光伏阵列MPPT追踪及蓄电池储能仿真模型

资 源 简 介

本模型在MATLAB/Simulink环境下构建，旨在模拟光伏发电系统在动态环境下的运行机制及其能量存储过程。系统核心由光伏阵列、DC-DC升压变换器（Boost Converter）、MPPT控制器、蓄电池组及其双向控制器组成。 该项目的核心任务是通过先进的算法确保光伏系统在光照强度和环境温度剧烈波动时，依然能够实时锁定并保持在输出功率的最大值点。具体实现方法包括建立精确的光伏电池数学模型，并利用扰动观察法（P&O）或电导增量法（IncCond）来动态调节占空比信号，驱动DC-DC变换器工作。 此外，模

详 情 说 明

光伏阵列MPPT最大功率点追踪及蓄电池储能系统仿真模型

项目介绍

本项目是一个在MATLAB环境下实现的综合性能源管理系统仿真模型。它模拟了光伏发电系统在动态环境（光照强度突变、负载切换）下的工作机制。系统通过DC-DC升压变换器提取光伏能量，并配合蓄电池储能系统进行功率平抑，确保母线电压在干扰环境下依然保持稳定。

功能特性

1. 动态响应模拟：支持设置随时间变化的光照强度（1000-600-800 $W/m^2$）和非线性变化的负载需求（200W-400W）。
2. 实时最大功率追踪：集成MPPT控制器，通过调节变换器占空比，使光伏阵列始终运行在P-V特性的峰值附近。
3. 闭环母线稳压：采用电压外环、电流内环的双闭环PI控制策略，通过蓄电池的吞吐能量维持直流母线电压定值。
4. 储能管理系统：实现了蓄电池SOC（剩余电量）的实时估算，以及双向DC-DC变换器的逻辑控制（充电与放电）。
5. 系统动力学仿真：基于一阶欧拉法进行离散化建模，精确解算光伏电压、电感电流、母线电压等动态变量。

运行环境要求

• 软件平台：MATLAB R2016b 或更高版本。
• 工具箱需求：基础MATLAB（无需特定的Simulink环境，代码全流程由脚本驱动）。

详细实现逻辑

本项目在代码中通过以下五个核心模块协作运行：

1. 环境与物理参数定义

代码首先定义了SunPower SPR-305E-WHT-D光伏组件的物理特性，包含开路电压、短路电流以及温度系数。同时配置了电感（1mH、2mH）和电容（470uF、2200uF）等硬件电路参数。通过预设的时间序列向量，规划了0.5s时的光照跌落和1.5s时的负载突增。

1. 光伏阵列数学建模

利用牛顿-拉夫逊（Newton-Raphson）迭代法简化求解二极管特性方程。根据当前的辐照度和温度，计算光伏阵列的输出电流。在此模型中，光伏电压受Boost变换器的等效负载效应控制，代码建立了电压与占空比之间的物理映射。

1. MPPT控制逻辑

采用扰动观察法（P&O）。代码每隔10个采样周期执行一次决策，通过对比上一时刻的功率（$P = V times I$）和电压变化情况，判断功率点轨迹。如果功率增加，则保持当前的电压变动方向；如果功率减小，则反向调节占空比信号。

1. 双向DC-DC能量转换与控制

针对蓄电池支路，设计了串联控制结构： * 电压外环：监测直流母线电压与100V参考值的偏差，通过PI控制器输出期望的蓄电池电流指令。 * 电流内环：追踪上述电流指令，控制双向DC-DC的占空比。当光伏功率盈余时，电流指令为负（充电）；当负载增加或光照减弱导致功率不足时，电流指令为正（放电）。

1. 状态空间迭代解算

仿真循环内部使用离散化的微分方程模拟电路行为。计算每一时刻母线电容的电压变化（取决于光伏输入、蓄电池吞吐及负载消耗的电流平衡），预测蓄电池SOC的演变，并最终输出六维可视化图表。

算法细节说明

• P&O步长控制：代码设定了固定的 $d_step = 0.0005$，平衡了追踪速度与稳态振荡。
• 母线稳压PI律：外环比例系数5.0，积分系数50.0，确保了母线电压偏差被严格控制在极小范围内（仿真显示偏差远低于额定电压的1%）。
• 蓄电池电压特性：采用简化的电压-SOC线性模型（$V_{batt_oc} = 48V + (SOC-50) times 0.1$），反映了电池端电压随电量波动的真实物理过程。

使用方法

1. 打开MATLAB并将当前文件夹定位至脚本所在目录。
2. 直接在命令行窗口输入文件名并按回车。
3. 待仿真循环结束后（约2.0秒仿真时长），系统会自动弹出包含六个子图的结果界面。
4. 观察终端输出的“稳态MPPT效率”和“直流母线电压最大偏差”指标。

仿真输出结果分析

• 功率追踪视图：展示光伏输出功率如何随光照变化，并实时响应负载功率的阶跃。
• 母线稳定性视图：验证在0.5s和1.5s两个扰动点，母线电压是否能迅速恢复至100V。
• 蓄电池状态视图：显示电池电流正负切换过程以及SOC的持续上升或下降，直观反映储能系统的能量补偿作用。
• P-V轨迹图：记录了MPPT算法寻找最大功率点的完整动态路径。