新能源发电技术是当今全球能源领域的重要发展方向，其中主要包括光伏发电和风力发电等。东北电力大学的新能源柔性并网控制课程全面介绍了这一领域的基础知识和控制策略。该课程旨在帮助学生理解和掌握新能源发电的发展现状、并网规范以及关键的并网控制技术。 课程对新能源发电的概述包括了光伏发电和风力发电的基本原理。光伏发电是利用太阳能电池将太阳光转化为电能，太阳能电池主要分为硅基电池（单晶硅、多晶硅和非晶硅）和化合物电池。硅基电池因其较高的转换效率而广泛应用，而薄膜太阳能电池由于其成本优势和易于集成的特点，具有很大的发展潜力。风力发电则涉及风力发电机和相应的并网控制系统，用于确保稳定的电能供应。 新能源并网准则对于确保新能源发电与传统电网的兼容性和稳定性至关重要。课程中会详细讲解这些准则，以便学生理解并掌握如何设计和实施有效的并网控制策略。风力并网发电的基本控制涵盖了风力发电机的控制方法，以保持电网电压和频率的稳定。而光伏发电并网控制则关注光伏逆变器的角色，确保电能质量符合电网要求。 在控制技术方面，课程特别强调了锁相环(PLL)的工作原理，这是一种用于同步发电机和电网频率的电路，确保了发电设备与电网的精准同步。孤岛检测技术用于识别和处理光伏发电系统与电网断开的情况，防止电网安全问题。无缝切换控制则关注在电网故障或维护时，确保供电连续性。低电压穿越技术则是指当电网电压骤降时，发电设备仍能维持并网运行的能力，以避免电网崩溃。主动功率控制是另一种重要的控制策略，允许发电设备根据电网需求动态调整输出功率。 课程的授课方式结合了讲解、讨论、小论文撰写和仿真作业，以促进学生的主动学习和实践操作。考核方式包括小论文、仿真作业和考试，强调理论与实践的结合。参考教材和扩展阅读材料提供了深入学习的资源，如《新能源发电与控制技术》和《新能源并网发电系统的低电压穿越》等。 在实际操作中，学生将使用MATLAB/Simulink进行仿真，这是电力系统建模和分析的常用工具。此外，课程强调研究生课程的开放探讨性质，鼓励学生独立思考和创新。 总体来说，这门课程为学生提供了一个全面了解新能源发电及其并网控制的平台，通过理论与实践相结合的方式，培养他们在未来应对电力系统中新能源挑战的能力。

随着经济的发展、社会的进步，人们对能源利用的要求越来越高。而在能源危机日趋严峻的背景下，寻找安全清洁的新能源成为当前人类面临的迫切课题。太阳能以其独特的优势成为发展新能源的首选，太阳能发电尤为让人青睐。

光伏发电是一种利用半导体材料的光生伏特效应，将太阳能直接转化为电能的技术。这一过程涉及到太阳电池板（组件）、控制器和逆变器等关键组成部分。太阳电池板由多个电子元器件串联并封装保护，形成大面积组件，通过功率控制器形成完整的光伏发电装置。 光伏发电的工作原理基于半导体的光电效应。当太阳光照射在P-N结（由P型和N型半导体材料结合的区域）上时，光子的能量被电子吸收，使得电子克服内部引力逸出，形成光电子，导致P极区和N极区之间产生电势差，进而形成电流。这个过程既包括光能转化为电子动能，也包括电子在电场作用下形成电流，最终产生电能。 相比传统的火力发电，光伏发电有诸多优点：建设周期短，环保无污染，不受地理位置限制，可与建筑结合等。然而，它也存在一些不足，如能量密度低，需要大面积收集，发电成本相对较高，且光伏板制造过程可能对环境造成一定影响。此外，光伏电池的转化率受到材料性能限制，尽管有不同类型的电池，如单晶硅、多晶硅和薄膜电池，但目前普遍转化率在15%-23%之间，且存在效率衰减问题。 光伏发电系统主要分为独立光伏发电、并网光伏发电和分布式光伏发电。独立光伏发电不依赖电网，包括太阳能电池组件、控制器和蓄电池；并网光伏发电则直接将电力并入公共电网，有时需要配备蓄电池；分布式光伏发电是小型系统，适用于满足特定用户需求，通常在用户现场附近安装。 光伏发电系统的结构包括电池方阵、跟踪系统（确保最佳光照角度）、控制器（保护蓄电池过充/过放）、蓄电池组（储存电能）和逆变器（直流电转交流电）。近年来，随着技术进步，光伏发电成本已显著降低，投资成本降至8元/瓦以下，度电成本降至0.6-0.9元/千瓦时，且由于环保考虑，其成本优势日益显现，未来有望在能源领域扮演更重要的角色。

太阳能光伏发电系统的原理原理解说及其未来发展

关注私信获取 原始资料： 1、发电厂情况： （1）类型：水电厂 （2）发电厂容量与台数3*50MW，发电机电压 =10.5KV,cosφ=0.85。 （3）发电厂年利用小时数：TMAX=4200h （4）发电厂所在地最高温度40度，平均气温20度，气象条件一般，，所在海拔2800 m。 2、电力负荷情况 （1）发电机电压负荷：最大负荷6MW，最小负荷2MW，COSφ = 0.85，Tmax = 4000h （2）35KV电压负荷： 最大负荷30MW，最小负荷为10MW，COSφ=0.85，Tmax =4500h （3）其余功率送入110KV系统，系统容量5000MVA。归算到110KV母线阻抗为0.02，其中 =100MV•A （4）自用电4% （5）供电线路数目 ①发电机电压10.5KV，架空线路4回，每回输送容量2MW，cosφ=0.85 ②35KV架空线路4回，每回输送功率15MW,cosφ=0.85 ③11OKV架空线路2回，与系统连接。

在风能领域，Simulink作为一种强大的仿真工具，被广泛应用于风力发电系统的研究与设计。本模型基于Simulink 2020b版本构建，旨在模拟风速对风力发电机性能的影响，帮助工程师理解和优化风电系统的运行特性。下面我们将深入探讨相关知识点。 Simulink是MATLAB环境下的一个可视化仿真工具，它提供了丰富的库函数、模块和模型，支持用户通过图形化界面构建复杂的动态系统模型。在这个风速仿真模型中，我们可以通过Simulink构建风速的随机生成模型，模拟真实世界中风速的不稳定性。 1. **风速模型**：在风力发电系统中，风速是关键参数之一，它直接影响着风力发电机的功率输出。模型通常采用Weibull分布或Rayleigh分布来模拟自然风速的统计特性。在Simulink中，我们可以构建这些概率分布模型，并通过随机数生成器模块产生符合特定分布的风速序列。 2. **风机模型**：风力发电机的模型也是该仿真中的重要组成部分。常见的风机模型有叶片负载模型、发电机模型、变桨控制系统等。这些模型可以帮助分析不同风速下风机的机械和电气性能，例如功率曲线、转速控制等。 3. **风力发电系统**：完整的风力发电系统包括风轮、传动链、发电机、变频器以及电网接口等部分。通过Simulink，我们可以建立这些部分的动态连接，分析整个系统在不同风速条件下的稳定性和效率。 4. **控制策略**：在风力发电中，控制策略对于优化性能至关重要。例如，变桨距控制可以调整叶片攻角以适应风速变化，提高发电效率；而最大功率点跟踪（MPPT）控制则确保发电机在任何风速下都能获得最佳输出。Simulink可实现这些控制策略的仿真和优化。 5. **仿真分析**：完成模型构建后，我们可以进行仿真运行，观察并分析风速变化对风力发电机性能的影响，如功率波动、系统稳定性等。此外，还可以通过添加故障模型进行故障诊断和容错能力研究。 6. **版本兼容性**：由于模型使用的是2020b版本的Simulink，可能有些用户会遇到版本兼容性问题。如果遇到无法打开的情况，建议联系模型提供者获取低版本的兼容文件。 这个"基于Simulink的风速仿真模型"涵盖了风能领域的多个重要知识点，包括风速建模、风机性能分析、控制策略设计以及系统仿真。通过这个模型，研究人员和工程师能够更好地理解和优化风力发电系统的性能，为清洁能源的发展贡献力量。

"基于PLC的发电机组控制系统设计" 本文主要介绍了基于PLC的发电机组控制系统设计，旨在解决柴油发电机组控制系统的可靠性和灵活性问题。该系统使用Siemens S7-300系列PLC作为主控模块，具有高可靠性、高灵活性和简单操作等特点。该系统可以自动完成发电机组的自启动、供电故障切换、转速自动调节、电量参数自动检测等功能。 在系统设计中，PLC控模块是核心组件，负责机组的自动控制和监控。该系统还包括了机组运行参数监控、状态检测、控制输出等模块。机组运行参数监控模块包括机组输出电压、电流、电源频率、起动电池的电压、冷却水水温和柴油油压等参数检测。状态检测模块包括机组转速报警状态、超温报警状态和冷却水箱低水位状态等状态检测。控制输出模块包括机组的起动和停机等控制输出。 该系统的设计目标是提高自动化机组的自动化水准，解决柴油发电机组控制系统的可靠性和灵活性问题。该系统可以广泛应用于医院、宾馆、贸易中心、计算中心、邮电通讯设施、发电厂等部门。 在系统设计中，使用了Siemens S7-300系列PLC作为主控模块，该模块具有高可靠性、高灵活性和简单操作等特点。该模块可以完成机组的自动控制和监控，并具有通讯功能，可以与其他设备进行通讯。 在系统设计中，还使用了多种检测模块，例如四路八位模拟量输入模块、两个八路开关量输入模块、两个16 路开关量输出模块等。这些模块可以实现机组输出电压、电流、电源频率等参数检测，并可以连接操作按键、机组的运行状态以及电网的状态等。 本设计的系统功能包括发电机组的自动启动和自动停机、工程市电和机电的自动切换、转速自动调节、电量参数自动检测等功能。该系统可以提高自动化机组的自动化水准，解决柴油发电机组控制系统的可靠性和灵活性问题。 本文介绍了基于PLC的发电机组控制系统设计，旨在解决柴油发电机组控制系统的可靠性和灵活性问题。该系统具有高可靠性、高灵活性和简单操作等特点，广泛应用于医院、宾馆、贸易中心、计算中心、邮电通讯设施、发电厂等部门。

针对风光蓄互补发电系统，提出一种改进的容量优化配置方法，考虑独立和并网两种模式，对风力发电、光伏发电和蓄电池的容量进行最优配置。该方法充分利用风光互补特性，在系统独立运行时，只需较小的蓄电池容量即可保证高供电可靠性，并可减少蓄电池的充放电次数和放电深度；在系统并网运行时，进一步提出采用分时段优化策略来配置所需蓄电池的容量，保证负荷供电需求和入网功率的波动特性满足要求。算例验证了所提改进优化方法的合理性和优越性。

研制了分层的乌江梯级水电站群优化调度控制系统,由3个子系统组成:水情测报系统、水库调度系统和梯级远程集中监控系统。将调度控制的优化分解为3个子系统的优化控制。运用了梯级最大发电量、梯级最大蓄能量和梯级各电站最小库水位越限程度3个优化准则,并针对各个优化准则建立了相应的数学模型。在对适用于梯级水电站群优化调度计算的各类优化算法进行分析并结合实际运用情况的基础上,提出应优先考虑采用改进动态规划算法求解梯级水电站群优化调度问题。实际运行情况表明,优化调度控制大幅提高了乌江梯级水电站群的经济效益和运行管理水平。

【Simulink教程案例42】使用simulink实现基于MPPT最大功率跟踪的光伏发电控制系统。 simulink入门60例第42课的完整建模仿真。 订阅用户使用，有解压密码，解压密码在订阅教程例。