2=(p22p1)/(u22u1);U =(u1+u2)/2;k =abs (k2); elseu1=u12k1;p1=u13(Isc 3(12C13(exp ((u12dv )/C2/Voc )21))+di );u2=u12k1;p2=u23(Isc 3(12C13(exp ((u22dv )/C2/Voc )21))+di );k2=(p22p1)/(u22u1);U =(u1+u2)/2;k =abs (k2); end end sys =[I ;Isc 3(12C13(exp ((u22dv )/C2/Voc )21))+di;U ];3　仿真结果及分析运用上述仿真模型对尚德(S UNTECH )太阳能电力有限公司的光伏模块STP175S 224/Ac 进行仿真分析.在标准参考条件(R =1k W /m 2,T c =25℃)下,STP175S 224/Ac 的主要参数为:V oc =4412V ,V max =3512V ,I sc =512A,I max =4195A,P max =175W.构建仿真框图如图3所示,在S 函数封装模块参数输入界面中输入参数:V oc =4412V 、V m =3512V 、I sc =512A 、I m =4195A 、R S =2Ω、a =01015A /℃、b =017V /℃,如图4所示.图3　光伏模块STP175S 224/Ac 仿真框图07 广　东　工　业　大　学　学　报第25卷　图4　S 函数封装模块参数输入界面当外部选择标准参考输入,即R =1k W /m 2,T c =25℃,V op =3512V,且MPPT 致能,仿真输出结果为:I =4191A,U max =3419V.可见,所建模型能较好地反映光伏模块STP175S 224/Ac 的I 2V 特性.在标准参考输入下,其仿真结果与给定数值间尚有少量偏差,这主要跟MPPT 算法有关,改进算法,可以提高精度.利用Matlab 曲线拟合工具可以仿真出该模块的输出特性曲线及输出功率曲线如图5～8所示.图5　T c =25℃时不同光强下的I 2V特性曲线图6　R =1k W /m 2时不同温度下的I 2V特性曲线图7　T c =25℃时不同光强下的P 2V特性曲线图8　R =1k W /m 2时不同温度下的P 2V 特性曲线根据实际光伏模块的电气参数修改上述模型S函数中的各参数,该模型能模拟实际光伏模块在不同太阳辐射强度、环境温度下的I 2V 、P 2V 特性,从而为光伏发电系统的初期研发带来极大方便.4　光伏模块仿真模型应用于MPPT 动态系统仿真光伏电池工作时受外界环境的影响很大,特别是温度和太阳辐射强度的变化会引起光伏电池的输出特性发生较大的变化,从而导致系统工作点不稳定,发电效率低.通过电力电子技术和各种控制技术实现对太阳能电池的最大功率跟踪(MPPT ),是提高光伏发电系统的发电效率、降低发电成本,进而广泛推广光伏发电技术的有效措施.将上述光伏模块仿真模型的内部MPPT 输出禁能,即可将该模型用于MPPT 系统的动态仿真.图9为该模型用于MPPT 系统的仿真框图.其工作原理为:实时检测光伏模块的输出电压和输出电流,根据输出电压和输出电流的乘积即功率来调节开关管的占空比,从而实现光伏电池最大功率跟踪的目的.如图9所示,采用Boost 变换器,当升压变换器在稳态运行时,感应电压在一个开关周期的平均值为0,即V in ×T on +(V in -V out )×T off =0.(7)由此求出输出电压: V out =V in /(1-D ).(8) 可见,输入输出电压关系取决于占空比,Boost 电路的输入电压V in 在0～V out 之间变化,只要光伏模块具有合适的开路电压,通过改变Boost 变换器的D 就能找到与光伏模块最大功率点对应的V in 值.图9中,S 2functi on 模块是用于光伏模块MPPT 的S 函数.P WM 模块是基于占空比的为升压变换器产生脉冲信号的信号转换模块[7].MPPT 采用扰动观察法,编写关于V O P 、I 和占空比D 的关系的S 函数,得出的仿真结果如图10、图11所示:17　第4期王　锋,等:基于S 函数的实用光伏模块M atlab 仿真模型图9　光伏模块仿真模型用于MPPT系统的仿真框图图10　光强变化时MPPT 系统的功率时间曲线图11　温度变化时MPPT 系统的功率时间曲线图10是环境温度为25℃,光强变化时MPPT系统的功率时间曲线;图11是光强为1000W /m 2,环境温度变化时MPPT 系统的功率时间曲线.5　结论本文给出了光伏模块的数学模型,并在此基础上利用Matlab 的S 函数建立了实用的光伏模块仿真模型.通过在模型参数输入界面输入实际光伏模块的各种参数,该模型可以模拟实际光伏模块产品在不同太阳辐射强度,环境温度下的I 2V 、P 2V 特性.该模型可直接用于光伏发电系统的动态仿真研究,从而为光伏发电系统的建模仿真带来极大方便.参考文献:[1]崔容强,赵春江,吴达成.并网太阳能光伏发电系统[M ].北京:化学工业出版社,2007:7[2]吴海涛,孔娟,夏东伟.基于MAT LAB /Si m ulink 的光伏电池建模与仿真[J ].青岛大学学报:自然科学版,2006,21(04):74277.[3]徐鹏威,杜柯,刘飞,等.光伏电池阵列模拟器研究[J ].通信电源技术,2006,23(05):528.[4]王长贵,王斯成.太阳能光伏发电使用技术[M ].北京:化学工业出版社,2005:4.[5]Plat on Baltas .The A rizona Universty phot ovoltaic designerp r ogra m (AS UP VD )[S ].Depart m ent of electrical and computer engineering,A rizona State University,1996.[6]求是科技.MAT LAB7.0从入门到精通[M ].北京:人民邮电出版社,2006:3.[7]李炜,朱新坚.光伏系统最大功率点跟踪控制仿真模型[J ].计算机仿真,2006,23(6):2392243.Genera l M a tl ab S im ul a ti on M odel of Photovolt a i cM odule Ba sed on S 2functi onW ang Feng,Zhang M iao,Zhang Mao 2dun(Faculty of Aut omati on,Guangdong University of Technol ogy,Guangzhou 510090,China )Abstract:A general model of phot ovoltaic module based on its mathe matic model by using the S 2functi on in Matlab is intr oduced .The model can si m ulate the I 2V and P 2V characteristics of the actual phot ovoltaic modules at different radiant intensity and te mperature .It can be used t o do the si m ulati on research on dyna m ic phot ov oltaic power sys 2te m directly .The si m ulati on results p r ove the rati onality and generality of this model .Key words:phot ovoltaic module;S 2functi on;si m ulati on model27 广　东　工　业　大　学　学　报第25卷　。

基于MATLAB_Simulink的光伏电池建模与仿真

第21卷第4期 2006年12月青岛大学学报(工程技术版)JOURNAL OF QINGDAO UNIVERSITY (E&T)Vo l.21N o.4Dec.2006 文章编号:1006-9798(2006)04-0074-04基于MA TLAB /Simulink 的光伏电池建模与仿真y吴海涛,孔娟,夏东伟(青岛大学自动化工程学院,山东青岛266071)摘要:在M AT LAB/Simulink 仿真环境下,基于光伏电池的I -V 解数学函数关系式,建立了光伏电池的仿真模型,并对不同的串联电阻和日照强度变化条件下光伏电池的输出特性进行了仿真。

仿真结果验证了光伏电池的输出特性呈非线性,并随串联电阻和日照强度的变化而变化。

关键词:光伏电池;M AT LAB 仿真;输出特性;输出功率中图分类号:TP391.9 文献标识码:A 随着世界经济的迅速发展,能源问题日益突出,主要体现在:能源短缺、环境污染、温室效应[1]。

太阳能作为一种新兴的绿色能源,越来越受到人们的重视。

光伏电池是太阳能光伏发电系统中的核心部分,因此,光伏电池成为太阳能光伏发电系统研究的重要环节。

MAT LAB/Sim ulink 仿真工具为复杂系统提供了简单、快捷、方便的建模仿真环境,可以实现建模与仿真、数据分析和曲线拟合、科学和工程绘图等功能,其中的电源系统工具库(Pow er System Blockset)可直接为电力系统提供模块化仿真[2]。

本文针对MAT LAB 仿真环境,基于光伏电池的I -V 函数关系式,直接利用Sim ulink 软件包、编写S 函数建立了光伏电池的仿真模型,通过调节串联电阻和光生电流,方便且准确地模拟了光伏电池的工作情况。

图1 光伏电池等效电路图1 光伏电池的仿真模型光伏电池本身是一个P-N 结,基本特性与二极管类似,其等效电路由光生电流源及一系列电阻(内部并联电阻R sh 和串联电阻R s )组成[3],见图1所示。

光伏电池工程用数学模型研究

光伏电池工程用数学模型研究随着可再生能源的日益重视和广泛应用，光伏电池作为一种重要的可再生能源转换设备，其研究和发展具有重要意义。

为了准确模拟光伏电池的性能和行为，需要建立有效的数学模型。

MATLAB是一种强大的数学计算和仿真软件，为光伏电池建模提供了便利。

光伏电池的通用数学模型可以根据物理原理和电路拓扑结构建立。

在物理原理方面，光伏电池利用半导体材料的光电效应将光能转化为电能。

这个过程可以表示为：$P_{in} = P_{out} + P_{loss}$，其中$P_{in}$为输入光功率，$P_{out}$为输出电功率，$P_{loss}$为损失功率。

在此基础上，根据能量守恒定律和半导体方程，可以建立光伏电池的数学模型。

在电路拓扑结构方面，光伏电池可以等效为电压源和电阻抗的组合。

其中，电压源表示光伏电池的开路电压$V_{OC}$，电阻抗表示光伏电池的内阻$R_{s}$。

根据电路原理，可以列出光伏电池的通用数学模型：$V_{OC} = V_{mp} + I_{mp}R_{s}$其中，$V_{mp}$为最大功率点电压，$I_{mp}$为最大功率点电流。

对于一个给定的光伏电池，其$V_{OC}$、$R_{s}$、$V_{mp}$和$I_{mp}$均为工作温度和光照强度等外部参数的函数。

利用MATLAB进行光伏电池建模时，可以根据上述数学模型编写程序代码。

根据物理原理和电路拓扑结构建立数学模型函数，然后使用MATLAB的仿真计算功能对函数进行求解和分析。

例如，可以使用MATLAB的优化工具箱对光伏电池的最大功率点进行寻址和控制，提高系统的效率和稳定性。

MATLAB还可以方便地绘制各种图表和图形来可视化结果，帮助人们更好地理解光伏电池的性能和行为。

基于MATLAB的光伏电池通用数学模型可以有效地模拟光伏电池的性能和行为，为光伏电池的研究和发展提供了有力支持。

光伏电池作为一种清洁、可再生的能源转换设备，已日益受到人们的。

光伏逆变系统的MATLAB仿真

光伏逆变系统的MATLAB仿真此文章通过MATLAB仿真，验证逆变器设计电路的正确性，以及所选器件的合理性。

如图5-1所示，该图为单相光伏逆变系统的仿真电路图。

仿真的要求是：1，太阳能电池仿真模块能够模拟实际的太阳能电池的特性；2，MPPT控制太阳能电池工作在最大功率点处；3，DC/AC电路把直流电逆变成与电网电压同频、同相的交流电；4，DC/AC控制器稳定逆变器直流侧的电压50V，控制逆变电路的通断，使其逆变为与电网电压同频、同相的交流电流。

图5-1 单相光伏逆变系统仿真各个模块的仿真如下：（1）太阳能电池太阳能电池的仿真模型建立以光照强度S和温度T为自变量，以标准环境下的光照强度S、温度T、开路电压U oc、短路电流I sc、最大功率输出电压U m、最大功率输出电流I m为已知量，以A、B为中间变量。

当光照强度S、温度T发生变化时，先推导出中间变量A、B，最后得出在新的条件下I和U的关系式：（5-1）如图5-2所示，为太阳能电池的仿真pv模块。

有图可知，太阳能电池所处的环境为S=1000W/m2，T=25O C。

在此环境下，太阳能电池的各个参数为：U oc=44.4V, I sc=5.4A, U m=35.4V, I m=4.95A。

图5-2 太阳能电池仿真pv模块（2）Boost建立Boost电路的仿真模型，Boost电路由IGBT、二极管、储能电感、输出电容组成。

模型为基础的boost电路。

（3）DC/AC该仿真是由4个IGBT和4个二极管组成，通过PWM波来控制4个IGBT的通断，最终输出所需要的交流电。

模型为基础的逆变电路。

（4）DC/AC控制器DC/AC逆变器的双环控制外环为直流电压控制，用设置的基准电压减去直流母线的实时电压，其结果经过PI调节器控制后，与实时的电网电压相乘，其结果作为逆变器输出电流指令信号。

双环控制的内环为交流电流环，用电流指令信号与逆变器输出的实时电流相减，得到的正弦信号，经过P调节，其结果与三角波相比较。

(完整版)光伏发电的MATLAB仿真

一、实验过程记录1.画出实验接线图图1 实验接线图图2 光伏电池板图3 实验接线实物图2.实验过程记录与分析（1）给出实验的详细步骤○1实验前根据指导书要求完成预习报告○2按预习报告设计的实习步骤，利用MATLAB建立光伏数学模型，如下图4所示。

图4 光伏电池模型其中PV Array模块里子模块如下图5所示。

图5 PV Array模型其中Iph，Uoc，Io，Vt子模块如下图6-9所示。

图6Iph子模块图7Uoc子模块图8 Io子模块图9Vt子模块○3在光伏电池建模的基础上，输入实际光伏电池参数值，研究不同光照强度下、不同温度下光伏电池的I-V、P-V特性曲线，并得出结论。

○4设计光伏电池测试平台，在不同光照、温度情况下测试光伏电池输出电压、输出电流值，对实测数据进行处理并加以分析，记录实际光伏电池的I-V、P-V特性曲线，与仿真结果进行对比，得出有意义的结论。

○5确定电力变换电路拓扑结构，设计电路中的相关参数值，通过MATLAB搭建电路并仿真分析，搭建电路如图10所示。

图10离网型光伏发电系统○6确定系统MPPT控制策略，建立MPPT模块仿真模型，并仿真分析。

系统联调，调节离网型光伏发电系统的电路和控制参数值，仿真并分析最大功率跟踪控制效果。

（2）记录实验数据表1当T=290K时S=1305W/m2时的测试数据表2当T=287K时S=1305W/m2时的测试数据表3当T=287K时S=1278W/m2时的测试数据二、实验结果处理与分析1.实验数据的整理和选择使用MATLAB软件其中的simulink工具进行模型的搭建。

再对其进行仿真，得到仿真曲线。

使用Excel表格输入实验所测得U、I、P，在对其自动生成I-V，P-V曲线。

2.绘制不同光照强度下、不同温度下光伏电池的I-V、P-V特性曲线；图11 I-V曲线图12 P-V曲线当T=290K时S=1305W/m2时的测拟合曲线图13 I-V曲线图14 P-V曲线当T=287K时S=1305W/m2时的拟合曲线图15 I-V曲线图16 P-V曲线当T=287K时S=1278W/m2时的拟合曲线3.所得实验数值和预习所得理论值比较，进行实验结果的误差分析所得实验数值和预习所得理论值比较，仿真波形开路电压均比实验所得的开路电压大，仿真波形最大功率也比实验所得最大功率大，所取得最大功率值对应的电压值也是仿真时比实验时的大，造成这个现象的原因有以下几点：（1）由于天气原因，真实测试环境的光照强度有些不稳定，前后变化幅度明显，这也导致了一部分的误差。

matlab怎样搭建光伏电池仿真模型

方法/步骤
设置“Ramp”模块的参数见下图所示
方法/步骤
设置“XY Graph”参数见下图1所示，设置“XY Graph1”参数见下图2所示
方法/步骤
左图表示了本步骤的内容，以图片内容为准。
方法/步骤
点击运行仿真，即可得到光伏电磁电流随电压的变化曲线图和功率随电压的变化曲线图
方法/步骤
左图表示了本步骤的内容，以图片内容为准。
注意事项
方法很多，此法可供参考如果喜欢请
感谢观看
matlab怎样搭建光伏电池仿真模型
内容介绍
怎样利用matlab进行光伏电池仿真？MATLAB是一款非常强大的软件，处理数据处理以外，还专门集成了模型仿真的simulink，那怎样在simulink中进行光伏电池仿真呢？接下来介绍一下 matlab/simulink中进行光伏电池仿真的步骤和方法。
方法/步骤
电脑上打开matlab
方法/步骤
点击“simulink”新建一个simulink 仿真模型
பைடு நூலகம்法/步骤
在仿真模型中加入下图所示模块
方法/步骤
设置“Subsystem1”模块（即自己搭建的光伏电池模型）的参数见下图1 所示，模块内部如下图2所示，需要仿真模型的可以我
方法/步骤
左图表示了本步骤的内容，以图片内容为准。

太阳能电池建模matlab

1.太阳能电池建模1.1太阳能电池的等效电路图1.2太阳能电池模型仿真图sc I 为短路电流，oc U 为开路电压，mp I 、mp U 为最大功率点电流和电压，则当太阳能电池电压为U ，其对应点电流为I ：21=1-(1))rocU c U sc I I c eI -+∆（其中21(1)mp ocU mp c U scI c eI -=-，2(1)ln(1)mp mp ocscU I c U I =--，()r ref s U U T T R I β=+-+∆， ()()ref sc ref I S T T I S S α∆=-+-。

ref S 、ref T —太阳辐射和太阳能电池温度参考值，一般取为1kW/m 2、25℃；α—在参考日照下，电流变化温度系数（A mps /℃）；β—在参考温度下，电压变化温度系数（V/℃）；s R —太阳能电池的串联电阻（Ω），它由下面式子决定：ref m ref oc ref m ref sc ref m ref p ref s p s I V V I I A N N R N N R ,,,,,,/1ln ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+-⎪⎪⎭⎫⎝⎛-==，3-+-=LrefcrefIsc socref V cref ref I T N V T A oc μεμ。

其中，ε为材料带能，eV 12.1=ε。

ref m I ,，ref m V ,：参考条件下，光伏阵列最大功率点电流跟电压； ref sc I ,，ref oc V ,：参考条件下，光伏阵列短路电流与开路电压；scI μ，ocV μ：参考条件下，光伏阵列短路电流与开路电压温度系数；s N ：光伏阵列各模块的单元串联数； N ：光伏阵列模块的串联数； p N ：光伏阵列模块的并联数；cref T ：参考条件下，光伏电池温度，一般设定为25℃。

1.3太阳能电池的参数下面表格是太阳能电池各个参数的意义名称 Im Um Uoc Isc SrefTref a b Rs 单位 AVVA2/m KW℃Amps/℃V/℃Ω意义最大功率电流最大功率电压开路电压短路电流太阳辐射参考值太阳能电池温度在参考日照下，电流变化温度系数在参考温度下，电压变化温度输出串联电阻2.MPPT算法2.1 MPPT算法的总体模型上图所示是MPPT算法的总体模型，我们通过对MPPT模块的替换，就可以实现对不同的MPPT算法进行仿真研究。

基于MATLABGUI的光伏电池工程用数学模型仿真系统的设计与实现

2021年第2期总第405期基于MATLAB/GUI 的光伏电池工程用数学模型仿真系统的设计与实现吴春芳（广东电网有限责任公司江门开平供电局，广东开平529300）DOI:10.13882/ki.ncdqh.2021.02.021随着化石能源的不断消耗，全球都正面临着能源的危机，而太阳能有着清洁、分布广泛等特点，很快地成为当今发展速度居第二的清洁能源[1-2]，太阳能与其他新能源相比较，利用率大，是目前理想的可再生能源。

太阳能光伏电池的输出特性不仅与其模块的内部各种参数有关系，而且还与外界的温度和光照有着密切的关联[3]。

因此，建立通用的工程用光伏电池模型，研究环境温度和光照强度等外部条件对太阳能电池输出特性的影响，是十分有必要的。

目前，已有大量的学者对其进行了一定的研究，文献[4-5]给出了一些光伏发电相关的仿真模型，但这些模型一般都需要已知一些特定的参数，所以分析研究起来便存在一定的困难。

文献[6-7]给出了经过优化后的光伏电池模型，但是却不能任意改变原始参数而使得研究起来有些困难。

文献[8]给出了光伏电池的原理模型，但参数选用过于趋于典型值，这样便会造成较大的误差。

根据光伏电池的基本理论，其等效模型如图1所示[9-12]。

图1光伏电池的等效电路由电子电路基本原理得到如式(1)的基于光伏电池物理原理的最基本解析式，已经被广泛运用在光伏电池的理论分析中，但由于I L 、I 0、R sh 、R s 和A均与日照强度和电池温度有关，且难于确定，也不是供应商向用户提供的技术参数，故而运用起来有一些困难。

I =I L -I 0ìíîüýþexp éëêùûúq ()V +I s AKT -1-V +I s R sh 。

(1)式中：I L 为光电流，A ；R sh 为并联电阻，Ω；T 为绝对温度，K ；I 0为反向饱和电流，A ；A 为二极管因子；q 为电子电荷，1.6×10-19C ；K 为波耳兹曼常数，1.38×10-23C ；R s 为串联电阻，Ω。

一种基于Matlab的光伏电池阵列仿真模型

从而由牛顿迭代法的计算公式：
xk+1 = xk − f (xk ) / f ' (xk ), (k = 0,1, 2,...) 计算出 x 的值，再由 x = 1+ Um / b ，可以计算出 Um ,即为实时的最大功率点电压，可将 Um 作为后期 MPPT 的
基准电压值，其中
Um = b(x −1)
3 所示。S1、S2 表示光照强度，单位为W / m2 ，T1、 T2 表示电池板表面的温度，单位为 oC 。
在光伏模型输出特性的仿真中，选定电池板总数为 60 块，其中并联数 N 为 3,串联数 M 为 20，在光照
强度 S 为1000W / m2 ，电池板温度 T 为 25 oC 时单块电池板的参数为：Uoc 为 22V， Isc 为 5.3A，Um 为 17.5V， Im 为 4.9A。
式(6)中的电压 U 即为Um ，则式(6)变为
dI/dU=-IscMe(Um −∆U )/ Nቤተ መጻሕፍቲ ባይዱoc
（/ NU
）
oc
(8)
由式(3)、(7)、(8)，消去 Im ，便可得到一个只
含未知参数 Um 的方程，即
(1+
Um
Um −∆U
)e NUoc
=1+
1
+
∆I
(9)
NU oc
M IscM
令 a= 1+ (1 / M ) + ∆I / (IscM ) ， b= NUoc ，
式(11)可化为
ln(1+ Um ) + (1+ Um ) = 1+ c + ln a (12)
b
b
b
令 x = 1+Um / b ， λ = 1+ (c / b) + ln a ，则式

光伏储能 matlab stateflow 仿真

光伏储能 matlab stateflow 仿真
在MATLAB和Simulink中，使用Stateflow进行光伏储能系统的仿真是一个很好的方法。

以下是一个基本的步骤指南：
1.建立模型：首先，您需要在Simulink中建立光伏储能系统的模型。

这可能包括光伏电池、储能电池、功率转换系统（如逆变器）以及任何其他相关组件。

2.配置Stateflow图表：在Simulink模型中，您将需要为Stateflow图表配置状态和转换。

这可以包括“充电状态”、“放电状态”以及它们之间的转换。

3.添加逻辑：在Stateflow图表中，您可以添加逻辑来控制系统的行为。

例如，当光伏电池的输出电压或电流达到某个阈值时，系统可能会从充电状态切换到放电状态。

4.设定仿真参数：在Simulink主界面上，设定仿真时间、步长等参数。

确保这些参数适合您的系统动态。

5.运行仿真：点击“开始”按钮运行仿真。

您应该能够看到图形化的输出，包括电压、电流和状态转换。

6.分析结果：使用MATLAB的图形和数据分析工具来分析仿真结果。

这可能包括绘制电流-时间、电压-时间曲线，以及检查系统的稳定性。

7.优化和调整：根据仿真结果，优化和调整系统参数，例如储能电池的容量、功率转换系统的效率等。

8.编写报告：编写报告，总结仿真的结果，以及提出的优化建
议。

请注意，这只是一个基本的指南，实际的过程可能会根据您的具体需求和系统复杂性而有所不同。

如果您需要更详细的帮助，建议查阅MATLAB和Simulink的官方文档，或者寻求专业的技术支持。

光伏电池数学模型matlab仿真

光伏电池数学模型matlab仿真
光伏电池数学模型是描述光伏电池工作原理的数学表达式，它可以被用来预测光伏电池的输出电流、电压及功率等参数。

下面是一个使用matlab仿真光伏电池数学模型的简单步骤：
1. 建立电池模型。

选择一个适当的光伏电池模型，比如简单模型（Single Diode Model）或等效电路模型（Equivalent Circuit Model），并编写对应的方程。

2. 编写matlab代码。

将模型的方程转化为matlab函数，并编写主程序进行仿真。

3. 定义仿真参数。

定义光照强度、温度等环境参数，以及电池参数，如短路电流、开路电压等。

4. 运行仿真。

利用matlab的ODE求解器或者其他求解器，对光伏电池模型进行仿真，计算得到电池的输出电流、电压及功率等参数。

5. 分析结果。

根据仿真结果，分析光伏电池的性能表现，如效率、填充因子等。

根据结果，进一步优化光伏电池的设计和运行参数。

光伏电池的MATLAB仿真及其特性曲线的图像化

太阳能电池板结构图如图1。

图1光伏电池结构Fig.1Structure of Solar Cell本文应用于太阳能电池的仿真数学模型如下[5]:图2太阳能电池板仿真模型Fig.2The simulation module of the Solar Cell作者简介:茹珂(1992—),男,河南三门峡人,本科生,研究方向为新能源。

Science&Technology Vision科技视界11Science &Technology Vision科技视界开路电压VOC,运行上图仿真可得在该参数下P-V 与I-V 的关系为:图3仿真的P-V 和I-V 曲线Fig.3The P-V and I-V waveform of simulation3验证分析在实验室内对与仿真参数相同的太阳能电池板进行实验。

太阳光辐射强度取为l kW /m 2,环境温度选取25℃,最大功率点电压为17.5V,最大功率点电流为3.43A,开路电压为21.3V,短路电流3.74A。

实验使用卤素灯为照射光源,一定程度上保证了实验的准确性。

将光伏电池输出端接至电子负载,分别在不同的电压下获取30个点作为一组数据。

在测量多组数据之后,对所得数据进行处理并输入MATLAB 中后得到下面的曲线。

图4为太阳能电池板P-V 曲线:图4太阳能电池板实验的P-V 曲线Fig.4The P-V waveform of experiment图5为太阳能电池板I-V 曲线:图5太阳能电池板实验的I-V 曲线Fig.5The I-V waveform of experiment通过图中的数据,可以看出实验数据与仿真结果是相吻合的。

证明公式推导以及仿真的准确性,为以后工程使用提供了论据。

4光伏特性曲线的图像化128*64的液晶显示屏上。

硬件电路如下图所示:图6图像化实际电路Fig.6Visualization of the actual circuit实验结果如下,显示屏可以实时显示目前温度,光照条件之下的太阳能电池特性曲线。

光伏发电预测matlab代码

光伏发电预测的MATLAB 代码一、数据导入和处理1. 数据导入：使用MATLAB 的数据导入工具，如readtable、readmatrix 或readarray，将光伏发电数据导入MATLAB 工作区。

数据应该包含日期、时间、辐照度等字段。

2. 数据处理：对导入的数据进行预处理，如去除异常值、填补缺失值、对数据进行归一化等。

二、模型构建1. 数据准备：将处理后的数据划分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。

2. 模型选择：选择适合光伏发电预测的模型，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、神经网络（Neural Network）等。

以神经网络为例，可以选择MATLAB 的feedforwardnet 函数来构建前馈神经网络。

3. 模型训练：使用训练集对所选模型进行训练，调整模型参数，如学习率、隐藏层节点数等，以获得最佳的模型性能。

三、模型评估1. 评估指标：选择合适的评估指标来评估模型的性能，如均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。

2. 测试集评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，计算评估指标的值，分析模型的性能。

3. 对比分析：与其他预测模型进行对比，如支持向量机、随机森林等，分析各自的优势和不足。

四、参数优化1. 参数调整：根据模型评估的结果，调整模型的参数，如学习率、隐藏层节点数等，以获得更好的模型性能。

2. 网格搜索：使用MATLAB 的gridsearch 函数进行网格搜索，自动寻找最优的参数组合。

3. 交叉验证：使用交叉验证的方法来评估模型的性能，如k-fold 交叉验证，以避免过度拟合和欠拟合的问题。

五、结果可视化1. 预测结果可视化：将模型的预测结果进行可视化，如绘制预测曲线图、预测结果散点图等。

2. 误差分析可视化：将模型的预测误差进行可视化，如绘制误差直方图、误差散点图等。

这有助于分析模型的误差分布和模型的稳定性。