风光储互补系统

风光储互补系统
电力在现实生活中占主导地位，但是受到客观环境的限制，有些地区根本无法实现供电设施的建设和发展。

太阳能光伏发电无运动部件，稳定可靠，但目前成本较高，而风力发电成本低但随机性大，供电可靠性差，将两者结合起来，可实现昼夜发电。

此系统就是利用风和光两种自然资源相互补充发电，由太阳能电池板与风力发电机发电相结合，经蓄电池充电，给负载供电的一种新型能源。

标签：电力；风光储发电系统；结构
1 风光储发电系统结构
风光储发电系统主要由风力发电机组、太阳能光伏电池组、蓄电池、控制器、逆变器、交直流负载等部分组成，如见图1所示。

图1 风光储发电系统图
1.1风力发电机组
风力发电机组主要由风力机和发电机构成，风力发电就是利用风力机获取风能并转化为机械能，再利用发电机将风力机输出的机械能转化为电能输出的生产过程。

1.2 太阳能光伏发电
光伏发电是指利用光伏电池板将太阳光辐射能量转化为电能的直接发电方式。

太阳能电池主要由半导体硅制成，在半导体上照射光后，由于其吸收光能会激发出电子和空穴（正电荷），从而半导体中有电流流过，这可称为”光发电效应”或简称“光伏效应”。

1.3 蓄电池
在风光储互补系统中，蓄电池作为储能元件，当风力、光照充足的情况下，可储存为负载供电后的多余电能；当风力和日照不足时，蓄电池为负载供电。

因此蓄电池在系统中起到能量调节和平衡负载的作用。

1.4 DC/DC变换器及逆变器
DC/DC变换器的作用是通过控制半导体器件的导通和关断时间，在结合电感、电容或变压器等器件，将一个固定的直流电压变换为另一个需要的直流电压。

1.5 控制器
控制器在风光储互补系统中起着至关重要的作用，由于风能和太阳能有随机性和不稳定性，所以能量的控制很重要。

当风能过大，太阳能输出也很大，而此时负载所需能量小于所供给的能量时，将导致风轮转速过大，造成飞车；电流也会过大，导致发电机过载而烧毁线圈；风能、太阳能过小时，无法满足负载需要。

控制器要根据不同变化情况及时进行调整，确保系统始终处于稳定的运行状态。

2 风光储互补系统的最大功率跟踪控制策略
2.1 风力机最大功率控制原理
由风力机工作特性可知，当空气密度和风轮半径以及工作风速确定之后，风力机的输出功率与风能利用系数成正比。

而根据风能利用系数Cp与叶尖速比λ的关系可知，总存在一个最佳的叶尖速比λm，即存在一个最佳的风力机角速度？棕m，使得风能利用系数达到最大值Cpmax，此时风力机捕获的风能最大，运行在最大功率点上。

当风速一定时，风力机输出的功率随角速度不断变化，总存在一个最佳角速度？棕m使得风力机输出功率达到最大。

将不同风速下的风力机输出的最大功率点相连就得到一条属于风力机最大功率曲线。

在风速变化下，通过对风轮转速的调节，使其获得最佳叶尖速比λm和最大风能利用系数Cpmax，使得风力始终在最大功率曲线上运行，这就是风力机最大功率跟踪控制原理。

2.2 太阳能最大功率跟踪控制原理
光伏发电系统的输出功率是随着外界环境变化而改变的，为实現光伏发电系统的最大功率点跟踪，我们首先要选用合适的跟踪控制算法，然后通过合适的控制电路使光伏阵列工作在最大功率点。

2.3 风光储互补系统的最大功率跟踪控制
本系统最大功率算法采用扰动观察法，常规扰动观察法都是固定步长的扰动，当扰动的步长过大时，系统会在最大功率点附近波动运行，引起不必要的能量损耗，降低系统的效率；而当扰动步长过小时，则需要较长时间才能跟踪到最大功率点。

所以文章采用了变步长扰动的方法来实现最大功率点的跟踪。

3 风光储互补系统建模与仿真
3.1 风速的建模
风速是风力发电的一个重要因素，风速具有随机性，因此文章采用的风速模型函数为：
v（t）=基础风速+Amsin（t）+校正值
式中，v（t）为风速模型的输出风速，Am为正弦波幅值。

用Matlab建立的风速仿真模型如图2所示：
图2 风速仿真模型图
图2中，Vb为基础风速，Am为正弦波幅值，校正值用Uniform Random Number模块代替，即随机数，功能是在设定的时间间隔内产生一个随机数，值设定为-1和1之间。

所以，调节上述参数就可以得到所需要的风速范围。

当Vb 为9，Am为3时，可得到风速范围在5-13m/s之间。

3.1.1 风力机的系统建模
在Matlab中，很多电气元件都有现成的模块可以直接调用，但是没有风力机的模块，因此我们需要自己建立仿真模型。

文章采用风力机直接驱动永磁同步发电机的方式运行，所以风力机的角速度就是同步发电机的机械角速度。

风力机的风力机的输出转矩为
（1）
其中风能利用系数Cp的可用表达式（2）表示：
（2）
（3）
根据上式的风能利用系数公式，在Matlab/Simulink中可建立风能利用系数模型。

3.1.2 永磁同步发电机建模
风力发电机组中，传送机构齿轮箱的存在严重制约了风力机发电的效率。

文章采用了永磁同步发电机，直接与风力机相耦合，省去了传动机构，提高了风力机发电效率。

永磁同步发电机的数学模型为：
（4）
采用了永磁同步发电机，系统中省略了增速机构，所以风力机在下的转速就是发电机相应的转速，电磁功率为：
PM=Pt-P0 （5）
又因为PM=Te*？棕m，所以发电机的电磁转矩可写成：（6）
所以，Te=Tt-T0 （7）
式中，id，iq，ud，uq，Ld，Lq和R分别为d轴，q轴的电压、电流、电枢电感和电阻；？棕r，λ和p分别为转子的角速度，q轴绕组上产生的漏磁通和极对数；？棕m，Pt和P0分别为转子的机械角速度，风力机输出功率和发电机的损耗。

3.1.3 光伏电池仿真建模
由于光伏电池的V-I特性曲线除了与光伏电池组件本身参数的非线性特性和串并联方式有关之外，还与太阳能辐射强度，环境温度有关，因此我们建立的模型必须要能反映出这些因素的变化，能准确的模拟实际光伏阵列的输出特性。

光伏电池在太阳光照射下就能产生光生电流，当外电路接上负载时，电流便流向负载，负载两端形成光生电压。

光伏电池的等效电路如图3所示。

图3 光伏电池等效电路图
图3中，Id为流过二极管的电流，Rs为串联电阻，主要是由电池的表面电阻、电极导体电阻、体电阻和电极与硅表面间接触电阻所组成；Rsh为旁路电阻，由硅片的体内缺陷或边缘不干净引起的。

光伏电池的输出电流Ipv为：
（8）
式中，q为电子电荷，其值为1.6×10-19C；T为绝对温度；K为波尔兹曼常数，其值为1.38×10-23J/K；Vpv为光伏电池输出电压；n为二极管指数。

在理想情况下，光伏电池的并联电阻Rsh很大，串联电阻Rs很小，所以在计算过程中可以忽略不计，式（8）简化后为：
（9）
在参考条件下，Vm，Im为最大功率点的电压和电流，光伏电压为Vpv时，对应的光伏电池输出电流为：
（10）
其中
（11）
（12）
考虑到温度和太阳能辐射强度变化的影响，
（13）
其中，
（14）
（15）
（16）
式中，Isc为短路电流，V oc为开路电压，R为太阳辐射强度，T为温度，Rref和Tref为太阳辐射强度和温度参数，α和β分别为在参考日照下，电流变化温度系数和电压变化温度系数，Vm，Im为最大功率点的电压和电流。

3.1.4 Buck变换器模型
Buck变换器的仿真模型可以直接调用Matlab/Simulink中的电感，电容和IGBT模块来搭建。

驱动Buck变换器的PWM占空比产生信号模块由频率可调的三角波和比较器组成，通过改变输入的大小调整PWM的占空比。

3.2 系统的仿真
3.2.1 风力发电系统的仿真
风能利用系数随着桨距角的增大而降低，但都有一个最大风能利用系数。

当β=0°时最大风能利用系数值最高，风能利用系数达到了0.438，此时的叶尖速比大约为6.4。

同时风力机的输出转矩和输出功率随着风速的增大而升高，当风速一定时，总有一个最大的输出转矩和输出功率。

将风力机、永磁同步发电机、最大功率跟踪控制和变换器等模块结合在一起，得到风力发电系统的整体仿真模型。

3.2.2 光伏发电系统的仿真
通过仿真得知，当光伏阵列辐射强度不变时，随着温度的增大，电流增大不明显，输出开路电压明显减小，输出功率也减小；减小温度可使输出电流减小，输出电压显著增大，输出功率增加。

同理，保持温度不变，若增大辐射强度可使电流明显增大，输出电压变化不明显，输出功率增加；减小辐射强度可使电流减小，输出电压减小不明显，输出功率减小。

光伏阵列仿真模型以脉冲发生器产生的脉冲信号来控制Buck斩波电路，通过改变触发脉冲的占空比来实现最大功率输出。

随着占空比的增大，光伏阵列的输出功率先增大后减小，在占空比为70%
時，输出功率达到最大。

脉冲信号的占空比是固定的，当外部条件改变时，需要人为的改变占空比才能实现最大功率的输出。

从仿真结果可得出结论：输出电压从零开始急速增加，后缓慢上升，一段时间后输出平稳的最大功率点电压；输出电流刚开始以短路电流平稳输出，一段时间后电流减小，降到某一值后保持不变，最后输出平稳的最大功率点电流；输出功率从零开始快速增加，一段时间后变为缓慢上升，最后输出平稳的最大功率。

系统稳定后，在一个周期内，占空比约为70%。

3.2.3 风光储互补系统仿真
在风光储互补系统中，风力发电机和光伏阵列通过输电线路给负载供电。

然而在风光储互补发电系统中，选择风力发电机和光伏电池的容量是最关键的。

设输电线路长度为10km，输电线路参数为：线路阻抗为R=0.105？赘/km，X= 0.383？赘/km，B=2.98×10-6S/km。

发电侧电压为220V。

通过仿真可测的当风力发电机的额定功率为800W，光伏电池的额定功率为400W时线路损耗和线路压降最小。

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