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

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

1. .................................................................
2. % 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
3. [b,bint,r,rint,stats]= regress(Yr,Xr);
4. % 根据回归系数计算预测值
5. Yregress  = b(1)+b(2)*Din(1,:)+b(3)*Din(2,:);
6. % 计算预测值与真实值之间的误差
7. errs      = Vmax-Yregress;
9. % 创建一个新的图形窗口
10. figure
11. % 将图形窗口划分为1行2列的子图，选择第一个子图
12. subplot(121)
13. % 绘制基于回归分析的预测值曲线，蓝色，线宽为2
14. plot(Yregress,'b','LineWidth',2);
15. % 保持当前图形，以便后续添加其他图形
16. hold on
17. % 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]
18. plot(Vmax,'-r>',...
19.     'LineWidth',1,...
20.     'MarkerSize',6,...
21.     'MarkerEdgeColor','k',...
22.     'MarkerFaceColor',[0.2,0.9,0.2]);
23. % 设置子图的标题
24. title('最大功率对应U');
25. % 设置x轴标签
26. xlabel('样本序号'); %样本个数
27. % 设置y轴标签
28. ylabel('U');
29. % 添加图例，显示曲线对应的含义
30. legend('基于回归分析的预测值','simulink真实仿真值');
31. % 选择第二个子图
32. subplot(122)
33. % 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]
34. plot(errs,'-r>',...
35.     'LineWidth',1,...
36.     'MarkerSize',7,...
37.     'MarkerEdgeColor','k',...
38.     'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
39. % 设置x轴标签
40. xlabel('样本序号'); %样本个数
41. % 设置y轴标签
42. ylabel('误差');
43. % 设置y轴的显示范围为[-5,5]
44. ylim([-5,5]);
46. % 创建一个新的图形窗口
47. figure
48. % 选择第一个子图
49. subplot(121);
50. % 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]
51. plot(wendu,Yregress,'-r>',...
52.     'LineWidth',1,...
53.     'MarkerSize',6,...
54.     'MarkerEdgeColor','k',...
55.     'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
56. % 设置子图的标题
57. title('不同温度对应的最大功率U');
58. % 设置x轴标签
59. xlabel('温度值'); %样本个数
60. % 设置y轴标签
61. ylabel('U');
62. % 添加图例，注释掉了，这里不显示图例
63. % legend('预测值','真实值');
65. % 选择第二个子图
66. subplot(122);
67. % 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]
68. plot(Light,Yregress,'-r>',...
69.     'LineWidth',1,...
70.     'MarkerSize',6,...
71.     'MarkerEdgeColor','k',...
72.     'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
73. % 设置子图的标题
74. title('不同光照强度对应的最大功率U');
75. % 设置x轴标签
76. xlabel('光强值'); %样本个数
77. % 设置y轴标签
78. ylabel('U');
80. % 创建一个新的图形窗口
81. figure
82. % 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]
83. plot(Yregress,Powmax,'-r>',...
84.     'LineWidth',1,...
85.     'MarkerSize',6,...
86.     'MarkerEdgeColor','k',...
87.     'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
88. % 设置x轴标签
89. xlabel('电压值'); %样本个数
90. % 设置y轴标签
91. ylabel('最大功率值');
92. 100

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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：

回归分析法是一种统计学上分析数据的方法，用于确定两个或多个变量之间的定量关系。在光伏发电系统最大功率计算中，主要是通过建立输出功率与相关影响因素（如光照强度、温度等）之间的回归模型，来预测在不同条件下的最大功率。

因为多元线性模型的建立或选择过程包含相当的主观性，所依据的理论和经验也可能不正确，因此并不能保证模型符合变量的实际关系。而如果模型本身有问题，那么分析的有效性和价值就很难有保证，为了保证所分析的变量关系符合多元线性回归分析的基本规定性，明确分析对象，保证回归分析的有效性和性质。 通过回归分析建立了输出功率与光照强度、温度等因素的回归模型后，就可以根据当前的光照强度和温度等条件来计算光伏发电系统的输出功率。为了找到最大功率点，可以对回归模型求导数，并令导数为0，求解得到最大功率点对应的电压或电流。

在实际应用中，也可以采用数值计算方法，如牛顿迭代法、梯度下降法等，来求解最大功率点。 在本课题中，选择回归法进行最大功率点的追踪，并且使用matlab进行仿真实验：使用光强和温度作为影响因素，电压作为输出进行建模。 

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