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基于回归分析法的光伏发电系统最大功率计算simulink建模与仿真

article 2025/3/4 0:38:26

1.课题概述

2.系统仿真结果

3.核心程序与模型

4.系统原理简介

5.完整工程文件

1.课题概述

基于回归分析法的光伏发电系统最大功率计算simulink建模与仿真。选择回归法进行最大功率点的追踪，使用光强和温度作为影响因素，电压作为输出进行建模。

2.系统仿真结果

3.核心程序与模型

版本：MATLAB2022a

.................................................................
% 进行线性回归分析，得到回归系数b、置信区间bint、残差r、残差置信区间rint和统计信息stats
[b,bint,r,rint,stats]= regress(Yr,Xr);
% 根据回归系数计算预测值
Yregress  = b(1)+b(2)*Din(1,:)+b(3)*Din(2,:);
% 计算预测值与真实值之间的误差
errs      = Vmax-Yregress;

% 创建一个新的图形窗口
figure
% 将图形窗口划分为1行2列的子图，选择第一个子图
subplot(121)
% 绘制基于回归分析的预测值曲线，蓝色，线宽为2
plot(Yregress,'b','LineWidth',2);
% 保持当前图形，以便后续添加其他图形
hold on
% 绘制Simulink真实仿真值曲线，红色箭头标记，线宽为1，标记大小为6，标记边缘颜色为黑色，标记填充颜色为[0.2,0.9,0.2]
plot(Vmax,'-r>',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.2,0.9,0.2]);
% 设置子图的标题
title('最大功率对应U');
% 设置x轴标签
xlabel('样本序号'); %样本个数
% 设置y轴标签
ylabel('U');
% 添加图例，显示曲线对应的含义
legend('基于回归分析的预测值','simulink真实仿真值');
% 选择第二个子图
subplot(122)
% 绘制误差曲线，红色箭头标记，线宽为1，标记大小为7，标记边缘颜色为黑色，标记填充颜色为[0.9,0.9,0.0]
plot(errs,'-r>',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',7,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
% 设置x轴标签
xlabel('样本序号'); %样本个数
% 设置y轴标签
ylabel('误差');
% 设置y轴的显示范围为[-5,5]
ylim([-5,5]);

% 创建一个新的图形窗口
figure
% 选择第一个子图
subplot(121);
% 绘制不同温度对应的最大功率U的曲线，红色箭头标记，线宽为1，标记大小为6，标记边缘颜色为黑色，标记填充颜色为[0.9,0.9,0.0]
plot(wendu,Yregress,'-r>',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
% 设置子图的标题
title('不同温度对应的最大功率U');
% 设置x轴标签
xlabel('温度值'); %样本个数
% 设置y轴标签
ylabel('U');
% 添加图例，注释掉了，这里不显示图例
% legend('预测值','真实值');

% 选择第二个子图
subplot(122);
% 绘制不同光照强度对应的最大功率U的曲线，红色箭头标记，线宽为1，标记大小为6，标记边缘颜色为黑色，标记填充颜色为[0.9,0.9,0.0]
plot(Light,Yregress,'-r>',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
% 设置子图的标题
title('不同光照强度对应的最大功率U');
% 设置x轴标签
xlabel('光强值'); %样本个数
% 设置y轴标签
ylabel('U');

% 创建一个新的图形窗口
figure
% 绘制电压值与最大功率值的关系曲线，红色箭头标记，线宽为1，标记大小为6，标记边缘颜色为黑色，标记填充颜色为[0.9,0.9,0.0]
plot(Yregress,Powmax,'-r>',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
% 设置x轴标签
xlabel('电压值'); %样本个数
% 设置y轴标签
ylabel('最大功率值');
100

4.系统原理简介

回归分析法基于实际采集的数据进行建模，不需要对光伏发电系统的内部物理过程有非常精确的了解，只需要关注输入变量（光照强度、温度等）与输出变量（功率）之间的统计关系，因此对于复杂的光伏发电系统，尤其是难以建立精确物理模型的系统，回归分析法是一种有效的建模方法。通过建立的回归模型，可以对未来不同光照强度、温度等条件下的光伏发电系统输出功率进行预测，为光伏发电系统的设计、运行和管理提供重要的参考依据，例如可以提前预测发电量，合理安排电力调度等。

光伏发电系统是利用太阳能电池的光伏效应将太阳能转化为电能的系统。太阳能电池的输出特性可以用其电流 - 电压（I - V）特性曲线来描述，一般来说，太阳能电池的输出电流i和输出电压v之间的关系可以用以下方程表示：