CN109861540A - 基于粒子群算法的双主动全桥直流变换器的效率优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于粒子群算法的双主动全桥直流变换器的效率优化方法，包括：对原边全桥输出电压和副边全桥输出电压进行频域变换，进一步得到频域的采用多重移相控制策略的全桥变换器有功功率和无功功率；根据有功功率和无功功率得到最小无功功率的优化目标方程；采用粒子群算法求解目标方程，得到最优解；将得到的最优解送入控制器中调制原边开关管和副边开关管的驱动信号。利用频域分析与粒子群算法来大幅简化优化算法分析的复杂程度的同时，实现有效的最小无功功率控制从而大幅提高双全桥变换器的运行效率。

Description

基于粒子群算法的双主动全桥直流变换器的效率优化方法

技术领域

本发明属于隔离式双向主动全桥直流变换器技术领域，具体地涉及一种基于粒子群算法的双主动全桥直流变换器的效率优化方法。

背景技术

隔离式双向主动全桥直流变换器(Dual active bridge,DAB)由于其具体双向传输能力、能量密度高、易实现软开关等优点，在分布式发电系统、电动汽车、可再生能源联合发电系统等领域有着广泛的应用。图1展示了DAB变换器主要有四个开关器件S₁～S₄组成的原边全桥电路与四个开关器件S₅～S₈组成的副边全桥电路，两个直流滤波电容C_in和C₀、一个高频电感L_s和变压器T。

在上述隔离式双向全桥变换器应用能量变换系统中，需要抑制变换器的无功功率来提高其运行的效率的同时确保输出电压与功率的灵活可调。因此双主动全桥变换器的控制主要采用的是多重移相控制策略。图2展示了使用多重移相控制策略的双向主动全桥变换器的变压器原边电压V₁，副边电压V₂和电感电流i_L.其中θ₁，θ₂和φ分别表示的是S₁和S₄，S₅和S₈还有原边电压V₁与副边电压V₂中点的相位差。由于多重移相控制中，电感电流i_L与原边输入电压V₁的极性并不是始终一致，因此电路中存在着无功电流引起的无功率，进而导致全桥变换器的运行效率下降。

目前已有的针对无功功率的双向全桥变换器的优化控制策略基本是根据优化目标与约束条件来列出变换器的优化方程，并进一步得到在不同电压变比与输出功率下的最优控制相移组合。其中优化目标多为无功功率的特征量，例如电流峰值等，而约束条件一般是变换器当前工作的电压变比、输出功率和工作模态。但采用特征量而不是无功功率本身会导致优化结果并不是变换器最优工作状态。除此之外，传统的时域优化方程会受到当前变换器工作模态的约束，导致优化方程计算量大并且分析复杂。

发明内容

为了解决上述存在的技术问题，本发明的目的是提出了一种基于粒子群算法的双主动全桥直流变换器的效率优化方法。利用频域分析与粒子群算法来大幅简化优化算法分析的复杂程度的同时，实现有效的最小无功功率控制从而大幅提高双全桥变换器的运行效率。

本发明的技术方案是：

一种基于粒子群算法的双主动全桥直流变换器的效率优化方法，包括以下步骤：

S01：对原边全桥输出电压和副边全桥输出电压进行频域变换，进一步得到频域的采用多重移相控制策略的全桥变换器有功功率和无功功率；

S02：根据有功功率和无功功率得到最小无功功率的优化目标方程；

S03：采用粒子群算法求解目标方程，得到最优解；

S04：将得到的最优解送入控制器中调制原边开关管和副边开关管的驱动信号。

优选的技术方案中，所述步骤S02中得到的最小无功功率的优化目标方程为：

其中，P₀为输出功率约束条件，μ为约束系数，m、n表示谐波次数，θ₁为开关管S₁与开关管S₄之间驱动脉冲移相，θ₂为开关管S₅与开关管S₈之间驱动脉冲移相，k为原副边电压变比，Φ为开关管S₁与开关管S₅之间驱动脉冲移相。

优选的技术方案中，所述步骤S03包括：

S31初始化变量θ₁，θ₂和φ并导入θ₁、θ₂和φ的约束条件[-π，π]，及输出功率约束条件P₀；

S32：在随后每次迭代中，将不同的相移值组合θ₁，θ₂和φ带入目标方程F(θ₁，θ₂，φ)中进行运算，计算当前粒子群的位置，每次迭代中最优解及最小的无功功率用于更新当前迭代最优解Pbest的值；

S33：将本次迭代Pbest的值和全局最优解Gbest进行比较；若此时Pbest优于Gbest,则对Gbest的值进行更新；

S34：进行迭代运算直到到达迭代次数上限或者迭代中Gbest的值保持稳定，得到最优解。

与现有技术相比，本发明的优点是：

利用频域分析与粒子群算法来大幅简化优化算法分析的复杂程度的同时，实现有效的最小无功功率控制，进而大幅提高双全桥变换器的运行效率。

附图说明

下面结合附图及实施例对本发明作进一步描述：

图1为隔离式双向主动全桥直流变换器的拓扑结构；

图2为隔离式双向主动全桥变换器采用多重移相控制策略的波形图；

图3为基于粒子群算法的双主动全桥直流变换器的效率优化方法流程图；

图4为本发明于粒子群算法优化流程图；

图5a为在不同输出功率标幺值P与电压变比k的情况下采用本发明的优化控制策略的无功功率变化示意图；

图5b为在不同输出功率标幺值P与电压变比k的情况下采用传统单移相控制策略的无功功率变化示意图；

图6a为采用传统单移相控制策略，当V1＝200V，V2＝200V，Preal＝120W时的实验测试结果；

图6b为采用本发明的优化控制策略，当V1＝200V，V2＝200V，Preal＝120W时的实验测试结果。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。

实施例：

本发明采用的隔离式双主动全桥变换器的拓扑结构如图1所示，主要由开关管S₁～S₄组成的原边全桥电路与S₅～S₈组成的副边全桥电路组成，原边和副边全桥由高频电感Ls和变压器T连接。原边全桥经过直流滤波电容C_in与输入电源V_in相连，副边全桥经过直流滤波电容C₂与输出电源V₀相连。

本发明中双向全桥变换器采用多重相移控制策略。八个开关管S₁～S₈的驱动信号均为频率相同占空比为50％的方波。其中S₁与S₂，S₃与S₄，S₅与S₆，S₇和S₈之间的驱动信号互补。同时如图2所示，开关管S₁与开关管S₄之间驱动脉冲移相被定义为θ₁，开关管S₅与开关管S₈之间移相被定义为θ₂，开关管S₁与开关管S₅之间驱动脉冲移相被定义为Φ，原边电压方波V₁与副边电压方波V₂之间的中心点移相被定义为φ。其中θ₁、θ₂和φ的取值范围均为[-π，π]。

如图3所示，一种基于粒子群算法的双主动全桥直流变换器的效率优化方法，包括以下步骤：

S01：对原边全桥输出电压和副边全桥输出电压进行频域变换，进一步得到频域的采用多重移相控制策略的全桥变换器有功功率和无功功率；

S02：根据有功功率和无功功率得到最小无功功率的优化目标方程；

S03：采用粒子群算法求解目标方程，得到最优解；

S04：将得到的最优解送入控制器中调制原边开关管S₁～S₄和副边开关管S₅～S₈的驱动信号。

对原边全桥输出电压V₁和V₂进行傅立叶变换后，再依据全桥变换器的工作特点，可以得到频域下的采用多重移相控制策略的全桥变换器有功功率表达式分别为：

其中P表示的是有功功率的标幺值，P_real为实际输出的有功功率，而基准有功功率P_N＝V_in*V₀/8f_sL中的f_s是驱动脉冲的开关频率而L是电感L_s的电感值，谐波的次数表示为n＝1，3，5，而频域下无功功率的表达式为：

其中M表示的是无功功率的标幺值，M_real为实际的无功功率，而原副边电压变比k＝V_in/V₀，而谐波的次数表示为m＝1，3，5。

根据上述的式(1)与式(2)，本发明中确定最小无功功率的优化目标方程为：

其中P₀为输出功率约束条件，约束系数μ＝100。

为了降低求解目标优化方程时的难度，本发明采用了粒子群算法来优化上述目标方程F(θ₁，θ₂，φ)。图4显示的是粒子群算法的优化流程图，首先初始化变量θ₁，θ₂和φ并导入了约束条件[-π，π]，并导入输出功率约束条件P₀。随后每次迭代中，会将不同的相移值组合θ₁，θ₂和φ带入目标方程F(θ₁，θ₂，φ)中进行运算，计算当前粒子群的位置，随后每次迭代中最优解及最小的无功功率情况会用于更新当前迭代最优解Pbest的值，随后本次迭代Pbest的值会和全局最优解Gbest进行比较。若此时Pbest优于Gbest,则对Gbest的值进行更新。粒子群算法会不停的进行迭代运算直到到达迭代次数上限tmax＝500或者连续50次迭代中Gbest的值保持稳定，说明此时寻找到了最优解。随后优化相移值将被送入控制器中用来调制原边开关管S₁～S₄和副边开关管S₅～S₈的驱动信号。

图5a、图5b是本发明所提出的基于频域分析与粒子群算法的最小无功功率优化方法(PSO-Optimized Phase-Shift control,POPS)与传统单移相控制(Single Phase-Shiftcontrol,SPS)在不同输出功率标幺值P与电压变比k的情况下的无功功率情况的比较。其中可以看到在几乎所有的输出功率与电压变比的情况下，POPS算法都可以实现更低的无功功率，从而提高全桥变换器的运行效率。

图6a、图6b是SPS与POPS当处于同样的输入输出电压与输出功率时的实验波形图，此时可以看到单移相控制中存在电感电流i_L与输入电压方波V₁极性相反从而导致无功功率的情况，而本发明所述的POPS控制策略中不存在极性相反的情况，因而证明了本发明所述的POPS可以降低双全桥变换器运行中的无功功率，进而提高隔离式双主动全桥变换器的工作效率。

应当理解的是，本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。

Claims (3)

1.一种基于粒子群算法的双主动全桥直流变换器的效率优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

S01：对原边全桥输出电压和副边全桥输出电压进行频域变换，进一步得到频域的采用多重移相控制策略的全桥变换器有功功率和无功功率；

S02：根据有功功率和无功功率得到最小无功功率的优化目标方程；

S03：采用粒子群算法求解目标方程，得到最优解；

S04：将得到的最优解送入控制器中调制原边开关管和副边开关管的驱动信号。

2.根据权利要求1所述的基于粒子群算法的双主动全桥直流变换器的效率优化方法，其特征在于，所述步骤S02中得到的最小无功功率的优化目标方程为：

其中，P₀为输出功率约束条件，μ为约束系数，m、n表示谐波次数，θ₁为开关管S₁与开关管S₄之间驱动脉冲移相，θ₂为开关管S₅与开关管S₈之间驱动脉冲移相，k为原副边电压变比，Φ为开关管S₁与开关管S₅之间驱动脉冲移相。

3.根据权利要求1所述的基于粒子群算法的双主动全桥直流变换器的效率优化方法，其特征在于，所述步骤S03包括：

S31初始化变量θ₁，θ₂和φ并导入θ₁、θ₂和φ的约束条件[-π，π]，及输出功率约束条件P₀；

S32：在随后每次迭代中，将不同的相移值组合θ₁，θ₂和φ带入目标方程F(θ₁，θ₂，φ)中进行运算，计算当前粒子群的位置，每次迭代中最优解及最小的无功功率用于更新当前迭代最优解Pbest的值；

S33：将本次迭代Pbest的值和全局最优解Gbest进行比较；若此时Pbest优于Gbest,则对Gbest的值进行更新；

S34：进行迭代运算直到到达迭代次数上限或者迭代中Gbest的值保持稳定，得到最优解。