组合风速与风力机功率的Matlab仿真分析
Matlab在风力发电中的使用方法
Matlab在风力发电中的使用方法介绍随着全球对于可再生能源的需求日益增加，风力发电成为了一种受到广泛关注的清洁能源解决方案。
风力发电是指利用风能将其转化为电能的过程，其中涉及到大量的数据处理和分析。
在这个过程中，Matlab作为一种功能强大的数学计算软件，可以为风力发电提供各种支持。
本文将介绍Matlab在风力发电领域的使用方法及其应用。
1. 风速和风向分析风力发电的核心是风能的捕捉和利用，而风的主要特征则是风速和风向。
Matlab提供了各种用于风速和风向数据分析的函数和工具，可以帮助分析师了解不同地区的风能潜力和资源。
通过对不同地点的风速和风向数据进行统计和可视化分析，可以找到最佳的风电场选址和风机布局策略。
2. 功率曲线建模风力发电机的输出功率和风速之间存在一种非线性关系，通常通过功率曲线来描述。
Matlab提供了丰富的建模功能，可以根据实际测量数据拟合出风力机的功率曲线，并进行精确的功率预测。
这对于评估风力机的性能、优化风电场的运行以及进行风电场规划都非常重要。
3. 风电场配置优化在设计风力发电场时，需要考虑多个因素，包括风能资源、地形、土地利用等。
Matlab可以帮助进行风电场布局和配置的优化。
利用Matlab的优化工具箱，可以建立风电场的数学模型，定义目标函数和约束条件，并通过优化算法求解最优解。
这样可以最大限度地提高风电场的发电效率和经济性。
4. 故障诊断和维护在风力发电系统中，故障和维护是不可避免的。
Matlab可以通过对风力机的运行数据进行实时监测和分析，帮助诊断故障和提出维护建议。
通过建立模型和算法，可以预测设备的寿命和故障概率，提高维护效率和降低成本。
5. 能量存储和智能网格随着电力系统的智能化和可持续发展要求的提高，风力发电需要与能量存储和智能网格技术进行集成。
Matlab提供了各种用于能量存储和智能网格分析的工具和模型，可以帮助设计师优化风力发电系统与能量存储设备和智能网格的集成方案，以提高电力系统的可靠性和灵活性。
电力电子matlab风力发电仿真Wind Farm实验报告
电力电子技术仿真实验报告学校：四川大学学院：电气信息学院专业：电气工程及其自动化年级：2011级班级：电力109班实验内容：9MW DFIG风电场MATLAB仿真实验小组成员：杜泽旭：1143031345罗恒：1143031346何强：1143031347蒋红亮：1143031153陈中俊：1143031272一、仿真平台本次实验的仿真平台是MATLAB软件。
MATLAB软件是由美国mathworks 公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。
它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。
本次实验所用的MATLAB软件版本为MATLAB7.11.0(R2010b)。
二、仿真模型在本次试验中我们所用是MATLAB中的自带的示例中的Sim Power system 中的由风力涡轮机驱动使用双馈异步式风力发电机发电的9MW风力发电系统，这是一个已经搭建好的模块我们只需用在以上基础做一定的参数设定就可以得到我们所想要的仿真模型。
操作步骤如下所示：仿真模型原理图三、实验要求1）系统自带的仿真模块中，说明系统运行工况和风机运行情况（电压、电流、转速等）；2）修改仿真模型，将系统电压改为风机输出670V，升压至35kV，经30km线路输送后并入110kV电网。
要求110kV电网的短路容量为3000MV A。
然后说明系统运行工况和风机运行情况（电压、电流、转速等），并与1）对比；3）修改风速至12m/s，运行仿真并观察结果。
四、实验内容1、系统总体结构图2、系统模型图系统模型图3、模拟电网参数120kV模拟电网参数如下图所示，可知该模块模拟电网在0.03s时发生电压降落，在0.13s时电网恢复电压。
风力发电机功率曲线统计MATLAB代码实现
风力发电机功率曲线统计MATLAB代码实现function [windspeed_avr active_power_dev windspeed_fin_avr active_power_fin_avr CP]= Powercurve_cal_v03(filename1,filename2,filename3,filename4)%读取excel的xlsx文件% B列为功率C列为风速data1=xlsread(filename1,1,'B2:C52000');data2=xlsread(filename2,1,'B2:C52000');data3=xlsread(filename3,1,'B2:C52000');data4=xlsread(filename4,1,'B2:C52000');%将四个Excel表合成一个表格data=[data1;data2;data3;data4];% 对数据进行筛选风速<3m/s 功率<10kw的数据不要n=length(data(:,2));for j=1:1:nif data(j,2)>=3 && data(j,1)>=10data_opt(j,1)=data(j,2);data_opt(j,2)=data(j,1);endend%对风速和功率进行排序并返回索引[windspeed,ind]=sort(data_opt(:,1));% 求0.5m/s的时间间隔的平均风速和相对应的平均功率,标准差m=length(ind);k=0;u=0;h=0;windspeed_sum=0;active_power_sum=0;windspeed_avr=0;active_power_avr=0;active_power_error_sum=0;windspeed_fin_sum=0;active_power_fin_sum=0;P=1.062;A=pi*(88/2)^2;for windspeed_num=3:0.5:19.5for i=1:1:m%初步计算平均风速和平均功率active_power(i)=data_opt(ind(i),2);if windspeed(i)>=windspeed_num && windspeed(i)<windspeed_num+0.5k=k+1;windspeed_sum= windspeed_sum+windspeed(i);active_power_sum=active_power_sum+active_power(i);endq=(windspeed_num-3)/0.5+1;windspeed_avr(q)=windspeed_sum/k;active_power_avr(q)=active_power_sum/k;%计算标准差if windspeed(i)>=windspeed_num && windspeed(i)<windspeed_num+0.5h=h+1;active_power_error(i)=(active_power(i)-active_power_avr(q))^2;active_power_error_sum=active_power_error_sum+active_power_error(i);endactive_power_dev(q)=sqrt(active_power_error_sum/h);%剔除散点和平均功率差的绝对值与标准差比值大于4的点，并计算最终的平均风速/功率曲线/发电机功率系数if windspeed(i)>=windspeed_num && windspeed(i)<windspeed_num+0.5e=abs(active_power(i)-active_power_avr(q))/active_power_dev(q);if e<=4u=u+1;windspeed_fin_sum=windspeed_fin_sum+windspeed(i);active_power_fin_sum=active_power_fin_sum+active_power(i);endendwindspeed_fin_avr(q)=windspeed_fin_sum/u;active_power_fin_avr(q)=active_power_fin_sum/u;%计算发电机功率系数CP(q)=1000*active_power_fin_avr(q)/(0.5*P*A*(windspeed_fin_avr(q)^3));endwindspeed_sum=0;active_power_sum=0;active_power_error_sum=0;windspeed_fin_sum=0;active_power_fin_sum=0;k=0;h=0;u=0;end%画出初步平均风速和平均功率的曲线figureplot(windspeed_avr, active_power_avr,'r .-');set(gca,'xtick',0:1:20)set(gca,'ytick',0:100:1600)grid onxlabel('windspeed_avr m/s')ylabel('active_power_avr (kW)')title('power curve')%画出标准差的曲线figureplot(windspeed_avr,active_power_dev,'g .-');%bar((2*windspeed_num+0.5)/2,active_power_dev); set(gca,'xtick',0:1:20)set(gca,'ytick',0:20:200)grid onxlabel('windspeed_avr m/s')ylabel('active_power_dev')title('power standard deviation')%画出最终的平均风速和平均功率曲线figureplot(windspeed_fin_avr, active_power_fin_avr,'k .-'); set(gca,'xtick',0:1:20)set(gca,'ytick',0:100:1600)grid onxlabel('windspeed_fin_avr m/s')ylabel('active_power_fin_avr (kW)')title('final power curve')%画出最终的发电机功率系数figureplot(windspeed_fin_avr,CP,'m .-');set(gca,'xtick',0:1:20)set(gca,'ytick',0:0.1:0.6)grid onxlabel('windspeed_fin_avr m/s')ylabel('active_power_dev')title('CP系数')%画出采集的散点图figureplot(data(:,2),data(:,1),'.'); set(gca,'xtick',0:1:22)set(gca,'ytick',0:100:1600) grid onxlabel('windspeed m/s') ylabel('active_power') title('power point ')。
MATLAB在风力发电技术中的应用仿真(共33张)
图9-2 基于普通(pǔtōng)感应发电机的定速风电机组
第4页，共33页。
0.5 0.4 0.3
C p 0.2
0.1
0o
10o
2.5o
5o
0.0
-0.1 0
25o
2
4
6
15o
8 10 12 14 16
图9-3 关系(guān xì)曲线
第5页，共33页。
wi n d tu rb i n e 1
Vdc
Vdc (V)
wr
Speed (pu)
pitch pitch angle (deg)
图9-12
wi n d tu rb i n e 2
Trip
Wi n d T urbi ne Pro te cti o n
Trip Time
0
[T ri p_WT ]
0
Phasors pow ergui
第25页，共33页。
信号 1~3 4~6 7~8 9~11
表9-2 双馈变速风电机组输出(shūchū)信号
信号名称 Iabc(cmplx) (pu) Vabc(cmplx)(pu) Vdq_stator(pu) Iabc_stator (cmplx)(pu)
信号定义
以发电机额定电压为基准 值的流入风电机组端口电流 相量
A
A
B
B
C
C
Line1
A B C Three-Phase Fault
<wr (pu)> <P (pu)> <Q (pu)>
|u| <Vabc (cmplx) (pu)>
y From Workspace
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。
基于Matlab的小型风力发电系统仿真分析
基于Matlab的小型风力发电系统仿真分析设计研发 Research & Design基于Ｍａｔｌａｂ的小型风力发电系统仿真分析在分析目前小型风力发电系统缺陷的基础上，建立了包括不可控桥式整流器和 Buck 变换器的系统 Matlab 仿真模型，计算得到了包括斩波器的特性、发电机在不同风速下的功率输出以及发电机输出功率和转速的对比仿真结果。
■ 孟繁超宋晓美 / 华北电力大学机械工程系风力发电是技术较成熟、产业发展较快、成本相对较低的可再生能源利用方式。
具有很大１系统结构１．１工作原理本文设计的１ｋＷ独立运行小型风电系统的结构采用直－交－直的框架结构，如图１所示，主要组成部分包括风力机、三相交流永磁同步发电机（ＰＭＳＧ）、三相二极管整流器、ＤＣ／ＤＣ变换器、蓄电池、逆变器以及控制系统，系统各个部分互相关联、协调运行，构成一个智能的交流发电机系统。
风力机驱动永磁同步发电机发电，所发出的电经整流后给蓄电池充电，而逆变器将蓄电池或斩波器输出的直流电变换成交流电供交流负载使用。
Ｂｕｃｋ变换器用来改变风力发电机的负载特性，调节发电机输出功率和控制蓄电池充放电。
耗能负载用来保护风力发电机组。
１．２系统结构特点（１）Ｂｕｃｋ变换器的优点ＤＣ／ＤＣ变换器采用Ｂｕｃｋ变换器，相比于其他种类的变换器具有以下优点：１）电路简单，方便调整，可靠性大大提高。
２）对功率管及其续流二极管的耐压要求降低，只要求大于或等于最高输入电源电压即可。
３）储能电感在功率管导通时储存能量，断开时由储的发展潜力。
但风力发电受环境的影响很大，大风、小风、甚至无风，会使发电机输出特性发生很大的变化，其产生的电能很难满足负载恒定电压的要求。
传统的小型风力发电系统采用的直接发电一充电情况，没有对风电转换进行控制，使风力机没有工作在最佳叶尖速比，风能利用效率低。
大多数风机在采用最大功率点跟踪方法时，都需要知道风机最大功率曲线和风速，或者通过调整风机转速达到最大功率点跟踪的目的。
风力发电matlab仿真代码
风力发电matlab仿真代码
风力发电是利用自然风力发电机转动发电的一种可再生能源发电方式，具有环保、高效、经济等优点。
为了更好地研究和优化风力发电系统的性能，需要进行matlab仿真。
下面是风力发电matlab仿真代码的内容。
1. 风力发电机模型：根据风速和转速计算风力发电机的功率输出。
2. 风场模型：根据地形、建筑物和气象情况等因素，建立风场模型，计算风速分布。
3. 风力机系统控制：根据风场的风速变化，控制风力机的转速和偏航角。
4. 桨叶角控制：根据风速和转速，控制桨叶角度，实现最大功率输出。
5. 风场和风力机系统的实时监控和数据分析：实时监测风场和风力机系统的运行状态，分析性能和故障。
通过以上仿真，可以优化风力发电系统的设计和运行，提高发电效率，降低成本，推广风力发电技术的应用。
- 1 -。
基于MATLAB的风力发电系统仿真研究
基于MATLAB的风力发电系统仿真研究电气工程及其自动化07101班学生姓名：赵爽指导教师：薛继汉教授冯月春助教摘要：本文介绍了风力发电机组的结构组成及原理，并建立了风力发电系统风速的数学模型、传动系统模型、发电机的数学模型, 并用MATLAB软件对风速模型进行了仿真, 结果证明了这些模型的正确性和有效性,说明了风力发电系统的仿真在对风力发电系统分析中的重要作用。
关键词：风力发电;MATLAB仿真; 动态模型; 风力发电机组绪论近几年来，风力发电机组单机容量和风电场建设规模都日益扩大，成为电网电源中的重要组成部分。
风力的随机性和间歇性以及机组运行时的对无功的需求都会影响电力系统稳定运行。
所以，在风电场建设前，需要论证分析风电场接入电网的可行性和确定允许接入的容量水平。
作为分析的基础，需要建立正确的风电机组和风电场的数学模型。
另外，针对新型风力发电机组，也需要根据其特性建立适当的数学模型，并应用于电力系统中，分析它的运行结果。
因此，关于风力发电的课题研究是非常有必要的，对我国的能源结构调整将起到重要的推动作用。
1风力发电机结构组成原理风力发电机组通常亦被称为风能转换系统。
典型的并网型风力发电机组主要包括起支撑作用的塔架、风能的吸收和转换装置—风轮机（叶片、轮毂及其控制器）、起连接作用的传动机构—传动轴、齿轮箱、能量转换装置—发电机及其它风机运行控制系统—偏航系统和制动系统等。
风力发电过程是：自然风吹转叶轮，带动轮毂转动，将风能转变为机械能，然后通过传动机构将机械能送至发电机转子，带动着转子旋转发电，实现由机械能向电能的转换，最后风电场将电能通过区域变电站注入电网。
其能量转换过程是：风能→机械能→电能。
2 风力发电系统对并网运行的影响风力发电机并网过程对电网的冲击影响异步电机作为发电机运行时，没有独立的励磁装置，并网前发电机本身没有电压，因此并网时必然伴随一个过渡过程。
异步发电机并网时的冲击电流的大小，与并网时网络电压的大小、发电机的暂态电抗以及并网时的滑差有关。
基于MATLAB的定速风电机组仿真
a
5
恒速恒频风力发电系统并网运行仿真
Tm
A m
B
C
Asynchronous Machine
由上文描述的鼠笼式 风力机的数学模型 可以得到 MATLAB/Simulink 中的异步电机的仿 真模型。Tm为转 子转矩的输入；A、 B、C为三相电压 得输出；m为异步 电机的工作时变量 的输出端口，由此 端口可以得到异步 电机运行时的各种 参量。
9m/s不变，当仿真运行到2s时，风电场与电网连接 处附近发生三相短路故障，经过4s左右时间，开关 动作，故障被切除。
a
15
仿真结果分析
有功功率变化曲线
a
16
仿真结果分析
无功功率变化曲线
a
17
仿真结果分析
出口电压变化曲线
a
18
仿真结果分析
从运行结果可以看出，故障切除回复正常运行后，风电场 的有功功率和电压的恢复较快，在低电压期间，风电场吸 收的无功功率大幅度增加。
本文也用matlabsimulink软件对上述的各种状况进行了仿真对分析了其结果风作用在风轮机的叶片上风轮机利用叶片将风能转化为机轴上的机械能传动装臵将机轴上的较低的旋转速度的运动转变为转速较高的转速并与发电机转子相连接最后由发电机将机械能转化为电能并通过定子输送到电力系统中
基于MATLAB的Байду номын сангаас速风电机 组仿真
a
6
恒速恒频风力发电系统并网运行仿真
A
N
B
C
220 kV
a
A
a
B
b
C
c
220 kV/35 kV 47 MVA
Three-Phase Source
A
基于MATLAB的风力发电机组建模和仿真研究
比Ａ对应与其相应的最大风能利用系数Ｃ。。。对于 任意的叶尖速比，随着桨距角的减小，风能利用系数
逐渐增大。上述结论为变桨距控制提供了理论基
础：在风速低于额定风速时，桨叶节距角口＝０。。发
电机输出功率未达到额定功率，随风速变化通过改
变发电机转子转速或者叶尖速比使风能利用系数恒
定在Ｃ。。。捕捉最大风能。在风速高于额定风速
从自然风只能获取有限能量。风轮实际获得的风能 功率为
Ｐ，＝ｃ，（Ａ，卢）·专－ｐｌｒＲ２移３
（６）
Ａ：坚
（７）
风轮转矩与风速、风轮转速有关，关系式为
ｔ＝岳－ｃｐ㈧鲈扣树毒 ∞，
‘
Ｚ。
∞，
（８）
式中Ｐ。——风轮实际吸收的功率／ｗ；
ＣＡ，·（叶Ａ，尖卢速）—比—；功率系数；
ｒＢ空——气桨密距度角／（。ｋｇ）；·ｍ～；
数，有
云＝后 （蠡为常数）
（２）
２．１．２ 阵风
阵风反映了风速的突变性。其数学模型为
‰＝孚［１一ｃ。ｓ２１Ｔ（争一争）］ （３）
－
１ｇ
１ｇ
２．１．３ 渐变风
渐变风风速是反映风速缓慢变化的特性。其数
学模蚴”尺一（１一等） （４）
·２５·
万方数据
２．１．４随机风
随机风速（％）反映风速变化的随机性，用随机
收稿日期２０ｌｌ—０７一１６ 修订稿日期２０ｌｌ—１０—２０ 基金项目：国家自然科学基金项目（Ｎ０．５１１６７０ｌＩ）；内蒙古自治
区自然科学基金项目（Ｎ０．２０１０Ｍｓ０９０５） 作者简介：陈虎（１９黼一），男．硕士研究生，研究方向：风力发电
机组的智能控制技术。
·２４·
Ｏ引言
风力发电作为一种不竭的可再生资源，具有其 它能源不可取代的优势和竞争力。风能的利用一直 是世界上增长最快的能源，装机容量近年每年增长 超过３０％。预计到２０２０年全球的风力发电装机将
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装置，减少了机械摩擦和故障率，提高 了可靠性并降低了制造成本。
论文小结
通过建立基于Matlab/Simulink环境下风速和风力机 模型的运行仿真，并采用组合风速模型将各种自然风 速进行建模，得出以下几点：
❖ 组合风速能良好的反应自然风速的特性 ❖ 仿真结果良好的描述了风速的规律性、随
风力机功率输出的 数学模型
Pm
1 2
R2v3CP
,
风力机功率仿真图
风力机输出功 率变化趋势与组合 风速变化趋势基本 一致，这也印证了 变速恒频风电机组 中风力机的转速随 风速的变化而变化， 其功率自然随之变 化。
变速恒频风力机机优点
❖ 与传统的恒速风电机组相比，变速恒频风电 机组对风能的捕获效率明显增高，凸显 出风能高效利用的优势。
基于Matlab的组合风速与风力机功 率的建模与仿真
指导教师：张传洋 副教授
班级：11级电气3班 学生：张爰栋 学号：201107L9O5 GO
论文的主要内容
1、国内外现状 2、发电机组类别 3、风速的建模与仿真 4、风力机功率的建模与仿真 5、结论与展望
发展现状
2000年至2013年全球风力发电累计装机容量 装 机 容 量 （ ）
-
渐变风速
function y = fcn(u) T1r=12; T2r=14; Tr=4; a=T2r+Tr; Rmax=10; if T1r<u && u<T2r;
y=Rmax*((u-T1r)/(T2rT1r)); else if T2r<u && u<a;
y=Rmax; else y=0; end end
随机风速仿真
组合风速
组合风速为基本风速、渐变风速、随机风速 和阵风风速的组合叠加，并进行子系统封装可得 下图
组合风速
阵风风 速
渐变风速
组合风速仿真图形
风力机功率模型
其Matlab程序代码为： function y = fcn(u) a=1.205; R=25; Cp=0.45; y=0.5*a*R^2*u^3*Cp;
MW
国内发展现状
世界新增装机前十名的国家
世界累计装机前十名的国家
风速的模型与仿真
风速分类
单一风速 组合风速
基本风速 阵风风速 渐变风速 随机风速
基本风速
function y = fcn(u) y=5;
阵风风速------余弦特性
function y = fcn(u) Gmax=10; T1g=2; Tg=10; T2g=T1g+Tg; if u<T1g||u>T2g; y=0; else a=(u-T1g)/Tg; b=cos(2*pi*a); y=(1-b)*Gmax/2;u<=2||u>=12; end
机性的特点 ❖ 通过仿真避免风速模型计算的复杂性 ❖ 有针对性的考验了风力发电系统在不同风
速时的性能 ❖ 实验室风力发电的研来自提供了理论基础随机风速模型
提供仿 真间t
VD VDmax Ram (1,1) cos(V t V )
执行三角函数， 并选为cos
显示仿真期 间产生的信
号
生成一 个常值 量，设 置参数 为2*pi
生成（-1,1） 之间的随机
数
随机风的最大 值，我们取为1
随机风速的仿真
随机风速在-1—1m/s之间随机变化，是贯穿于风速始末的 噪声风速，这种噪声风速体现了实际风速中的不稳定性，是模拟 实际风速的不可缺少的因子。虽然随机风速变化幅值相对前面几 种风速较小，但它始终存在，随机风速的随机性也是造成风力机 转速随机变化的原因之一。