关于光伏并网模型建立该系统主要由太阳能光伏阵列、DC/DC斩波、DC/AC逆变以及控制器组成,整个系统的框图和系统建模如图1:图1首先建立太阳能光伏阵列的simulink模块,由电流源以及受控电流源组成,电流源作为光电池的光电流,而受控电流源作为反向二极管的饱和电流,等效电路图如图2,图3表示系统对应部分的simulink模块。图2等效电路图图3光伏阵列simulink图4表示的为boost升压斩波电路(DC/DC),将直流电压的电压提升,主要是受IGBT的驱动信号的占空比来确定升压的倍数的。图4DC/DC电路simulink该系统中直流电是通过DC/AC逆变为三相交流电的,主要是通过全桥逆变电路,simulink模块如图5,同样通过调节6个IGBT的驱动信号可以对交流电的频率以及相角进行控制:图5全桥DC/AC模块控制及负载模块如图6,假设得到的三相电是对称,负载也是对称的情况下,对三相电压、电流进行ABC-dq坐标变换,得到有功电压、电流vd、id,无功电压、电流vq、iq,控制方式上采用的是传统的PI控制,首先为了保证DC/AC电路左侧的直流电压保持在一个稳定的值,设定了参考电压VDCref,参考电压VDCref的值是根据最大功率跟踪得到的最大输出功率电压确定的,VDC是通过在电路中检测得到的,通过PI调节得到相应的参考有功电流参考值,如下的公式:同时设定无功功率的参考值为Qref,值为0,无功功率Q是通过计算得到的,计算公式如下,通过PI调节得到相应的无功电流参考值,如下公式:根据以上的几个参考值可以实现对有功电流、无功电流的PI调节如下式,其中ωPLL表示检测到的电压角频率。在通过这些计算以后得到了系统稳态下的有功电压Vsd和无功电压值Vsq,接下来通过将得到的Vsd和Vsq与ABC-dq坐标变换得到的vd和vq进行比较,以此来调节DC/DC和DC/AC的IGBT的驱动信号来使得系统稳定。图6控制及负载模块小信号分析该系统,在建立了整个系统的simulink模型之后,给定一个恒定的的光照和温度,以此来确定一个工作点,并确定相应的PI参数KPDC、KiDC、KPP、Kip、Kpi、Kii以及参考值VDCref,以此可以写出状态方程,得到(E,A)矩阵。由于光照强度及温度的变化会导致电压电流的变化,所以E,A也会相应的变化,通过对光照强度的统计得出相应的分布函数如下:求出(E,A)的特征值随着光照强度变化的关系如下:根据文中给出的几组光照强度,在不同模态下的特征值:由于得到了特征值随光照的变化关系,可以求出光照在一定的范围内变化使得特征值的实部在负半轴,保证系统的稳定,那么设定的参考电压电流就不需要改变,PI控制参数也不需要改变,当超过这一范围时就需要计算得出新的参考值以及PI控制参数,以及它适用的光照变化范围。对于光伏并网的系统而言由于光照的变化导致产生的电压、电流本身是变化的,所以为了保证系统的稳定性,对于产生的直流电压进行了PI控制,同时在逆变器的交流侧对电流和无功功率也采用了PI控制。对于控制参数和系统本身参数已经确定的系统,通过计算得到系统的概率密度分布和累计分布函数的特征值,当特征值的实部处在负半轴就认定系统为稳定,以此计算出系统的稳定概率,通过概率的大小来调整控制参数。(1)首先写出系统的状态方程如下:E∆ẋ=A∆x+Fr0其中r0=[vDCrefQref]T为输入量x=[impvDCiNdiNqidiqiLdiLqvdvqUdUqidrefiqrefQωPLLθPLLvmpiDCvsdvsqiRdiCdiRqiCd]T为中间变量,其中E和A是系统矩阵,A是奇异矩阵,F是参数矩阵。矩阵E=[E12x1211E12x1312E13x1221E13x1322],其中E12x1312=[010x2010x11Λ2x202x11],Λ2x2=[−Kpi00Kpi],E13x1221=[L3x9L3x3010x9010x3],L3x9=[0−Kpp01x70001x70001x7],L3x3=[001x2001x2KpPLL01x2],E13x1322=[L4x604x709x609x7],L4x6=[10000001KPP000000100000010],E12x1211=[L000000000000C000000000000Xb000000000000Xb000000000000000000Kpi00000Ls000000Kpi00000Ls−LL000000000000−LL000000000000−CL000000000000−CL00000000000010000000000001]随着光照的变化太阳能光伏板残剩的电压电流是变化的,所以矩阵E和A是变化的,所以对于不同的光照S有不同的E和A,定义新的状态方程:E(p)∆ẋ=A(p)∆x+Fr0P是系统的参数向量,表示不同稳态下的电流和电压,为了得到光照S和P的关系,建立如下的向量函数满足:T(P,S)=0.接着计算T(P,S)的Jacobian矩阵J=[pppp],t1,。。。。tm表示T矩阵的元素,并且满足1()()=0.如此可以得到不同光照下的稳态参数P与光照S对应的关系,记为:pi=i()P的变化会导致矩阵(E,A)的变化,所以(E,A)的特征根也会随之变化。(2)计算概率密度函数和累计函数的特征值由于(E(P),A(P)),根据数据统计可以获得光照强度的分布函数F(x),以此可以计算出中心矩βv计算出β1β2β3等就可以得到概率密度函数展开式的系数C0C1等。然后计算系统的特征值λk,并且得到特征值随参数P的变化情况,如下:其中Qk为左特征向量,Rk为右特征向量,以此得到特征向量随着参数P的变化情况,最后得出特征值随光照的变化关系如下:最后给定系统特征值的实部ξk以及它的平均值μk以及方差σk,概率密度函数和累计函数写成如下形式:其中C0C1为上面计算得到的系数。取ξk=0为零界值,计算出系统稳定的概率和不稳定的概率如下: