​【Simulink】 风光储与电解制氢系统仿真模型(光伏耦合PEM制氢)

简介: 该仿真模型采用Simulink实现风光储与电解制氢系统的协同运行,涵盖光伏、风电、储能及电解槽制氢模块。光伏模块通过MPPT算法优化性能;储能系统采用双闭环控制维持电压稳定;风电模型利用永磁同步电机和变流器提高效率;电解槽制氢系统采用功率外环加电流内环控制实现恒功率制氢。仿真旨在整合风能、太阳能、储能和制氢技术,实现清洁能源高效利用,适用于研究和优化综合能源系统。提供2016b/2018b/2023b三个版本的模型,方便学习研究。

主要内容  

在电力系统分析中,能源的综合利用是永恒的主题,该仿真采用simulink实现风光储与电解制氢系统仿真模型。光伏模块通过通过模拟光伏阵列的特性、mppt最大功率点跟踪算法以及功率变换电路的工作原理,来分析和优化光伏系统的性能;储能采用电压电流双闭环控制,利用储能控制策略调节功率变换器的开关状态,实现对电池充放电的精确控制,以维持母线电压稳定;风电模型通过桨叶捕获风能,经永磁同步电机和机侧变流器将机械能转化为电能,并采用最大功率点跟踪技术提高发电效率;电解槽制氢系统是一个涉及电能转换、电化学反应、参数控制和监测等多方面的复杂系统,采用功率外环加电流内环控制,恒功率制氢。仿真模型旨在模拟风光储一体化系统与电解制氢系统的协同运行,通过整合可再生能源(风能和太阳能)、储能系统和电解制氢技术,实现清洁能源的高效利用和存储,对于研究和优化此类综合能源系统具有重要意义。仿真采用simulink,有2016b/2018b/2023b三个版本,且有只含光储和电解制氢的simulink模型,方便研究学习!


模型研究  

  • 整体模型


整体模型采用分区设置,风光储及电解槽制氢模块划分清晰

  • 光伏模块


橙色部分是光伏阵列的模型,它接收光照强度(Ir)和温度(T)等参数作为输入,MPPT 的作用是通过调整光伏阵列的工作点,使其始终工作在最大功率点,以提高光伏系统的效率。

  • 储能模块


  • 风机模块


整个风力发电系统仿真模型通过模拟风能捕获、机械能与电能转换、电能变换与控制以及功率监测等过程,全面展示了风力发电系统的工作原理和性能特点。

  • 电解槽制氢模块


 结果一览  

相关文章
|
14天前
|
供应链 监控 安全
对话|企业如何构建更完善的容器供应链安全防护体系
阿里云与企业共筑容器供应链安全
171332 12
|
17天前
|
供应链 监控 安全
对话|企业如何构建更完善的容器供应链安全防护体系
随着云计算和DevOps的兴起,容器技术和自动化在软件开发中扮演着愈发重要的角色,但也带来了新的安全挑战。阿里云针对这些挑战,组织了一场关于云上安全的深度访谈,邀请了内部专家穆寰、匡大虎和黄竹刚,深入探讨了容器安全与软件供应链安全的关系,分析了当前的安全隐患及应对策略,并介绍了阿里云提供的安全解决方案,包括容器镜像服务ACR、容器服务ACK、网格服务ASM等,旨在帮助企业构建涵盖整个软件开发生命周期的安全防护体系。通过加强基础设施安全性、技术创新以及倡导协同安全理念,阿里云致力于与客户共同建设更加安全可靠的软件供应链环境。
150295 32
|
25天前
|
弹性计算 人工智能 安全
对话 | ECS如何构筑企业上云的第一道安全防线
随着中小企业加速上云,数据泄露、网络攻击等安全威胁日益严重。阿里云推出深度访谈栏目,汇聚产品技术专家,探讨云上安全问题及应对策略。首期节目聚焦ECS安全性,提出三道防线:数据安全、网络安全和身份认证与权限管理,确保用户在云端的数据主权和业务稳定。此外,阿里云还推出了“ECS 99套餐”,以高性价比提供全面的安全保障,帮助中小企业安全上云。
201962 14
对话 | ECS如何构筑企业上云的第一道安全防线
|
3天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 PyTorch
深入剖析Transformer架构中的多头注意力机制
多头注意力机制(Multi-Head Attention)是Transformer模型中的核心组件,通过并行运行多个独立的注意力机制,捕捉输入序列中不同子空间的语义关联。每个“头”独立处理Query、Key和Value矩阵,经过缩放点积注意力运算后,所有头的输出被拼接并通过线性层融合,最终生成更全面的表示。多头注意力不仅增强了模型对复杂依赖关系的理解,还在自然语言处理任务如机器翻译和阅读理解中表现出色。通过多头自注意力机制,模型在同一序列内部进行多角度的注意力计算,进一步提升了表达能力和泛化性能。
|
7天前
|
存储 人工智能 安全
对话|无影如何助力企业构建办公安全防护体系
阿里云无影助力企业构建办公安全防护体系
1253 8
|
8天前
|
人工智能 自然语言处理 程序员
通义灵码2.0全新升级,AI程序员全面开放使用
通义灵码2.0来了,成为全球首个同时上线JetBrains和VSCode的AI 程序员产品!立即下载更新最新插件使用。
1306 24
|
9天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 搜索推荐
自注意力机制全解析:从原理到计算细节,一文尽览!
自注意力机制(Self-Attention)最早可追溯至20世纪70年代的神经网络研究,但直到2017年Google Brain团队提出Transformer架构后才广泛应用于深度学习。它通过计算序列内部元素间的相关性,捕捉复杂依赖关系,并支持并行化训练,显著提升了处理长文本和序列数据的能力。相比传统的RNN、LSTM和GRU,自注意力机制在自然语言处理(NLP)、计算机视觉、语音识别及推荐系统等领域展现出卓越性能。其核心步骤包括生成查询(Q)、键(K)和值(V)向量,计算缩放点积注意力得分,应用Softmax归一化,以及加权求和生成输出。自注意力机制提高了模型的表达能力,带来了更精准的服务。
|
7天前
|
消息中间件 人工智能 运维
1月更文特别场——寻找用云高手,分享云&AI实践
我们寻找你,用云高手,欢迎分享你的真知灼见!
594 23
1月更文特别场——寻找用云高手,分享云&AI实践
|
7天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
|
13天前
|
人工智能 自然语言处理 API
阿里云百炼xWaytoAGI共学课DAY1 - 必须了解的企业级AI应用开发知识点
本课程旨在介绍阿里云百炼大模型平台的核心功能和应用场景,帮助开发者和技术小白快速上手,体验AI的强大能力,并探索企业级AI应用开发的可能性。