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18971653633
一、項目概述
本項目旨在對大型可再生能源耦合系統(tǒng)進(jìn)行建模與仿真,重點(diǎn)研究不同工況下的能量管理策略優(yōu)化、系統(tǒng)穩(wěn)定性優(yōu)化以及負(fù)載功率均衡策略等相關(guān)算法。
二、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
1.風(fēng)電、光伏和儲能系統(tǒng)建模
風(fēng)電機(jī)組模型:在QTouchLab環(huán)境中建立真實風(fēng)電機(jī)組的動態(tài)行為模型,實時模擬其運(yùn)行狀態(tài)。
太陽能光伏機(jī)組模型:建立太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng)模型,實時模擬光伏發(fā)電系統(tǒng)的輸出特性與環(huán)境變化對發(fā)電效率的影響。
儲能電池模型:針對儲能電池的充放電過程、效能衰減以及生命周期特性進(jìn)行建模,并模擬其與其他系統(tǒng)的交互。
2.能量管理控制算法仿真
基于自研的綜合能源管理控制算法,能夠?qū)崟r對風(fēng)電、光伏和儲能電池的狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控與調(diào)節(jié)。
仿真平臺能夠與半物理實時仿真平臺(如Concurrent)對接,接收實時數(shù)據(jù)并返回控制信號,進(jìn)行整機(jī)運(yùn)行動態(tài)實時硬件在環(huán)(HIL)仿真。
3.控制策略與參數(shù)優(yōu)化
對綜合能源管理系統(tǒng)的控制策略及其參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,以提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性與效率,確保負(fù)載功率的均衡。
三、仿真平臺
使用QTouchLab進(jìn)行風(fēng)電機(jī)組、光伏機(jī)組和儲能電池的初步建模與仿真,驗證各單元的動態(tài)響應(yīng)與行為。
在完成單體系統(tǒng)建模后,集成不同子系統(tǒng),并進(jìn)行多物理場耦合仿真,考察各系統(tǒng)之間的交互影響。
四、可視化界面設(shè)計
功能導(dǎo)向性
界面需直觀展示仿真平臺的實時運(yùn)行數(shù)據(jù)(如風(fēng)速、發(fā)電功率、儲能狀態(tài)等),并支持控制策略的動態(tài)調(diào)整。例如,風(fēng)力發(fā)電機(jī)半實物仿真平臺通過監(jiān)控界面實現(xiàn)整機(jī)性能評估。
用戶友好性
采用模塊化布局,分類顯示數(shù)據(jù)輸入、仿真控制、結(jié)果分析等功能區(qū)域,參考電氫熱微網(wǎng)仿真系統(tǒng)的多參數(shù)集成界面設(shè)計。
可擴(kuò)展性
預(yù)留接口以兼容不同能源類型(如風(fēng)、光、儲等),類似水風(fēng)光儲仿真系統(tǒng)的可視化界面需支持多能源協(xié)同。
核心功能模塊設(shè)計界面
系統(tǒng)主界面:該界面主要顯示數(shù)據(jù)總覽、運(yùn)行時間、設(shè)備數(shù)量、設(shè)備裝機(jī)容量、功率曲線、各個設(shè)備實時數(shù)據(jù)等核心功能。
設(shè)備監(jiān)控界面:顯示設(shè)備拓?fù)鋱D、實時設(shè)備輸出輸入功率數(shù)據(jù)、仿真輸出數(shù)據(jù)等。
儲能電池模塊界面:顯示儲能電池詳細(xì)參數(shù)數(shù)據(jù)、功率運(yùn)行曲線、soc曲線、仿真輸出數(shù)據(jù)預(yù)測數(shù)據(jù)等。
風(fēng)電模塊界面: 顯示風(fēng)電風(fēng)機(jī)詳細(xì)參數(shù)數(shù)據(jù)、功率運(yùn)行曲線、仿真輸出數(shù)據(jù)預(yù)測數(shù)據(jù)等。
光伏模塊界面: 顯示光伏發(fā)電詳細(xì)參數(shù)數(shù)據(jù)、功率運(yùn)行曲線、仿真輸出數(shù)據(jù)預(yù)測數(shù)據(jù)等。
負(fù)載模塊界面: 顯示負(fù)載詳細(xì)參數(shù)數(shù)據(jù)、功率運(yùn)行曲線、負(fù)載表計數(shù)據(jù)、電流運(yùn)行曲線、仿真輸出數(shù)據(jù)預(yù)測數(shù)據(jù)等。
告警模塊界面: 該界面是展示全站的故障和告警信息。
參數(shù)設(shè)置界面:該界面主要是控制所有的設(shè)備運(yùn)行參數(shù)、運(yùn)行模式、參數(shù)設(shè)定等。
六、 結(jié)論
本仿真方案通過多模型集成與實時仿真驗證,將為大型可再生能源耦合制氫系統(tǒng)的能量管理與控制策略優(yōu)化提供重要依據(jù)。未來的工作可以進(jìn)一步優(yōu)化算法、提高系統(tǒng)的魯棒性,并擴(kuò)展到更多的可再生能源場景及復(fù)雜工況下的仿真驗證。