CN108322050B - 一种适用于谐振网络的拓扑优化与元件参数优化方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种适用于谐振网络的拓扑和参数的最优化方法,本发明是以双边LCCL(L‑电感,C‑电容)为基本拓扑,然后以损耗最小确定目标函数,使用计算机全局最优化算法在约束条件下对LCCL拓扑进行优化,能够优化出一种效率最高的谐振网络拓扑和参数。优化的目的是使传输效率最高,即谐振网络中元件的总损耗最小。因此使用全局最优算法能够筛选出效率最高的拓扑,同时得到该拓扑的最优参数。本发明具有广泛的适用性,能够解决谐振网络应用不匹配导致的传输效率不高、输入电压范围小等的问题,而且是利用算法优化,具有快速、计算简便、实际模型效率高等优点。

Description

一种适用于谐振网络的拓扑优化与元件参数优化方法
技术领域
本发明涉及一种适用于谐振网络的拓扑优化与元件参数优化方法,属于无线充电谐振网络优化和计算机最优化算法领域。
背景技术
近年来清洁环保的电动汽车收到消费者和政府的青睐,尤其电动汽车的续航能力逐渐提高,电动汽车的需求也越来越旺盛。无线充电技术作为电动汽车充电技术的一种,具有广泛的应用前景。在谐振式无线电能传输中,谐振网络具有非常关键的作用,其谐振拓扑的选择和参数优化都影响了整个充电电路的性能,但在实际应用中,没有一种全面合理的拓扑优化和参数优化方法,同时谐振网络的特性也没有完全研究透彻。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种适用于谐振网络的拓扑优化与元件参数优化方法,以用于在含有谐振网络的电路中,利用计算机进行全局最优化算法,可以为谐振拓扑优化提供一种新思路的同时还意味着高效率。
本发明的技术方案是:一种适用于谐振网络的拓扑和元件参数优化方法,其基本思路为:以双边LCCL拓扑作为谐振网络的基本拓扑,然后根据输入电压或者输入电流、输出电压或者输出电流、输出功率和谐振条件(L1和L2的电感值,耦合系数k,互感M和谐振频率ω),以损耗最小为目标函数,可以得到原边和副边分别为LCCL、LCL、S、P和CCL五种拓扑的组合,相应的可以得到二十五种拓扑,如表2所示。每一种拓扑都满足给定的电压、电流、功率和谐振条件,相应地每一种拓扑都满足基尔霍夫电流定理(KCL)和基尔霍夫电压定理(KVL),这就意味在满足上述条件和约束条件的情况下求的参数,它们都对应着相应的损耗,求出其损耗,在计算机存储中将该损耗标记保存,当最后计算机求出所有拓扑的满足条件的所有参数的损耗后,将标记好的损耗进行比较,得到最小损耗,从而得到该电压电流条件下的最优拓扑和最优参数。其算法流程图如图2所示。
进一步地,所述的全局最优化算法拓扑优化是将电感和电容的参数调至零或者无穷,分别意示着开路和短路。对于电感而言,将电感值设为无穷大是开路,电感值设为零则是短路;对于电容而言,将电容值设为无穷大是短路,电容值设为零是开路。在将双边LCCL拓扑进行拓扑优化时就是将电感值或者电容值设为零或者无穷大,从而达到开路或者短路的目的。这样就可以将LCCL基本拓扑变为25种拓扑中的任意一种。
进一步地,在求解谐振网络损耗和参数时,设定好约束条件,约束条件就是双边LCCL基本拓扑中的每个电感和电容的上限值和下限值,即使优化得到另外25种拓扑中的任意一种拓扑,该拓扑也要满足约束条件,约束条件如式(1)所示:
Figure GDA0002364763450000021
在满足约束条件后,再根据式(2)所示的谐振条件和功率条件,进而求出该拓扑的参数。
Figure GDA0002364763450000022
其中,P为传输功率,ω为谐振角频率,M为线圈L1和L2互感,I1为流过线圈L1的电流,I2为流过线圈L2的电流。
假设双边LCCL拓扑对应n套相应的电感电容参数,则求解损耗时需要将该拓扑的等效电路求出,谐振网络等效电路求解是将谐振线圈L1和L2等效为T型电路,从而将模型的等效参数表示出来,根据KCL、KVL和损耗的计算公式—式(3),再求出谐振电感和谐振电容的损耗,在求出所有拓扑的所有参数的所有损耗后,从而筛选出最低损耗,根据最低损耗判断最优拓扑和最优参数。
Figure GDA0002364763450000023
式中,PLoss-L为单个电感的损耗,
Figure GDA0002364763450000024
是铜损,
Figure GDA0002364763450000025
是铁芯损耗,其中kFe是铁芯损耗系数,f是谐振频率,Bm是磁芯材料的最大磁通密度,V是磁芯的体积,α是与f相关的指数,β是与Bm相关的指数。电感Ls1、L1、L2和Ls2都可以通过上式计算出损耗。PLoss-C为单个电容的损耗,δ(f)表示电容器与频率f相关的损耗角函数,IC为流过电容的电流。PLoss-L-total为该拓扑中所有电感的损耗,PLoss-C-total为改拓扑中所有电容的损耗,PLoss-total为该拓扑总的损耗。
在使用全局最优化算法的过程中,25种拓扑总共优化出m套谐振参数,相应的可以求的相对应的损耗{PLoss-total-1,PLoss-total-2,…,PLoss-total-m},则使用目标函数
min{PLoss-total-1,PLoss-total-2,…,PLoss-total-m} (4)
求得最优拓扑和最优参数。式(4)中,min{…}是最小值函数。
本发明的有益效果是:相比利用实际模型进行优化,利用算法进行优化具有很高的灵活性,同时避免了实际参数优化的复杂性,尤其是在实际参数模型中配置谐振网络是比较麻烦的。具有广泛的适用性,能够解决谐振网络应用不匹配导致的传输效率不高、输入电压范围小等的问题,而且是利用算法优化,具有快速、计算简便、实际模型效率高等优点。
附图说明
图1是本发明原理示意图;
图2是本发明最优化算法的优化流程图;
图3是本发明双边LCCL优化得到拓扑LCL-S的过程图;
图4是本发明LCL-S的等效电路图;
图5是由双边LCCL可以优化出来的25种拓扑汇总图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式,对本发明作进一步说明。
实施例1:一种适用于谐振网络的拓扑优化与元件参数优化方法,以双边LCCL拓扑(原边LCCL和副边LCCL)为基本拓扑,然后给计算机输入目标函数(损耗最低为目标函数)、相应的条件和约束条件,利用全局最优化算法进行拓扑优化,得到满足目标函数的拓扑,双边LCCL可以优化得到P(Parallel-并联)拓扑,LCL拓扑、CCL拓扑、S(Series-串联)拓扑和LCCL拓扑5种元拓扑。在利用全局最优化算法优化后,同时得到效率最高的拓扑和元件参数。
在使用全局最优化算法的拓扑优化过程中,相应的条件为给定输入电压或者输入电流、输出电压或者输出电流、输出功率和谐振条件(L1和L2的电感值,耦合系数k,互感M和谐振频率ω)。
使用全局最优化算法优化得的拓扑和参数都是最优。
优化拓扑的原边和副边可以用LCCL、LCL、CCL、S和P五种相互组合,原副边拓扑既可以相同也可以不同,只要满足给定条件和目标函数。
在全局最优化算法中,参数优化的前提条件是谐振网络的输入电压和输入电流相同,在输出功率一定的情况下求线圈参数及其补偿网络参数,即保证输入功率和输出功率相同的情况下求谐振网络损耗最小。
谐振网络中电感的等效电阻选取同一种线,只是线的直径、长度有所差别,保证单位体积内阻唯一。
拓扑优化后的拓扑主要有P(Parallel-并联)拓扑,LCL拓扑、CCL拓扑、S(Series-串联)拓扑和LCCL拓扑5种元拓扑,其连接关系分别如下:
原边P拓扑的连接关系如下:高频逆变器的输出电压UAB的正接到Cs1的输入端,Cs1的输出端接到L1的输入端,L1的输出端回到UAB的负。L1与L2的互感为M,变比为n:1。副边S拓扑的连接关系如下:L2的输出端接到Cs2的输入端,Cs2的输出端接到整流器,L2的输入端也接整流器。
原边LCL拓扑的连接关系如下:高频逆变器的输出电压UAB的正接到电感Lf1的输入端,Lf1的输出端接到Cp1输入端和L1的输入端,Cp1的输出端回到UAB的负,L1的输出端回到UAB的负。L1与L2的互感为M,变比为n:1。副边LCL拓扑的连接关系如下:L2的输出端接到Cp2和Ls2的输入端,Cp2的输出端接到L2的输入端,Ls2的输出端接整流器。
原边CCL拓扑的连接关系如下:高频逆变器的输出电压UAB的正接到Cp1和Cs1的输入端,Cp1的输出端回到UAB的负,Cs1的输出端接到L1的输入端,L1的输出端回到UAB的负。L1与L2的互感为M,变比为n:1。副边CCL拓扑的连接关系如下:L2的输出端接到Cs2的输入端,Cs2的输出端接到Cp2的输入端,Cp2的输出端接到L2的输入端,Ls2的输出端接整流器。
原边S拓扑的连接关系如下:高频逆变器的输出电压UAB的正接到Cs1的输入端,Cs1的输出端接到L1的输入端,L1的输出端回到UAB的负。L1与L2的互感为M,变比为n:1。副边S拓扑的连接关系如下:L2的输出端接到Cs2的输入端,Cs2的输出端接到整流器,L2的输入端也接整流器。
原边LCCL的连接关系如下:高频逆变器的输出电压UAB的正接到电感Lf1的输入端,Lf1的输出端接到Cp1和Cs1的输入端,Cp1的输出端回到UAB的负,Cs1的输出端接到L1的输入端,L1的输出端回到UAB的负。L1与L2的互感为M,变比为n:1。L2的输出端接到Cs2的输入端,Cs2的输出端接到Cp2和Ls2的输入端,Cp2的输出端接到L2的输入端,Ls2的输出端接整流器。
如图1所示,由双边LCCL拓扑进行优化可以在发射侧和接收侧分别得到P拓扑、LCL拓扑、CCL拓扑、S拓扑和LCCL拓扑5种元拓扑。在发射侧和接收侧这种元拓扑相互组合就能够得到25种谐振拓扑。双边LCCL拓扑优化得到其他拓扑的过程如图3所示,以LCL-S为例描述优化过程和步骤,其他拓扑利用同样道理也可以得到。
如图3所示,从双边LCCL拓扑需要优化到LCL-S拓扑,优化过程如下:原边拓扑需将Cs1的参数设计为一个很大的数,能够使其认为Cs1的阻抗ZCs1为零,即将Cs1短路,这样可以得到LCL拓扑;副边将电感Ls2的参数设为一个接近于0的数,使其认为是短路状态,Cp2的值设为一个接近于零的数,使其阻抗变为无穷大,接近于短路,在将Cs1短路、Cp2断路和Ls2短路后得到LCL-S的拓扑。可将上述方法称为“开路短路法”。
“开路短路法”中的两种状态短路和开路的描述如下:首先根据特性求出各个元件的阻抗ZLs1、ZCp1、ZCs1、ZLs2、ZCp2和ZCs2,然后求出标准阻抗Z0
Figure GDA0002364763450000051
Cs1短路,则
Figure GDA0002364763450000052
当元件的阻抗比上Z0的比值小于0.001时则认为此元件短路。
Cp2断路,则
Figure GDA0002364763450000053
当电路中元件阻抗比上Z0的比值大于Δ1则认为该元件断路,其中Δ1是一个设定的很大的数。
利用“开路短路法”,可以得到图1中的P拓扑、LCL拓扑、CCL拓扑、S拓扑和LCCL拓扑5种元拓扑,这5种全拓扑进行组合可以得到25种谐振拓扑。因此基本能够满足无线充电的各种要求,甚至在相同的输入输出条件和输出特性下有多种拓扑满足要求。
进一步地,拓扑优化步骤得到相应的拓扑后,需要进行参数优化(即效率优化)。以LCL-S拓扑为例,如图4所示。首先求出按照谐振条件求出元件的谐振参数,求出参数后进行模型电路等效,计算损耗。
在图4,LCL-S拓扑中,rs1、r1、r2和Ro分别是Ls1、L1、L2和负载的等效电阻,M是L1和L2的互感。确定好参数后计算各个元件的损耗,电感的损耗主要包括铜耗和铁芯损耗,电感Ls1的损耗如式(8)所示,
Figure GDA0002364763450000054
式(8)中,
Figure GDA0002364763450000055
是铜损,
Figure GDA0002364763450000056
是铁芯损耗,其中kFe是铁芯损耗系数,f是谐振频率,Bm是磁芯材料的最大磁通密度,V是磁芯的体积,α是与f相关的指数,β是与Bm相关的指数。利用相同的公式可以计算出线圈L1和L2的损耗PLoss-L1和PLoss-L2。此种拓扑电感总损耗为
PLoss-L=PLoss-Ls1+PLoss-L1+PLoss-L2 (9)
电容Cp1和Cs2的损耗如式(10)所示,
Figure GDA0002364763450000061
其中δ(f)表示电容器与频率f相关的损耗角函数。
因此,拓扑LCC-S的总损耗为
PLoss-LCL-S=PLoss-L+PLoss-C (11)
而对于另外24种线圈,利用上述方法都可以求出损耗,从而进行比较,得到最低损耗,进而得到最优拓扑和最优参数。
以上结合附图对本发明的具体实施方式作了详细说明,但是本发明并不限于上述实施方式,在本领域普通技术人员所具备的知识范围内,还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。

Claims (5)

1.一种适用于谐振网络的拓扑优化与元件参数优化方法,其特征在于:以双边LCCL拓扑为基本拓扑,然后给计算机输入目标函数、相应的条件和约束条件,利用全局最优化算法进行拓扑优化,得到满足目标函数的拓扑,双边LCCL可以优化得到P拓扑,LCL拓扑、CCL拓扑、S拓扑和LCCL拓扑5种元拓扑,再利用全局最优化算法优化,同时得到效率最高的拓扑和元件参数;
在全局最优化算法中,参数优化的前提条件是谐振网络的输入电压和输入电流相同,在输出功率一定的情况下求线圈参数及其补偿网络参数,即保证输入功率和输出功率相同的情况下求谐振网络损耗最小。
2.根据权利要求1所述的适用于谐振网络的拓扑优化与元件参数优化方法,其特征在于:在使用全局最优化算法的拓扑优化过程中,相应的条件为给定输入电压或者输入电流、输出电压或者输出电流、输出功率和谐振条件。
3.根据权利要求1所述的适用于谐振网络的拓扑优化与元件参数优化方法,其特征在于:使用全局最优化算法优化得的拓扑和参数都是最优。
4.根据权利要求1所述的适用于谐振网络的拓扑优化与元件参数优化方法,其特征在于:优化拓扑的原边和副边可以用LCCL、LCL、CCL、S和P五种相互组合,原副边拓扑既可以相同也可以不同,只要满足给定条件和目标函数。
5.根据权利要求1所述的适用于谐振网络的拓扑优化与元件参数优化方法,其特征在于:谐振网络中电感的等效电阻选取同一种线,只是线的直径、长度有所差别,保证单位体积内阻唯一。
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Patentee after: Suzhou Kafang Energy Technology Co.,Ltd.

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Patentee before: Kunming University of Science and Technology

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