光伏电池、面板和阵列的Matlab/Simulink建模与仿真

一、光伏电池建模

1. 单二极管等效电路模型

   基于Shockley二极管方程，光伏电池的数学模型为：

   

   • 参数说明： Iph：光生电流（与光照强度正相关） I0：二极管反向饱和电流 Rs：串联电阻（反映内部损耗） Rsh：并联电阻（漏电流影响） n：理想因子（1~2之间） Vth：热电压（kT/q，约25mV@25℃）

   Simulink实现步骤：

   • 使用Exponential模块模拟二极管特性
   • 通过Resistor和Current Source模块构建电路
   • 添加电压扫描模块（Clock+While Iterator）生成I-V曲线

2. 参数初始化代码

   T = 25 + 273.15; % 温度(绝对温度)
   G = 1000;        % 光照强度(W/m²)
   q = 1.6e-19;     % 电子电荷
   k = 1.38e-23;    % 玻尔兹曼常数
   Iph = G/1000 * 6.5*(1 + 0.002*(T-298)); % 光生电流计算
   I0 = 1e-12 * (T/300)^3;               % 反向饱和电流
   Rs = 0.02;                            % 串联电阻
   Rsh = 1000;                           % 并联电阻
   n = 1.3;                              % 理想因子
   

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二、光伏面板建模

1. 串并联结构设计 串联：提升输出电压（\(V_{total}=N_s⋅V_{cell}\)） 并联：增加输出电流（\(I_{total}=Np_⋅I_{cell}\)） 等效电路：多组单二极管模型并联

2. Simulink实现方法

   • 使用PV Array模块（Simscape Electrical库）

   • 配置参数：

     pvArray = simscape.powersystems.PhotovoltaicArray(...
         'CellsPerModule', 72, ...  % 每模块电池数
         'ModulesPerString', 10, ... % 每串模块数
         'StringsInParallel', 3);    % 并联串数
     

   • 动态调整环境参数（光照、温度）：

     set_param('pvArray', 'Irradiance', num2str(G));
     set_param('pvArray', 'Temperature', num2str(T));
     

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三、光伏阵列建模

1. 阵列配置与性能分析 布局优化：通过Array Layout模块调整行列间距 阴影遮挡模拟：使用Shadow模块模拟部分遮挡场景 热效应分析：结合Thermal Model模块评估温升影响

2. MPPT算法集成

   • 扰动观察法（P&O）：

     function [DutyCycle] = MPPT_PV(PV_V, PV_I, V_ref, dt)
         dV = PV_V - prev_V;
         dI = PV_I - prev_I;
         if abs(dI) > 1e-6
             DutyCycle = DutyCycle + (dP/dI) * dt; % 功率梯度调整
         end
         DutyCycle = max(0, min(1, DutyCycle));    % 限幅
     end
     

   • 增量电导法（IncCond）：

     dI_dV = (I_new - I_old)/(V_new - V_old);
     I_V_ratio = I/V;
     if dI_dV == -I_V_ratio
         % 达到MPP，停止扰动
     end
     

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四、完整仿真模型搭建

1. 系统架构

   

2. 关键模块参数

   模块	参数示例	作用
   Boost电路	L=0.001H, C=0.001F, D=0.7	提升电压至400V
   LCL滤波器	L1=2mH, L2=1mH, Cf=10μF	抑制高频谐波
   逆变器控制	DSOGI锁相环, PI控制器(Kp=1,Ki=1)	电网同步与电流控制

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五、模型验证与优化

1. I-V/P-V曲线验证

   • 对比厂家数据手册，误差控制在3%以内
   • 使用Curve Fitting Toolbox优化参数拟合

   p = polyfit(V_data, I_data, 2); % 二次多项式拟合
   I_fit = polyval(p, V_sim);
   

2. MPPT性能评估

   指标	P&O算法	IncCond算法
   跟踪速度(s)	0.5-2	0.2-1
   稳态震荡(mV)	50-100	<10
   适用场景	低成本	高精度

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六、高级应用案例

1. 三相并网系统

   • 低电压穿越（LVRT）：通过Boost电路和前馈控制实现故障穿越

   • 代码示例：

     function [I_ref] = GridFeedforward(V_grid, V_dc)
         Kp = 0.6; Ki = 1.2;
         error = V_dc - 400; % 目标直流母线电压
         integral = integral + error*dt;
         I_ref = Kp*error + Ki*integral + 0.1*V_grid; % 电网电压前馈
     end
     

2. 阴影优化策略 使用Genetic Algorithm优化阵列布局 动态调整MPPT参数应对局部阴影

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七、推荐

1. 模型下载 光伏电池、面板和阵列的Matlab/SIMULINK模型 www.youwenfan.com/contentcnl/79956.html
2. 参考文献 《太阳能光伏发电系统建模与MPPT技术应用》 《基于DSOGI-PLL的三相光伏逆变器控制》