三相光伏并网仿真模型 Boost＋三相逆变器 PLL锁相环 MPPT最大功率点跟踪控制(扰动观察法) dq解耦控制 电流内环电压外环的并网控制策略
在可再生能源领域，光伏发电因其清洁、可持续的特点备受瞩目。而三相光伏并网系统作为高效利用太阳能并接入电网的关键技术，其核心组成部分与控制策略的理解和实现至关重要。今天咱们就深入探讨下基于 “Boost＋三相逆变器”，结合多种控制策略搭建的三相光伏并网仿真模型。
Boost＋三相逆变器：系统的基石
Boost 变换器
Boost 变换器在整个系统中扮演着提升电压的关键角色。在光伏系统里，光伏板输出的电压往往无法直接满足并网要求，这就需要 Boost 变换器将电压升高到合适水平。
来看一段简单的 Boost 变换器代码示例（以 C 语言为例）：
// 假设 Vin 为输入电压，Vout 为输出电压，D 为占空比 float boostConverter(float Vin, float D) { return Vin / (1 - D); }在这个代码里，boostConverter函数通过输入电压Vin和占空比D计算出输出电压Vout。这里的占空比D是一个关键参数，它决定了 Boost 变换器对电压提升的程度。通过改变D的值，我们能灵活调整输出电压，使其满足后续三相逆变器的输入需求。
三相逆变器
三相逆变器则负责将直流电能转换为三相交流电能，以便接入电网。它把 Boost 变换器输出的稳定直流电压逆变成幅值、频率和相位都符合电网要求的三相交流电。
import numpy as np # 定义三相逆变器的参数 Vdc = 500 # 直流输入电压 f = 50 # 输出频率 omega = 2 * np.pi * f # 角频率 t = np.linspace(0, 1/f, 1000) # 时间数组 # 生成三相正弦波 Va = Vdc * np.sin(omega * t) Vb = Vdc * np.sin(omega * t - 2 * np.pi / 3) Vc = Vdc * np.sin(omega * t + 2 * np.pi / 3)这段 Python 代码生成了三相逆变器输出的三相正弦波电压。Vdc是输入的直流电压，f定义了输出交流电的频率，通过omega计算出角频率，再利用np.sin函数生成不同相位的三相正弦波Va、Vb和Vc。
控制策略：让系统精准运行
PLL 锁相环
PLL 锁相环的主要作用是使逆变器输出的交流电与电网电压在频率和相位上保持同步。只有同步了，电能才能顺利并入电网而不产生冲击。
% PLL 锁相环在 Matlab/Simulink 中的简单实现 % 假设输入电压为 Vin，经过一系列运算得到相位 theta Vin = sin(2*pi*50*t); % 模拟输入电压 kP = 0.1; kI = 0.01; % 比例和积分系数 theta = 0; % 初始相位 for n = 1:length(t) error = Vin(n) - sin(theta); dtheta = kP * error + kI * cumsum(error); theta = theta + dtheta; end在这段 Matlab 代码里，通过不断调整theta（相位）使得模拟输入电压Vin与根据当前相位生成的正弦波之间的误差最小化。kP和kI是比例和积分系数，它们决定了锁相环的响应速度和稳定性。
MPPT 最大功率点跟踪控制(扰动观察法)
MPPT 的目标是让光伏板始终工作在最大功率点附近，以提高太阳能的利用效率。扰动观察法是一种常用的 MPPT 策略。
// 假设 Ppv 为光伏板功率，Vpv 为光伏板电压，dV 为电压扰动步长 void perturbAndObserve(float Ppv, float Vpv, float *dV) { static float lastPpv = 0; static int direction = 1; if (Ppv > lastPpv) { if (direction) { *dV = 0.01; // 增大电压 } else { *dV = -0.01; // 减小电压 } } else { direction =!direction; if (direction) { *dV = 0.01; } else { *dV = -0.01; } } lastPpv = Ppv; }在这段 C 语言代码里，perturbAndObserve函数通过比较当前光伏板功率Ppv和上一次的功率lastPpv，来决定是增大还是减小光伏板电压（通过dV）。如果当前功率增大，就继续朝当前改变电压的方向调整；如果功率减小，就改变调整方向，以此不断逼近最大功率点。
dq 解耦控制
dq 解耦控制能将三相交流系统的电流和电压分解为直流量，这样就可以像控制直流系统一样分别对有功和无功进行独立控制，提高系统的控制精度和响应速度。
import numpy as np def dqTransformation(i_a, i_b, i_c, theta): C_dq = np.array([[2/3, -1/3, -1/3], [0, np.sqrt(3)/3, -np.sqrt(3)/3], [1/2, 1/2, 1/2]]) i_abc = np.array([i_a, i_b, i_c]) i_dq0 = np.dot(C_dq, i_abc) i_d = i_dq0[0] * np.cos(theta) + i_dq0[1] * np.sin(theta) i_q = -i_dq0[0] * np.sin(theta) + i_dq0[1] * np.cos(theta) return i_d, i_q这段 Python 代码实现了从三相静止坐标系（abc 坐标系）到两相旋转坐标系（dq 坐标系）的变换。输入三相电流ia、ib、ic和相位theta，通过变换矩阵Cdq先得到idq0，再经过进一步计算得到直流量id和i_q，方便后续独立控制。
电流内环电压外环的并网控制策略
这种控制策略是整个并网系统的核心策略。电压外环用于维持直流母线电压稳定，电流内环则确保逆变器输出电流能够快速跟踪给定电流，实现高质量的电能并网。
% 假设 Vdc_ref 为直流母线电压参考值，i_ref 为电流参考值 % 电压外环 PI 控制器 kp_v = 0.5; ki_v = 0.1; error_v = Vdc_ref - Vdc; integral_v = integral_v + error_v * Ts; v_control = kp_v * error_v + ki_v * integral_v; % 电流内环 PI 控制器 kp_i = 0.2; ki_i = 0.05; error_i = i_ref - i; integral_i = integral_i + error_i * Ts; duty_cycle = kp_i * error_i + ki_i * integral_i;在这段 Matlab 代码里，先通过电压外环的 PI 控制器根据直流母线电压参考值Vdcref和实际值Vdc的误差计算出一个控制量vcontrol。然后电流内环的 PI 控制器根据电流参考值iref和实际电流i的误差，结合电压外环的输出，计算出最终用于控制逆变器的占空比dutycycle，以此实现稳定高效的并网控制。
通过上述对三相光伏并网仿真模型各个部分的分析与代码示例，希望能让大家对这个复杂但又充满魅力的系统有更深入的理解。在实际应用中，根据不同的场景和需求，对这些部分进行优化和调整，能更好地发挥三相光伏并网系统的效能，推动可再生能源的广泛应用。
