基于补偿网络电流分析的恒压恒流无线充电系统

为了避免民用飞机机载设备与电源插拔过程中带来电火花的危险,并提高设备充电的便利性,本文采用无线充电方式为其进行供电。在恒压恒流无线充电系统中,补偿网络支路电流大小不仅决定功率器件成本,也与系统损耗直接相关。因此,对补偿网络电流优化,是实现高效无线电能传输的重要途径。本文首先分析了低阶网络的回路电流关系,得到了回路电流最小的条件,进一步推广到高阶网络,获得最优补偿网络电流一般性方法。其次,在分析原副边完全对称补偿网络具有实现恒压或恒流的基础上,得到一系列恒压恒流拓扑,并结合最优补偿网络电流方法对拓扑进行参数设计,同时采用原边电流检测方法进行恒压恒流切换,避免了原副边之间的通信。最后,通过仿真和实验验证电流优化方法和负载无关实现方法,结果表明,所述拓扑具有很好的恒压恒流输出特性,同时电流优化方法能大幅度减小回路电流应力,从而提高系统传输效率。     

利用混合拓扑实现强抗偏移性能的紧凑型电动汽车无线充电系统

电动汽车无线充电由于具有自动化、安全性和便利性等优势,得到广泛的研究。电动汽车无线充电技术上存在的障碍包括抗偏移性能的问题,基于LCC-S和S-S拓扑串联构成的混合补偿拓扑,提出一种新型的具有强抗偏移性能的紧凑型电动汽车无线充电系统。使用1套单极型线圈和1套田字形线圈作为2套拓扑的功率传输线圈,以提升电动汽车前进方向和车门到车门方向的抗偏移性能。原边的田字形线圈既作为功率传输线圈,又作为LCC-S拓扑中的补偿电感,实现紧凑和低成本的结构。所提系统实现2个方向的抗偏移性能。最后,通过实验验证所提方案的有效性。     

考虑整流性负载特性的LCC-S型无线电能传输系统优化设计

无线电能传输系统中的整流性负载具有非线性特征,而对系统传输特性分析和谐振参数设计时常采用基波分析法,将整流性负载等效为纯电阻,导致理论分析与实际存在一定偏差、系统偏离谐振状态。针对该问题,以LCC-S型无线电能传输系统为研究对象,考虑谐波以及整流性负载的非线性,对系统传输特性进行分析,进而提出基于整流性负载补偿的负载阻抗和接收端串联谐振电容参数的计算方法,并对逆变电路开关特性进行分析验证。所提接收端谐振参数设计方法能够使系统接收端回路谐振,提高系统的输出功率;降低逆变电路开关管的关断电流,提升系统的传输效率。搭建了一套2.5 kW的LCC-S型无线电能传输实验平台,验证了理论分析与所提参数设计方法的有效性和正确性。     

电动汽车LCC型无线充电电路特性分析

针对电动汽车无线充电输出功率小、传输效率低等缺点,在LCC型补偿拓扑基础上,给出电动汽车无线充电电路模型,得到效率与功率表达式。分析该电路模型传输效率、输出功率随松耦合变压器原副边间距、工作频率和等效负载之间的关系。构建实验样机,实验结果验证与理论分析中电路传输效率随变压器原、副边间距变化趋势的一致性。     

拓扑环小生境粒子群算法在无功优化中的应用

以系统的有功网损和投资设备的综合费用最小作为优化目标设计了基于拓扑环的小生境粒子群优化算法。首先对粒子进行编号,选取相邻几个粒子形成局部粒子群;然后将粒子速度迭代计算中的全局最优用邻域最优代替。通过这种控制信息传播速度的方式,避免了由于粒子间信息传播过快而陷入局部最优,同时形成了稳定的小生境,提高了对问题的求解能力。系统算例结果表明,该算法在技术上可行且效果较好。     

基于改进离散粒子群算法的多目标无功优化

针对离散粒子群算法直接应用于无功优化后存在优化迭代过程易陷入局部最优解且后期收敛速度慢等问题,结合混沌算法,提出更加有效的改进离散粒子群算法求解多目标无功优化问题。同时,对每次迭代后产生的控制变量进行混沌优化,从而避免无功优化控制变量陷入局部极值区域。通过算例分析表明,采用改进离散粒子群算法进行无功优化,能够及时跳出局部最优得到全局最优解,且收敛速度快。     

浮标ICPT系统双LCC-S混合补偿方法研究

为了保证浮标感应耦合电能传输(ICPT)系统在负载变化时仍然能够稳定工作,基于LCC拓扑电路,建立双LCC-S补偿型浮标ICPT系统模型,并提出一种实现水上初级线圈电流幅值恒定,负载端电压稳定输出的方法.首先分析了水下拾取端串联补偿的恒压特性,然后根据反射阻抗的特点,分析了系泊钢缆回路LCC拓扑、水上初级回路LCC拓扑的恒流特性.推导出了浮标ICPT系统各个回路补偿拓扑参数配置的约束条件,并据此设计了合理的ICPT系统参数来搭建样机进行实验,以验证理论分析的正确性.实验表明,系统在20 V电源时,水上发射线圈电流与接收端电压在负载变化时仍然能够保持稳定.     

基于整流性负载补偿的无线充电系统T型阻抗匹配网络设计方法的优化

无线充电系统的阻抗匹配对于提高系统的能量传输能力具有重要意义。针对现有纯阻性整流性负载分析方法的缺点与不足,提出一种基于整流性负载补偿的无线充电系统T型阻抗匹配网络的优化方法。首先,分析基于传统整流性负载分析方法的T型阻抗匹配网络。其次,分析整流性负载的非线性特征,得出其感性特征不能忽略的结论,并根据此结论研究补偿整流性负载的方法,对T型阻抗匹配网络的设计方法进行优化。最后,对提出的优化方法进行仿真和实验验证。仿真和实验结果表明,该优化方法能够将无线充电系统的能量传输效率提高近1%,输出功率从2.52k W增大至2.77k W。     

一种基于子区域粒子群的无功优化算法研究

针对粒子群算法在寻优时容易陷入局部最优的不足,提出了一种基于子区域粒子群的算法,并运用到电力系统无功优化中。该算法将搜索空间划分成若干个子区域,在各个子区域中均使用粒子群算法进行寻优,通过比较各个子区域的全局最优解,得出整个搜索空间的全局最优。结合无功优化的数学模型应用于IEEE30节点之中,并与标准粒子群算法以及自适应变异粒子群算法的结果相比较,结果表明基于子区域粒子群算法能够大大地降低在寻优过程中陷入局部最优的概率,寻找出更好的全局最优解,在电力系统无功优化中得到良好的应用。     

可实现接收端轻量化和抗短路的无线充电系统LCC-S补偿参数配置方法

功率等级提升与轻量化是电动汽车无线充电系统(wireless charging system,WCS)的重要发展方向，如何在轻量化设计基础上兼顾极端工况耐受能力，则是当前面临的关键问题之一。文中基于大功率WCS传统模块化并联结构，提出一种接收端失谐的补偿参数配置方法；分析采用该配置方法后WCS能量传输特性，揭示其具有直流输出波动平抑和抗短路能力；进一步从优化输出功率和传输效率角度，制定具有抗短路能力的大功率轻量化WCS整体设计流程；研制一台3kW无线充电原理样机，对上述方法正确性和设计流程有效性进行实验验证。结果表明，与采用传统LCC-S拓扑的WCS相比，改进后系统效率可达95.7%，直流输出脉动减小近80%，系统滤波电容容量可减小约90%，接收端短路电流为额定值1.4倍左右，具有较强抗短路能力。     

基于无线能量传输的充电平台设计及其性能分析

无线能量传输作为一种新型的电力传输技术,为数量飞速增长的电子产品提供了便捷的充电方式,然而大功率驱动电路、充电距离和效率一直是制约无线充电技术实际应用因素.针对这些问题,基于磁耦合无线能量传输理论,对无线充电的等效电路进行了理论分析,探讨了影响充电效率的主要因素.以STM32单片机作为控制核心,通过设计大功率H桥式驱动电路、整流电路等,研制并搭建了无线能量传输充电实验平台,并对系统工作频率、无线充电距离以及有无中继线圈对系统性能的影响进行了实验和分析.结果表明所设计的无线能量传输充电平台具有相对完整的功能,且在24 V驱动电压、2 cm充电距离的情况下,负载接收功率达到了2.5W.     

基于环形拓扑的粒子群优化算法在无功优化中的应用

电力系统无功优化是一个复杂非线性的动态问题,将粒子群优化算法用于电力系统优化虽然取得了广泛的应用,但粒子群本身存在早熟的问题使得无功优化过程中容易陷入局部最优,导致优化效果不理想。针对粒子群因为全连接拓扑造成的早熟问题,将一种环形拓扑的粒子群算法用于无功优化,使用标准测试函数测试表明其性能较一般粒子群好,然后将其用于IEEE14节点的无功优化,结果表明其收敛结果明显优于原粒子群。     

基于隔离小生境粒子群算法的APF优化配置

随着非线性负载的广泛应用,传统负荷端分散的谐波治理方式弊端渐显。以中小型电网中有源电力滤波器的集中补偿配置为目标,设计一种基于隔离小生境粒子群算法的APF优化配置方法。建立了有源电力滤波器的优化配置数学模型,以节点电压畸变率均方根为目标函数,并使用罚函数处理约束条件。改进后的粒子群算法兼顾全局与局部寻优能力,避免陷入局部最优点。在阐述所提优化配置方法流程的基础上,IEEE算例分析表明该配置方法可以同时进行APF位置和容量的寻优,治理后系统各节点总谐波电压畸变率小于4%,谐波附加损耗降低90%以上,实现对单、多谐波源系统电能质量的有效治理。     

考虑谐振的混合型有源滤波器参数优化配置

针对混合型有源滤波器在实际应用时,无功补偿不能出现过补偿及谐振的问题,提出采用电容无功补偿功率与串并联谐振频率的关系作为约束条件对并联混合型有源滤波器SHAPF(shunt hybrid active powerilter)参数进行优化配置.寻优算法采用改进的粒子群优化算法IPSO (improved particle swarm optimization),根据粒子群算法参数速度v和惯性因子ω的关系,提出时变的非线性三角函数方法来控制参数,加速了算法的收敛速度,防止陷入局部最优.通过Matlab进行仿真验证,SHAPF的参数设计得到了优化配置,具有良好的滤波效果.在实例应用中,有效地避免了谐振,具有一定的工程应用价值.     

基于模拟退火粒子群算法的波浪发电系统最大功率跟踪控制

波浪发电系统最大功率点跟踪控制中,传统粒子群算法存在早熟收敛和局部搜索能力不足问题,为此提出基于模拟退火算法的粒子群优化方案。该算法每次更新粒子的速度和位置时,通过比较当前温度下各个粒子的适配值与随机数的大小,从所有粒子中确定全局最优解的替代值,从而使粒子群算法在发生早熟收敛时能够跳出局部最优并快速找到全局最优解。仿真结果表明,与传统粒子群优化算法相比,模拟退火粒子群算法可有效避免波浪发电系统陷入局部最大功率点,并快速实现全局最大功率跟踪,提高了波浪能捕获率。     

基于E类放大器的感应电能传输系统研究

主要研究了一种基于E类功率放大器的非接触感应电能传输拓扑,分析了其运行的基本原理,并主要在感应充电等实际应用场合中充电负载会出现大范围变动的情况,从负载的角度出发,对原、副边补偿阻抗网络的选择和系统各参数的设计,给出了基于最优负载下的具体设计方法.理论和实验结果表明,在负载大范围变动时,无须外加复杂的控制电路,依靠系统...     

交直流电网的无功补偿选点及容量优化研究

目前,有关交直流电网无功优化的研究受到了越来越多的关注。针对交直流电网的无功优化问题,提出了一种基于改进粒子群算法的交直流电网无功补偿优化方法。首先优化了无功补偿的选点方法。在奇异值分解原理的基础上,采用多次潮流计算、逐次定点的方法进行无功补偿选点,避免了无功过补偿。然后提出了一种基于分组寻优的改进粒子群算法,该算法可有效避免陷入局部最优解,提高寻优速度。最后,采用改进的IEEE-57标准节点系统对所提出的方法进行验证。相比传统方法,该方法能够有效提高交直流电网的电能质量,减少无功补偿容量,具有更好的优化效果。     

基于差分进化粒子群神经网络的用户侧储能容量优化配置

为提高用户侧储能系统的经济性及使用寿命,提出一种基于差分进化-粒子群BP神经网络的储能优化配置算法.以提高系统可靠性和降低系统投资成本为目标,以储能电池充放电功率限制以及系统最大装机容量等为约束条件,搭建了用户侧储能容量优化配置模型.提出的差分进化和粒子群的混合算法,保留粒子群算法早期收敛速度快的优点,加入差分进化算法以此保障种群的多样性,避免算法过早陷入局部最优,并相应减少粒子群控制参数数量,提高算法的性能,加快算法收敛速度,优化BP神经网络初始权重和阈值.算例结果表明,相比单一的差分进化法和粒子群算法,采用混合算法能够更快更好地得到优化结果.仿真结果表明了算法的有效性,在保证系统运行可靠性的同时,有效降低了系统的投资成本,使系统的经济性得以提升.     

基于黄金分割的混沌粒子群优化算法在配电网无功规划中的应用

首先以有功损耗功率最小作为目标函数,将节点电压越限和发电机无功出力越限作为罚函数,建立无功补偿在配电网中优化配置的数学模型。然后设计基于黄金分割的混沌粒子群优化算法对上述模型进行求解。该算法通过黄金分割评判准则,按照适应度的高低,将粒子群分成标准粒子和混沌粒子两部分,同时解决了粒子群优化过程中容易陷入局部最优和混沌算法重复搜索部分解的问题,从而可以更有效地搜索到全局最优解,成功地提高了无功优化问题的求解速度,使算法能更好地适应问题的求解。算例结果表明,该方法技术上可行且效果较好。     

电动汽车充电系统的负载识别技术研究

为解决采用感应耦合电能传输(ICPT)技术的电动汽车无线充电系统中由于负载未知从而导致无法实现负载与功率相匹配的问题,提出一种基于S-LCL补偿拓扑的ICPT系统的负载识别方法,通过原边补偿电容两端电压与负载之间的关系确定负载的大小,同时该系统还能够在不加入任何控制的条件下实现负载的恒压输出,解决了传统方法造成的算法复杂、系统体积过大等问题。实验证明了基于S-LCL补偿拓扑的ICPT系统负载识别方法的有效性和实用性。