基于matlab风力发电系统的建模与仿真

风力发电机组的建模与仿真风力发电是一项越来越受到重视的可再生能源。

为了更好地利用风能，风力发电机组已经越来越普及。

风力发电机组的效率，稳定性和可靠性是非常关键的，我们需要对其进行建模和仿真分析。

本文将介绍风力发电机组的建模和仿真过程，并分析其优缺点和应用范围。

一、风力发电机组的基本结构风力发电机组包括风轮、发电机、传动系统、控制系统和塔架等部分。

风轮是将风能转化为机械能的主要部分，其形状和材质不同，可以影响整个系统的性能。

发电机是将转动的机械能转化为电能的关键部件。

传动系统负责将风轮的转动传导到发电机上，其间隔离了风轮受到的不稳定风力，使发电机获得更稳定的转速。

控制系统负责监测和控制整个系统的运行状态，保证系统的安全和可靠性。

塔架是支撑整个系统的基础，必须满足足够的强度和刚度。

二、风力发电机组的建模建模是对系统进行研究和仿真的重要步骤。

我们需要建立准确的模型才能更好地了解系统的行为和性能。

风力发电机组的建模包括机械模型、电气模型和控制模型。

机械模型描述了风轮、传动系统和塔架之间的相互作用。

其中，风轮可由拟合风速的阻力模型和旋转惯量模型表示，传动系统可以通过多级齿轮系统表示，塔架可以使用弹簧阻尼系统进行建模。

电气模型描述了发电机和网侧逆变器之间的电能转换过程。

发电机模型需要考虑到其内部电气参数和转速特性，网侧逆变器模型一般采用PID控制器进行描述。

控制模型描述了控制系统的功能和行为。

其中，风速控制模型可以通过调节风轮转速实现，功率调节模型可以通过调节发电机电压和电流实现。

三、风力发电机组的仿真仿真是建模的重要应用，通过模拟和分析系统的行为和性能，可以准确预测系统的运行状况。

风力发电机组的仿真可以通过MATLAB/Simulink等仿真工具进行实现。

在仿真中，我们可以考虑不同的工况和故障条件，分析风轮、传动系统、发电机和控制系统的响应。

通过对系统的分析和优化，可以提高系统的效率和可靠性，并降低系统的维护成本和损失。

１０　ＭＷ变速直驱型风力发电机组的建模及Ｍａｔｌａｂ仿真谭勋琼１，２唐佶１吴政球２１．长沙理工大学物理与电子科学学院，湖南长沙４１０１１４；２．湖南大学电气与信息工程学院，湖南长沙４１００８２摘要：构建了一个包含风速模型、功率转换模型、传动链模型等三个部分的１０ＭＷ变速直驱型风力发电机组的标么值的Ｍａｔｌａｂ模型。

传动链模型是基于二质量块——轴数学模型所构建的动态模型。

通过标么值的转换及灵活的参数调整，该模型能较准确地模拟各种变速直驱型风力发电机组。

仿真分析获取了最大功率跟踪特性曲线，并得到了风力发电机组的四个工作区。

结果还能表明，电负荷电磁阻力矩能动态地调整电机转子转速，从而在低速风时能实现风能最大功率的追踪。

同时，风涡轮的桨距角能控制高速风的利用率，使风涡轮机工作在额定功率下，有效地防止整个风力发电系统的机械和电负荷容量的过载冲击。

作为原动力模型，该模型有助于进一步研究变速直驱风力发电系统的功率特性和并网发电控制技术。

风力发电；风力发电机组；传动链；Ｍａｔｌａｂ建模；仿真１０　ＭＷ　ｖａｒｉａｂｌｅ　ｓｐｅｅｄ　ｄｉｒｅｃｔ－ｄｒｉｖｅｎ　ｗｉｎｄ　ｔｕｒｂｉｎｅｓ　ｍｏｄｅｌｉｎｇ　ａｎｄ　Ｍａｔｌａｂ　ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎＴＡＮ　Ｘｕｎ－ｑｉｏｎｇＴＡＮＧ　ＪｉｅＷＵ　Ｚｈｅｎｇ－ｑｉｕＴＭ３１５；ＴＭ７４Ａ１６７４－３４１５（２０１１）２４－０００８－０８基金项目：湖南省教育厅科学研究项目（１０Ｃ０３５５）；长沙理工大学重点学科建设项目资助非线性ｉ（１５）ｍａｔｉｃ　ｄｉ（３０）风力发电＠＠［１］ Ａｎｄｅｒｓｏｎ　Ｐ　Ｍ，　Ｂｏｓｅ　Ａ．　Ｓｔａｂｉｌｉｔｙ　ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｗｉｎｄ　 ｔｕｒｂｉｎｅ ｓｙｓｔｅｍｓ［Ｊ］． ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｐｏｗｅｒ Ａｐｐａｒａｔｕｓ　ａｎｄ　Ｓｙｓｔｅｍｓ，　１９８３，　１０２（１２）．．　３７９１－３７９５．＠＠［２］ Ｗａｓｙｎｃｚｕｋ　Ｏ，　Ｍａｎ　Ｄ　Ｔ，　Ｓｕｌｌｉｖａｎ　Ｊ　Ｐ．　Ｄｙｎａｍｉｃ　ｂｅｈａｖｉｏｒ ｏｆ　ａ　ｃｌａｓｓ　ｏｆ　ｗｉｎｄ　ｔｕｒｂｉｎｅ　ｇｅｎｅｒａｔｏｒｓ　ｄｕｒｉｎｇ　ｒａｎｄｏｍ　ｗｉｎｄ ｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｓ［Ｊ］．　ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｎ　Ｐｏｗｅｒ　Ａｐｐａｒａｔｕｓ ａｎｄ　Ｓｙｓｔｅｍｓ，　１９８１，　１００（１１）：　２８３７－２８４５．＠＠［３］ Ｚｈｏｕ　Ｘｕｅｓｏｎｇ，　Ｌｉ　Ｊｉ，　Ｍａ　Ｙｏｕｊｉｅ．　Ｒｅｖｉｅｗ　ｏｎ　ｗｉｎｄ　ｓｐｅｅｄ ｍｏｄｅｌ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｉｎ ｗｉｎｄ ｐｏｗｅｒ ｓｙｓｔｅｍｓ ｄｙｎａｍｉｃ ａｎａｌｙｓｉｓ［Ｃ］　／／　Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ　ｏｎ　Ｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅ Ｐｏｗｅｒ　Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｓｕｐｐｌｙ．　Ｎａｎｊｉｎｇ：　Ｈｏｈａｉ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｐｒｅｓｓ，　２００９：　１－５． ＠＠［４］ 曹娜，赵海翔，任普春，等．风电场动态分析中风速模 型的建立及应用［Ｊ］．中国电机工程学报，２００７，２７（３６）： ６８－７２．ＣＡＯ　Ｎａ，　ＺＨＡＯ　Ｈａｉ－ｘｉａｎｇ，　ＲＥＮ　Ｐｕ－ｃｈｕｎ，　ｅｔ　ａｌ．Ｅｓｔａｂｌｉｓｈ　ａｎｄ　ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｗｉｎｄ　ｓｐｅｅｄ　ｍｏｄｅｌ　ｉｎ　ｗｉｎｄ　ｆａｒｍ　ｄｙｎａｍｉｃ　ａｎａｌｙｓｉｓ［Ｊ］．　Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ＣＳＥＥ，２００７，　２７（３６）：　６８－７２．＠＠［５］ 周卫，张尧，夏成军，等．基于ＢｏｎｄＧｒａｐｈ的风力发电 机建模［Ｊ］．电力系统保护与控制，２０１０，３８（５）：　１６－１９． ＺＨＯＵ　Ｗｅｉ，　ＺＨＡＮＧ　Ｙａｏ，　ＸＩＡ　Ｃｈｅｎｇ－ｊｕｎ，　ｅｔ　ａｌ． Ｗｉｎｄ－ｄｒｉｖｅｎ　ｇｅｎｅｒａｔｏｒ　ｍｏｄｅｌｉｎｇ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｂｏｎｄ　Ｇｒａｐｈ［Ｊ］． Ｐｏｗｅｒ　Ｓｙｓｔｅｍ　Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｃｏｎｔｒｏｌ，　２０１０，　３８（５）： １６－１９．＠＠［６］ Ｐｅｔｒｕ　Ｔ，　Ｔｈｉｒｉｎｇｅｒ　Ｔ．　Ｍｏｄｅｌｉｎｇ　ｏｆ　ｗｉｎｄ　ｔｕｒｂｉｎｅｓ　ｆｏｒ ｐｏｗｅｒ　ｓｙｓｔｅｍ　ｓｔｕｄｉｅｓ［Ｊ］．　ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｎ　Ｐｏｗｅｒ Ｓｙｓｔｅｍｓ，　２００２，　１７（４）：　１１３２－１１３９．＠＠［７］ Ｓｌｏｏｔｗｅｇ　Ｊ　Ｇ，　ｄｅ　Ｈａａｎ　Ｓ　Ｗ，　Ｐｏｌｉｎｄｅｒ　Ｈ　ｅｔ　ａｌ．　Ｇｅｎｅｒａｌ ｍｏｄｅｌ　ｆｏｒ　ｒｅｐｒｅｓｅｎｔｉｎｇ　ｖａｒｉａｂｌｅ　ｓｐｅｅｄ　ｗｉｎｄ　ｔｕｒｂｉｎｅｓ　ｉｎ ｐｏｗｅｒ ｓｙｓｔｅｍ ｄｙｎａｍｉｃｓ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓ［Ｊ］． ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｎ　Ｐｏｗｅｒ　Ｓｙｓｔｅｍｓ，　２００３，　１８（１）：　１４４－１５１．＠＠［８］ 田春筝，李琼林，宋晓凯．风电场建模及其对接入电 网稳定性的影响分析［Ｊ］．电力系统保护与控制，２００９， ３７（１９）：　４６－５１． ＴＩＡＮ　Ｃｈｕｎ－ｚｈｅｎｇ，　ＬＩ　Ｑｉｏｎｇ－ｌｉｎ，　ＳＯＮＧ　Ｘｉａｏ－ｋａｉ． Ｍｏｄｅｌｉｎｇ　ａｎｄ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｓｔａｂｉｌｉｔｙ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　ｐｏｗｅｒ ｓｙｓｔｅｍ　ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇ　ｔｈｅ　ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｗｉｎｄ　ｆａｒｍｓ［Ｊ］． Ｐｏｗｅｒ　Ｓｙｓｔｅｍ　Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｃｏｎｔｒｏｌ，　２００９，　３７（１９）： ４６－５１．＠＠［９］ Ｋｅｌｏｕｗａｎｉ　Ｓ，　Ａｇｂｏｓｓｏｕ　Ｋ．　Ｎｏｎｌｉｎｅａｒ　ｍｏｄｅｌ　ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ　ｗｉｎｄ　ｔｕｒｂｉｎｅ　ｗｉｔｈ　ａ　ｎｅｕｒａｌ　ｎｅｔｗｏｒｋ［Ｊ］． ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｎ　Ｅｎｅｒｇｙ　Ｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎ，　２００４，　１９（３）：　６０７－　６１２．＠＠［１０］杨秀嫒，肖洋，陈树勇．风电场风速和发电功率预测 研究［Ｊ］．中国电机工程学报，２００５，２５（１１）：　１－５．ＹＡＮＧ　Ｘｉｕ－ｙｕａｎ，　ＸＩＡＯ　Ｙａｎｇ，　ＣＨＥＮ　Ｓｈｕ－ｙｏｎｇ．　Ｗｉｎｄ　ｓｐｅｅｄ　ａｎｄ　ｇｅｎｅｒａｔｅｄ　ｐｏｗｅｒ　ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ　ｉｎ　ｗｉｎｄ　ｆａｒｍ［Ｊ］．Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ＣＳＥＥ，　２００５，　２５（１１）：　１－５．＠＠［１１］李东东，陈陈．风力发电机组动态模型研究［Ｊ］．中国 电机工程学报，２００５，２５（３）：　１１５－１１９．ＬＩ　Ｄｏｎｇ－ｄｏｎｇ，　ＣＨＥＮ　Ｃｈｅｎ．　Ａ　ｓｔｕｄｙ　ｏｎ　ｄｙｎａｍｉｃ　ｍｏｄｅｌ　ｏｆ　ｗｉｎｄ　ｔｕｒｂｉｎｅ　ｇｅｎｅｒａｔｏｒ　ｓｅｔｓ［Ｊ］．　Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇ　ｏｆ　ｔｈｅ　 ＣＳＥＥ，　２００５，　２５（３）：　１１５－１１９．＠＠［１２］刘其辉，贺益康，张建华．交流励磁变速恒频风力发 电机的运行控制及建模仿真［Ｊ］．中国电机工程学报， ２００６，２６（５）：　４３－５０． ＬＩＵ　Ｑｉ－ｈｕｉ，　ＨＥ　Ｙｉ－ｋａｎｇ，　ＺＨＡＮＧ　Ｊａｎ－ｈｕａ．　Ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ｃｏｎｔｒｏｌ　ａｎｄ　ｍｏｄｅｌｉｎｇ　ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ｏｆ　ａｃ－ｅｘｃｉｔｅｄ　ｖａｒｉａｂｌｅ ｓｐｅｅｄ ｃｏｎｓｔａｎｔ－ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ（ＡＥＶＳＣ　Ｆ） ｗｉｎｄ ｐｏｗｅｒ ｇｅｎｅｒａｔｏｒ［Ｊ］．　Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ＣＳＥＥ，　２００６，　２６（５）： ４３－５０．＠＠［１３］　Ａｌｂａｄｉ　Ｍ　Ｈ，　Ｅ１－Ｓａａｄａｎｙ　Ｅ　Ｆ．　Ｗｉｎｄ　ｔｕｒｂｉｎｅｓ　ｃａｐａｃｉｔｙ ｆａｃｔｏｒ　ｍｏｄｅｌｉｎｇ－ａ　ｎｏｖｅｌ　ａｐｐｒｏａｃｈ［Ｊ］．　ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ　Ｐｏｗｅｒ　Ｓｙｓｔｅｍｓ，　２００９，　２４（３）：　１６３７－１６３８．＠＠［１４］ Ｙａｎｇ　Ｗ，　Ｔａｖｎｅｒ　Ｐ　Ｊ，　Ｗｉｌｋｉｎｓｏｎ　Ｍ　Ｒ．　Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ　ａｎｄ　ｆａｕｌｔ　ｄｉａｇｎｏｓｉｓ　ｏｆ　ａ　ｗｉｎｄ　ｔｕｒｂｉｎｅ ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ　ｇｅｎｅｒａｔｏｒ　ｄｒｉｖｅ　ｔｒａｉｎ［Ｊ］．　Ｒｅｎｅｗａｂｌｅ　Ｐｏｗｅｒ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ，　ＩＥＴ，　２００９，　３（１）：　１－１１．＠＠［１５］　Ｇｅｎｇ　Ｈ，　Ｙａｎｇ　Ｇ．　Ｒｏｂｕｓｔ　ｐｉｔｃｈ　ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ　ｆｏｒ　ｏｕｔｐｕｔ　ｐｏｗｅｒ ｌｅｖｅｌｉｎｇ　ｏｆ　ｖａｒｉａｂｌｅ－ｓｐｅｅｄ　ｖａｒｉａｂｌｅ－ｐｉｔｃｈ　ｗｉｎｄ　ｔｕｒｂｉｎｅ ｇｅｎｅｒａｔｏｒ　ｓｙｓｔｅｍｓ［Ｊ］．　Ｒｅｎｅｗａｂｌｅ　Ｐｏｗｅｒ　Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ，　ＩＥＴ， ２００９，　３（２）：　１６８－１７９．＠＠［１６］　Ｋｕｓｉａｋ　Ａ，　Ｚｈａｎｇ　Ｚｉｊｕｎ，　Ｌｉ　Ｍｉｎｇｙａｎｇ．　Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ　ｏｆ ｗｉｎｄ　ｔｕｒｂｉｎｅ　ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ　ｗｉｔｈ　ｄａｔａ－ｄｒｉｖｅｎ　ｍｏｄｅｌｓ［Ｊ］． ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｎ　Ｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅ　Ｅｎｅｒｇｙ，　２０１０，　１（２）： ６６－７６．＠＠［１７］　Ｃｈｅｎ　Ｐｅｉｙｕａｎ，　Ｓｉａｎｏ　Ｐ，　Ｂａｋ－Ｊｅｎｓｅｎ　Ｂ，　ｅｔ　ａｌ．　Ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ　ｗｉｎｄ ｔｕｒｂｉｎｅ ｐｏｗｅｒ ｆａｃｔｏｒ ｕｓｉｎｇ ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ　ｍｏｄｅｌ　ｏｆ　ｗｉｎｄ　ｐｏｗｅｒ［Ｊ］．　ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｎ Ｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅ　Ｅｎｅｒｇｙ，　２０１０，　１（１）　：　１９－２９．＠＠［１８］宋新甫，梁波．基于模糊自适应ＰＩＤ的风力发电系统 变桨距控制［Ｊ］．电力系统保护与控制，２００９，３７（１６）： ５０－５３． ＳＯＮＧ　Ｘｉｎ－ｆｕ，　ＬＩＡＮＧ　Ｂｏ．　Ｗｉｎｄ　ｐｏｗｅｒ　ｓｙｓｔｅｍ　ｐｉｔｃｈ ｃｏｎｔｒｏｌ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｆｕｚｚｙ　ｓｅｌｆ－ｌｅａｒｎｉｎｇ　ｅｍｅｎｄａｔｉｏｎ　ｃｏｎｔｒｏｌ ｔｈｅｏｒｙ［Ｊ］．　Ｐｏｗｅｒ　Ｓｙｓｔｅｍ　Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｃｏｎｔｒｏｌ，　２００９， ３７（１６）：　５０－５３．＠＠［１９］　Ｍｕｙｅｅｎ　Ｓ　Ｍ，　Ｈａｓａｎ　Ａ　Ｍ，　Ｔａｋａｈａｓｈｉ　Ｒ，　ｅｔ　ａｌ．　Ｔｒａｎｓｉｅｎｔ ｓｔａｂｉｌｉｔｙ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ　ｇｒｉｄ ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ ｗｉｎｄ　ｔｕｒｂｉｎｅ ｇｅｎｅｒａｔｏｒ ｓｙｓｔｅｍ ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇ ｍｕｌｔｉ－ｍａｓｓ ｓｈａｆｔ ｍｏｄｅｌｉｎｇ［Ｊ］．　Ｅｌｅｃｔｒｉｃ　Ｐｏｗｅｒ　Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ　Ｓｙｓｔｅｍｓ，　２００６， ３４（１０）：　１１２１－１１３８．＠＠［２０］　Ｍｕｙｅｅｎ　Ｓ　Ｍ，　Ａｌｉ　Ｍ　Ｈ，　Ｔａｋａｈａｓｈｉ　Ｒ，　ｅｔ　ａｌ．　Ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ ｓｔｕｄｙ　ｏｎ　ｔｒａｎｓｉｅｎｔ　ｓｔａｂｉｌｉｔｙ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　ｗｉｎｄ　ｔｕｒｂｉｎｅ ｇｅｎｅｒａｔｏｒ　ｓｙｓｔｅｍ　ｕｓｉｎｇ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　ｄｒｉｖｅ　ｔｒａｉｎ　ｍｏｄｅｌｓ［Ｊ］． Ｒｅｎｅｗａｂｌｅ　Ｐｏｗｅｒ　Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ，　ＩＥＴ，　２００７，　１　（２）：　１３１－１４１．＠＠［２１］　Ｃｏｕｇｈｌａｎ　Ｙ，　Ｓｍｉｔｈ　Ｐ，　Ｍｕｌｌａｎｅ　Ａ，　ｅｔ　ａｌ．　Ｗｉｎｄ　ｔｕｒｂｉｎｅ ｍｏｄｅｌｉｎｇ　ｆｏｒ　ｐｏｗｅｒ　ｓｙｓｔｅｍ　ｓｔａｂｉｌｉｔｙ　ａｎａｌｙｓｉｓ－ａ　ｓｙｓｔｅｍ ｏｐｅｒａｔｏｒ　ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ［Ｊ］．　ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｎ　Ｐｏｗｅｒ Ｓｙｓｔｅｍｓ，　２００７，　２２（３）：　９２９－９３６．＠＠［２２］　Ｔｒｕｄｎｏｗｓｋｉ　Ｄ　Ｊ，　Ｇｅｎｔｉｌｅ　Ａ，　Ｋｈａｎ　Ｊ　Ｍ．　Ｆｉｘｅｄ－ｓｐｅｅｄ ｗｉｎｄ－ｇｅｎｅｒａｔｏｒ　ａｎｄ　ｗｉｎｄ－ｐａｒｋ　ｍｏｄｅｌｉｎｇ　ｆｏｒ　ｔｒａｎｓｉｅｎｔ ｓｔａｂｉｌｉｔｙ　ｓｔｕｄｉｅｓ［Ｊ］．　ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｎ　Ｐｏｗｅｒ　Ｓｙｓｔｅｍｓ， ２００４，　１９（４）：　１９１１－１９１７．＠＠［２３］　Ｋｕｎｄｕｒ　Ｐｒａｂｈａ．电力系统稳定与控制［Ｍ］．北京：中国 电力出版社，２００２：　８３－８９．＠＠［２４］　Ｎｏｒｔｏｎ　Ｒｏｂｅｒｔ　Ｌ．Ｍａｃｈｉｎｅ　ｄｅｓｉｇｎ［Ｍ］．　Ｐｒｅｎｔｉｃｅ　Ｈａｌｌ， １９９８．２０１１－０１－０４２０１１－０３－０７ 谭勋琼（１９６７－），男，博士研究生，副教授，硕导，主要从事电力电子技术和有源电力滤波器及分布式发电的研究；Ｅ－ｍａｉｌ：　ｔａｎｌａｏｓｈｉ５３５０＠ｓｉｎａ．ｃｏｍ 唐佶（１９８９－），男，硕士研究生，主要从事固体电子学，电路与系统方向的研究； 吴政球（１９６４－），男，教授，博士生导师，主要从事分布式发电、电力电网稳定性计算与研究、电力电子技术等方面的教学与科研工作。

基于MATLAB的风力发电系统设计风力发电是一种利用风能将其转化为电力的可再生能源技术。

在风力发电系统设计中，MATLAB是一个非常有用的工具，可以用于建立模型、仿真和优化算法等。

在本文中，将介绍基于MATLAB的风力发电系统设计的一般流程，并重点讨论一些关键的设计步骤和注意事项。

风力发电系统设计的一般流程如下：1.风资源评估和选择合适的发电机：风力发电的第一步是评估目标地区的风资源，并选择合适的风力发电机。

MATLAB可以用于分析风速数据，预测风资源，并基于性能曲线选择合适的发电机。

2.发电机功率曲线建模：在设计风力发电系统时，需要建立发电机功率曲线模型。

MATLAB可以用于拟合风力发电机的性能数据，建立功率曲线模型，并用于后续的系统模拟和优化。

3. 风力发电系统建模：建立风力发电系统的模型是设计的关键一步。

MATLAB提供了丰富的工具和函数，可以用于建立风力发电系统的模型，包括风轮、变速传动系统、发电机、电力网等。

可以使用Simulink来建立系统的动态模型，并进行仿真分析。

4.控制系统设计：风力发电系统的控制系统设计对系统的性能和稳定性有着重要影响。

MATLAB可以用于设计和优化控制算法，包括风轮的速度控制和发电机的电力输出控制。

5.系统优化和性能评估：MATLAB提供了优化工具箱，可以用于系统参数的优化和性能评估。

可以通过调整系统参数，以提高发电量、降低成本、提高系统稳定性等指标。

在进行基于MATLAB的风力发电系统设计时1.数据准确性：风力发电系统设计的准确性和可靠性取决于输入数据的准确性。

因此，需要确保使用的风速数据和发电机性能数据是准确可靠的。

2.模型验证：在设计系统模型和控制算法之前，需要对模型进行验证。

可以使用现场实验数据与模型仿真结果进行对比，验证模型的准确性。

3.多学科交叉：风力发电系统设计涉及多个学科领域，包括机械、电气、控制等。

需要与相关专业人员进行合作，并充分考虑系统的多学科交叉问题。

实验一：风力发电机组的建模与仿真姓名：学号：一、实验目标:1.能够对风力发电机组的系统结构有深入的了解。

2.能熟练的利用MATLAB软件进行模块的搭建以及仿真。

3.对仿真结果进行研究并找出最优控制策略。

二、实验类容：对风速模型、风力机模型、传动模型和发电机模型建模，并研究各自控制方法及控制策略；如对风力发电基本系统，包括风速、风轮、传动系统、各种发电机的数学模型进行全面分析，探索风力发电系统各个部风最通用的模型、包括了可供电网分析的各系统的简单数学模型，对各个数学模型，应用MATLAB 软件进行了仿真。

三、实验原理：风力发电系统的模型主要包括风速模型、传动系统模型、发电机模型和变桨距模型，下文将从以上几方面进行研究。

1、风速的设计自然风是风力发电系统能量的来源，其在流动过程中，速度和方向是不断变化的，具有很强的随机性和突变性。

本文不考虑风向问题，仅从其变化特点出发，着重描述其随机性和间歇性，认为其时空模型由以下四种成分构成：基本风速 V b、阵风风速V g、渐变风速V r和噪声风速V n。

即模拟风速的模型为：V= V b+ V +V r+V n（1-1)g（1）.基本风V b =8m/sStep Scope基本风仿真模块（ 2）阵风风速0t t 1gVg v cos t1 g t t1 g T g(1-2)0t t1g T g式中：Gmax1 cos 2tt1g(1-3)vcos()2T g T gt 为时间，单位 s ； T 为阵风的周期，单位s ；v cos ， V g 为阵风风速，单位 m /s ； t 1g为阵风开始时间，单位s ； G max 为阵风的最大值，单位m/s 。

ANDStepLogicalOperatorStep1Scope1f(u)ClockProductFcn3Constant本例中，阵风开始时间为 3 秒，阵风终止时间为 9 秒，阵风周期为 6 秒，阵风最大值为 6m/s 。

使用MATLAB进行风力发电和太阳能利用分析近年来，随着能源需求的不断增长和全球环保意识的提高，风力发电和太阳能利用逐渐成为人们关注的焦点。

借助先进的计算工具，如MATLAB，我们可以对这两种可再生能源进行全面的分析和优化，以实现更高效、可持续的能源利用。

1. 风力发电分析风力发电是一种通过利用风的能量转化为电力的技术。

通过MATLAB的计算和模拟工具，我们可以分析风力发电系统的性能、效率和可行性，用以指导工程设计和运营。

首先，我们可以利用MATLAB对风速和风能资源进行建模和分析。

通过历史气象数据和风速传感器的收集，我们可以获取到特定区域的风速分布，并利用MATLAB的统计工具进行数据处理和建模。

通过这些模型，我们可以预测不同时间和地点的风能资源，并评估风力发电系统的可行性。

其次，我们可以利用MATLAB进行风力涡轮机的设计和优化。

风力涡轮机是风力发电系统的核心部件，它将风能转化为机械能，然后通过发电机转化为电能。

通过MATLAB的优化工具，我们可以在考虑各种约束条件和性能指标的情况下，自动化地设计出效率更高、更可靠的风力涡轮机。

最后，我们可以利用MATLAB对风力发电系统的效率和运营进行仿真和分析。

在不同的运营条件和参数设置下，我们可以利用MATLAB建立系统级的模型，并通过模拟分析和优化，寻找最佳的运营策略和参数配置，以提高风力发电系统的整体性能和经济效益。

2. 太阳能利用分析太阳能是另一种重要的可再生能源。

利用光伏技术，太阳能可以转化为电能，为人们提供绿色的、可持续的能源供应。

借助MATLAB的强大功能，我们可以对太阳能利用进行全面的分析和优化。

首先，我们可以利用MATLAB对太阳能资源进行评估和预测。

通过太阳辐射数据和气象信息，我们可以利用MATLAB进行计算和建模，得到不同时间和地点的太阳辐射强度和分布情况。

这些数据可以帮助我们确定适合光伏发电的地点和设计光伏发电系统的规模。

其次，我们可以利用MATLAB进行光伏系统的建模和仿真。

基于matlab风力发电系统的建模与仿真设计一、介绍在当今世界上，可再生能源已经成为人们关注的焦点之一。

其中，风力发电作为一种清洁能源方式，被广泛应用并受到了越来越多的关注。

针对风力发电系统的建模与仿真设计，基于Matlab评台的应用是一种常见的方法。

本文将深入探讨基于Matlab的风力发电系统建模与仿真设计，旨在帮助读者全面理解这一主题。

二、风力发电系统的基本原理风力发电系统是将风能转化为电能的设备。

其基本原理是通过风力驱动风轮转动，通过风轮与发电机之间的转动装置，将机械能转化为电能。

风力发电系统包括风力发电机组、变流器、电网连接等部分。

在设计和优化风力发电系统时，建模与仿真是非常重要的工具。

三、Matlab在风力发电系统建模中的应用Matlab是一种功能强大的数学建模软件，广泛应用于工程、科学和数学领域。

在风力发电系统的建模与仿真设计中，Matlab可以用于模拟风速、风向、风机性能、电网连接等多个方面。

通过Matlab工具箱，可以实现对风力发电系统各个环节的建模和仿真分析。

四、基于Matlab的风力发电系统建模与仿真设计在实际建模中，需要进行风速、风向、风机特性、变流器控制策略等多方面的建模工作。

通过Matlab，可以建立风力机的数学模型，进行风能的模拟，并结合电网连接及功率控制策略进行仿真设计。

通过建模和仿真，可以分析系统在不同工况下的性能表现，指导系统设计和运行。

五、对风力发电系统建模与仿真设计的个人观点和理解在我看来，基于Matlab的风力发电系统建模与仿真设计是一种高效且可靠的方法。

通过Matlab评台，可以更好地对风力发电系统进行综合性的分析和设计。

Matlab提供了丰富的工具箱，能够支持复杂系统的建模和仿真工作。

我认为Matlab在风力发电系统建模与仿真设计上具有很高的应用价值。

六、总结通过本文的阐述，我们全面深入地探讨了基于Matlab的风力发电系统建模与仿真设计。

从风力发电系统的基本原理开始，介绍了Matlab 在该领域的应用，并着重强调了建模与仿真的重要性。

风力发电系统的建模与仿真研究近年来，由于对可再生能源的需求不断增加，风力发电成为了一种备受关注的清洁能源选择。

为了确保风力发电系统的高效性和可靠性，建立一个准确的模型并进行仿真研究非常重要。

本文将介绍风力发电系统的建模与仿真研究的背景、方法和结果。

背景风力发电是利用风能将风速转化为机械能的过程，然后通过发电机将机械能转化为电能。

风力发电系统由风机、发电机、变频器、电网等组成。

为了提高风力发电的效率和可靠性，我们需要建立一个准确的模型来研究系统的各个方面。

方法首先，我们需要获取风速数据，可以通过气象站或者其他可靠来源获取。

然后，利用获取的风速数据，我们可以确定系统的主要参数，如风机的切入风速、额定风速和切出风速等。

接下来，我们可以使用Matlab、Simulink或其他仿真软件来建立风力发电系统的数学模型。

在建立模型时，需要考虑以下几个因素：1. 风机特性：风机的性能曲线可以很好地描述风机在不同风速下的输出特性。

通过将风速作为输入，我们可以根据性能曲线确定风机的输出功率。

2. 发电机特性：发电机的特性包括额定功率、转速和效率等。

我们可以将风机输出的机械功率转化为发电机的输出电功率。

3. 变频器控制：为了确保风力发电系统的稳定运行，我们需要利用变频器对发电机的输出进行调节。

通过调整变频器的控制参数，我们可以使系统在不同的工况下都能够正常运行。

4. 电网连接：将风力发电系统与电网连接起来是非常重要的。

我们需要研究系统的接口特性，确保系统与电网的匹配，并进行功率平衡控制。

通过建立风力发电系统的数学模型，我们可以进行系统的仿真研究，验证系统设计的合理性，并优化系统的性能。

结果通过对风力发电系统的建模与仿真研究，我们可以得到以下结果：1. 系统效率：我们可以评估系统的效率，并找出影响系统效率的主要因素。

根据仿真结果，我们可以对系统进行优化，提高发电效率。

2. 系统稳定性：通过仿真，我们可以研究系统在不同工况下的稳定性。