基于物联网电气模型的直流微型风力发电机升压转换器

本实验建立同步电机作为发电机的工作模型，并评估其在不同条件下的性能表现，包括实际负载和空载运行。所选用的发电机具有3000 kVA功率、6600 V相间电压和50 Hz频率，采用三相星形连接。电机特性包括0.07 Ω的电枢电阻和每相0.7 Ω的色散电抗。建议的模型适用于各种规模的发电设备。

MATLAB提供了一个简便的平台，用于测试双馈风力发电机的并网系统。

本软件包提供了一个可配置的Simulink模型，适用于具有PWM PI控制器的三种不同类型的DC-DC转换器（降压、升压和降压-升压转换器）。它演示了如何将电压从5伏升至25伏，适用于DC-DC转换器及其控制的教学。该模型还提供了如何在Simulink中屏蔽子系统的示例。随附一个HTML和一个pdf文件，解释了三种不同类型DC-DC转换器的非线性Simulink模型原理。模型不需要其他Simulink模块，例如SimPowerSystems。

在t=30秒时，风力发电机突然跳闸，对电网频率产生了不良影响。

介绍了两种风速预测方法： 方法1：基于LSTM神经网络的风速预测，使用两层LSTM网络进行时间序列预测，避免梯度消失问题。相关代码：lstm.py，使用keras框架搭建。 方法2：基于CNN和RNN融合模型结合FRS与风速软测量进行风速预测，利用模糊粗糙集属性约简改进的Matlab算法。该方法的核心在于输入参数的融合与预测的准确性提升。实现使用PyTorch进行搭建的Clstm神经网络模型。 整体预测框图展示了这两种方法的结合使用及其风速预测结果。

逆变器与升压变换器协同工作的Matlab开发项目。

探讨了电池连接至MPPT升压转换器时，随着占空比的变化，输出电流而非输出电压的变化情况。模拟结果清晰展示了这一关系，特别涵盖了“扰动和观察”（P＆O）MPPT算法的应用。

Ćuk 转换器可以将输入端的直流电压转换为输出端极性相反的直流电压。 工作原理 Ćuk 转换器使用额外的电感器和电容器来存储能量，这与降压、升压和降压-升压转换器不同。 考虑以下 MOSFET 导通状态序列： 导通状态： 电感 L1 的电流线性增加，二极管阻塞。 关断状态： 由于电感 L1 的电流不能突然改变，二极管必须承载电流，因此它换向并开始导通。能量从电感 L1 转移到中间电容器 C2，导致电感器电流减小。 导通状态： 电感 L1 的电流再次线性增加，二极管阻塞。中间电容器放电并通过电感器 L2 为负载 RC 供电。电阻 R 两端的感应电压与输入电压极性相反。 该电路有两个操作限制。对于 PWM 占空比 D ➝ 0，输出电压为零，而对于 D ➝ 1，输出电压向负无穷大增长。在这些限制之间，连续导通模式下的输出电压由下式给出： Vout = -D/(1-D)

探讨发电机并网的工作原理，并详细介绍如何利用Matlab进行动态仿真分析，帮助读者深入理解并网过程。