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。
10MW变速直驱型风力发电机组的建模及Matlab仿真
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
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。
基于MatlabSimulink的永磁直驱风力发电机组建模和仿真研究
研究
01 引言
03 建模与仿真 05 结论与展望
目录
02 相关技术综述 04 结果与分析
引言
随着环境污染和能源短缺问题的日益严重，可再生能源的开发和利用逐渐成 为研究热点。风能作为一种清洁、可再生的能源，在全球范围内得到了广泛应用。 永磁直驱风力发电机组是一种新型的风力发电系统，具有高效、可靠、节能等优 点，在风能利用领域具有广阔的应用前景。MatlabSimulink作为一种强大的数值 计算和仿真工具，为永磁直驱风力发电机组的建模和仿真研究提供了有效的手段。
结论与展望
本次演示基于MatlabSimulink对永磁直驱风力发电机组进行了建模和仿真研 究，探讨了风速、控制策略和冷却系统等因素对发电机组性能的影响。通过仿真 实验，发现了一些有实用价值的结果，为实际应用提供了参考。然而，本研究也 存在一定的局限性，未来可以对风速模型、控制策略和整个风力发电系统进行更 深入的研究和优化。
通过仿真研究，可以分析不同设置条件对模型和仿真的影响。例如，改变风 速大小和变化规律，分析发电机组的输出功率和效率变化；调整控制策略，研究 其对电机控制性能的影响；改变冷却系统参数，分析其对电机温度场分布的影响 等。通过对比实验和仿真结果，可以总结出建模与仿真的方法与技巧，为实际应 用提供参考。
结果与分析
建模与仿真
在MatlabSimulink中建立永磁直驱风力发电机组的模型，需要对各个组成部 分进行详细建模。首先，建立风速模型，根据风速的变化，通过控制电力电子变 换器来调节发电机转速，实现风能的最大捕获。其次，建立永磁发电机模型，根 据磁场分布和电机的结构参数，计算电机的电磁性能。此外，还需要建立电力电 子变换器和控制系统模型，实现电能的转用价值的结果。首先，风速对永磁直驱 风力发电机组的输出功率和效率具有显著影响。在平均风速较高的情况下，发电 机组的输出功率和效率较高；而在风速波动较大的情况下，发电机组的输出功率 和效率会受到一定影响。其次，控制策略对发电机组的性能具有重要影响。
基于Matlab_Simulink的双馈感应风力发电机组建模和仿真研究
要控制机组的转速来实现最大风能捕获，可以
检测当前的风速并计算出最佳转速后进行转速控
制，这实际上是一种直接转速控制的方法，控制目标
明确，原理简单。但现场中风速的准确检测比较困
难，实现起来存在很多问题，风速检测的误差会降低
最大风能捕获的效果[14-15]。在实际应用中，可以通过
控制策略和控制方法的改进来避免风速的检测。这
2
2
P = 2
2 2
2
2
3 2
(ud2id2+uq2iq2)
2
2
2
P = 2
2 2
2
2
3 2
(uq2id2-ud2iq2)
（10）
清洁能源 Cle a n Ene rgy
第 26 卷 第 11 期
电网与清洁能源
97
式中，P1、Q1为定子侧向电网输出有功无功；P2、Q2为 转子侧从电网输入有功无功。
图2 风能利用系数-叶尖速比
从轮毂到发电机转子之间的机械传动部分在硬
度和阻尼系数被忽略时，可用一质量块的实用模型
来描述[6-7]，如式（4）所示。
Tgen-T'wtr=Jd
dΩgen dt
（4）
式中，Jd为等效转动惯量；T'wtr为等效风轮转矩；Tgen为 转子转矩；Ωgen为转子机械角速度。 1.2 双馈感应发电机数学模型
系：
u2 2
2 d1 2
22 2
u2 2
2 q1 2 22
= 2 2 u2 d2 2
22
u22 22
2 q2 2
-R1-L1P -ω1L1 -LmP -ωsLm
ω1L1 -R1-L1P
ωsLm -LmP
基于matlab的风力发电机组的建模与仿真
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
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
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。
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a)了解风力发电的基本原理，以及当前的发展及应用情况。
b)风力发电机的结构与组成等。
2．风力发电控制系统模型的建立。
a)结合控制系统工作原理，风力发电系统的控制策略。
b)利用软件建模。
c)仿真，特例举例。
1.3.2 研究方法步骤
本设计是以我们学校现有的5KW风力发电机为原形进行的建模与仿真。具体方法步骤如下：
论文作者签名：签名日期：年月日
授权声明
学校有权保留送论文交的原件，允许论文被查阅和借阅，学校可以公布论文的全部或部分内容，可以影印、缩印或其他复制手段保存论文，学校必须严格按照授权对论文进行处理，不得超越授权对论文进行任意处置。
论文作者签名：签名日期：年月日
风力发电系统的建模与仿真
摘
本篇论文主要介绍了风力发电机组的基本控制要求和控制策略，在定桨距风力发电机组控制系统仿真方面作了初步的探究和研究。通过控制系统保持了风力发电机组的安全可靠运行，并实现了稳定机组输出功率和优化功率曲线的控制功能。利用控制系统使风力发电系统在规定的时间内不出故障或少出故障，并在出故障之后能够以最快的速度修复系统使之恢复正常工作。
1.3.1 课题的研究内容和基本要求[7][8][9]
主要是通过MATLAB仿真软件，建立风力发电系统控制模型以及完整的风力发电样例系统模型，对自建的风力发电系统控制模型进行仿真分析，验证风力发电系统控制模型的可用性，并且通过单曲线绘图对模拟结果进行分析，并利用多曲线绘图模块产生可直接用于研究报告的模拟结果图形。以便通过控制系统保持了风力发电机组的安全可靠运行，并实现了稳定机组输出功率和优化功率曲线的控制功能。
第二阶段：70年代初期，世界上相继爆发的几次能源危机很大地促进了风力发电的发展。此时，丹麦己研制出“55一630kw”的系列化风力发电机组。
第三阶段：出现在80年代，西方各国如德国、美国等国家开展节能计划，加上各国的鼓励政策，如对风电经行减少税费，对风电经行投资支持等促进了风力发电的发展。
第四阶段：到了90年代，随着全球能源环境问题加剧，人们的画报意识增强，在这种呼声下，各国更加注重发展风力发电，在科学技术进步的强有力的推动下，风力发电的发展前景令人瞩目。
未来国外风力发电的发展有几个明显的趋势：一是发展海上风力发电技术在积极发展海上风力发电；二是风力发电机组向大型化发展，90年代，千瓦级的风力发电机组在欧洲广泛推广使用，在发达国家，兆瓦级的风力发电产品以初具规模，并呈稳步发展的势头；三是风力发电设备的生产制造技术不断成熟，可大大提高风力发电的发电效率，同时也能降低发电成本。今后应该将研发工作的重点放在如何在风速变化的情况下确保电网的稳定性。
53764台，装机容量75324.2MW，同比增长20.8%。
2001-2012年中国新增及累计风电装机容量
2006-2012年中国各区域累计风电装机容量
1.3 本论文的主要工作
在学习和掌握风力发电机组的基本控制要求和控制策略前提下,对定桨距风力发电机组控制系统仿真方面作初步的探究和研究。以使学生对大学所学的电气系统知识、自动化知识、电子技术和计算机技术知识综合运用于解决工程实践问题的能力进行有效的工程训练。
（ 2009 届）
毕业设计（论文）
题 目：风力发电系统的建模与仿真
学 院：嘉兴学院
专 业：电气工程及其自动化
班 级：电气091
学 号：***********
姓 名：******
指导教师：*******
教 务 处 制
年 月 日
诚信声明
我声明，所呈交的论文是本人在老师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我查证，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得＿＿＿＿＿＿或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。我承诺，论文中的所有内容均真实、可信。
我国有着丰富的风能资源，陆上的可开发风能有2.5亿千瓦左右，海上风能资源有10亿左右。几年来我国风力发电发展迅速，装机容量屡创新高，2009年我国风电新增装机容量1380.3万千瓦，增速超100%，增长速度最快。截止2010年底我国风电新增容量达1600万千瓦，累计装机容量达到4182.7万千瓦。
具中国风电协会统计，2012年，中国（不包括台湾地区）新增安装风电机组7872台，装机容量12960MW，同比下降26.5%；累计安装风电机组
第五步：对风力模型进行仿真并分析仿真结果。
2.1 风力发电的基本原理[10][11]
风力发电的原理是利用风带动风车叶片转动，将风能转化为机械能，然后机械能带动风力发电机发电。
图2-1风力发电原理图
风力发电机主要包含三部分∶风轮、机舱和塔杆。大型与电网接驳的风力发电机的最常见的结构，是横轴式三叶片风轮，并安装在直立管状塔杆上。
第一步：大量查阅国内外风力发电的相关资料，了解风力发电技术的发展趋势和最新动态。
第二步：确定风力发电机组的数学模型，主要有风速模型，风力发电机气动性能模型，传动系统动力学模型和感应电机模型。
第三步：学习MATLAB使用方法，研究MATLAB仿真建模的相关理论并使用其建模和仿真。
第四步：利用MATLAB仿真软件搭建仿真模块准备仿真。
Modeling and simulation of the wind power system
ABSTRACT
This paper mainly introduced the basic control requirements and control strategy of wind generating set, the fixed pitch wind turbine control system simulation has made a preliminary exploration and research. Through the control system to keep the safe and reliable operation of wind turbine, and realizes stable output power generating unit and the optimization of the control function of the power curve. Use control system to make wind power system within the prescribed period of time is not out of order or less out of order, andwhenfailedit willrepair with the quickest speed system to resume normal work.
本篇论文主要是通过MATLAB仿真软件，建立风力发电系统控制模型以及完整的风力发电样例系统模型，对自建的风力发电系统控制模型进行仿真分析，验证风力发电系统控制模型的可用性，并且通过单曲线绘图对模拟结果进行分析，并利用多曲线绘图模块产生可直接用于研究报告的模拟结果图形。
关键词：风力发电系统；建模；仿真
Keywords: wind power generation system; Modeling;Simulation
1 绪论
1.1风力发电系统的研究背景和意义[1][2]
工业生产的进步与发展带来的能源危机和环境问题，使得人们把目光转向可在生能源。以煤炭、石油、天然气、水利和核物质为原料的传统电力开发给环境造成了很大的负担，如环境污染、酸雨、气候异常、放射性废物处理、石油泄露等等。而风力发电对环境的影响则十分微小，具有显著的环境友好特性，是典型的清洁能源。
随着电力工业的飞速发展和对供电的需求，利用新能源发电日益受到人们的关注，风能资源是清洁的可再生能源，风力发电是新能源中技术最成熟、最具开发规模条件和商业化发展前景的发电方式之一。本次选题正是了解到发电系统的新趋势和国家节能减排的计划，对风力发电的研究产生了浓厚的兴趣。为了对风力发电系统的流程深入学习，熟悉一些建模仿真的实现方法，掌握一种仿真软件并且较好的应用，所以选择了风力发电系统的建模与仿真这个题目。
目前，在除水利发电以外的各种再生能源的开发中，风力发电的开发最具潜力，发电成本低，并且在技术上日趋成熟，从而形成一个新兴的产业，成为电力系统结构中相对增长速度最快的新能源发电。因此，对于风力发电技术的研究有着重要的意义。
风能是一种无污染、可持续发展的能源，近年来风能的利用越来越受到人类的重视。风力发电作为一种风能的主要利用形式正以前所未有的速度发展，风力发电代替传统能源发电的比例正逐步上升，并在电力系统受越来越受到欢迎和重视[3]。
近十年来，风力发电技术得到了飞速的发展和越来越广泛的应用。要进行风力发电系统的研究，传统的方法是将发电机与风轮机相连，在现场做实验，但是这样做成本较高并且可能影响电力系统的运行。仿真建模技术由于不受上述条件的限制，投入低，见效快，因而在风力发电的研究领域得到了越来越广泛的应用，极大地丰富了风力发电的研究手段[4]
1.2.2中国风力发电的发展状况[3][6]
风力发电在新能源发电技术中发展较为成熟，规模较大而且具有很好的发展前景，目前其发电成本已与其他常规发电方式相接近。中国的风能资源十分丰富。目前，我国主要使用国外生产的并网型风机，装机投产的大型风机也多位国外生产。在风机生产和研发方面，我国生产的风电机组最大功率为750千瓦，正在积极研发兆瓦级的放电设备。相信在不久的将来，兆瓦级的风电机组的研发成功和推广应用，中国的风电发展将取得突飞猛进的进步。
风力发电机组的研发和生产以欧洲国家为主，如丹麦、德国、美国等。其中丹麦的风力发电技术发展最早技术也较为成熟，德国的风力发电技术发展最快且发电量最大。印度的风力发电令人瞩目，是发展中国家中发展最快的国家。
到2003年底风电累计装机容量居前五位的国家依次是：德国（14612MW）、西班牙（6420MW）、美国（6361MW）、丹麦（3076MW）和印度（2120MW）。