CN111817570B - 一种基于多模式模型预测的dab变换器宽范围调控方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于多模式模型预测的DAB变换器宽范围调控方法，涉及新能源与直流微网变换技术领域。本发明采用多模式控制可以实现DAB变换器在更宽电压范围运行，通过模式识别进行不同控制目标优化对于更适用于复杂工况，维持DAB变换器正常运行。采用模式A、模式B、模式C进行DAB变换器宽范围调控，提高了DAB变换器传输效率和动态响应，在没有卡尔曼滤波器不影响稳态运行下减少计算量。本发明对于DAB变换器在宽范围内可以实现动态性能、稳态传输效率和鲁棒性综合三方面的有效提升。

Description

一种基于多模式模型预测的DAB变换器宽范围调控方法

技术领域

本发明涉及新能源与直流微网变换技术领域，尤其涉及一种基于多模式模型预测的DAB 变换器宽范围调控方法。

背景技术

随着化石化能源逐渐枯竭，各国开始重视清洁能源及非化石能源的开发，可再生能源经过近几十年的发展，目前可以规模化接入、促进传统电网向智能电网过渡，符合当今国家政策要求。目前采用最多的形式是直流微电网，其中一种结构直-直变换作为光伏阵列、燃料电池以及大功率储能电容等装置的接口。同时在电动汽车领域DC-DC变换器也是世界范围的热点之一，在电动汽车充电站变流技术领域，为了规范电动汽车公共充电装置的系统架构，美国汽车工程师协会(Society ofAutomotive Engineers)建立了SAE J1772充电标准，定义了电动汽车充电的物理特征、通信协议和电气接口等规范。其中直流等级最大可提供400A，240kW 的充电能力以满足电动汽车快速充电需求。DC-DC结构的变换器的出现和发展可以有效解决充电桩技术问题。两种场合都对直流接口装置提出了要求，DC-DC变换器成了解决方案之一，但是对于其在动态性能、鲁棒性、传输效率方面的控制策略研究及设计提出挑战。

其中拓扑结构有双向Buck-Boost变换器、四管双向Buck-Boost变换器等隔离型双向 DC-DC变换器，还有隔离型双向DC-DC变换器拓扑如正激双向DC-DC变换器、推挽双向DC-DC变换器以及双向全桥DC-DC变换器。

目前拓扑结构采用最多的是双有源全桥(Dual active full bridge,DAB)结构，其控制策略主要有3种形式，为变频控制、占空比控制和移相控制。其主要控制方式为移相控制，多采用双移相控制，其优化目标为两个移相比，在提高传输效率和减小电流应力和回流功率方面性能优良。

模型预测控制属于预测控制的一种，其主要思想是利用系统未来所有可能的动作，预测出系统所有可能的输出，然后通过约束条件和性能优化指标等选择未来的最优动作，总体而言是一种最优求解方法。

模型预测控制存在的一个很大的问题在于，依赖模型参数的准确度，但是在实际的工作环境下，受自温度、杂散损耗复杂工况引起自身参数扰动和外界负载扰动，有必要对DAB变换器参数进行在线辨识提高跟踪性能，即对模型参数进行实时修正以提高DAB变换器的鲁棒性。

实际运行条件下，会遇到各种工况的情况，仅仅采用一种运行模式无法保证DAB变换器能在宽范围电压条件下运行，有必要对此进行展开研究提高控制系统的鲁棒性。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供一种基于多模式模型预测的DAB变换器宽范围调控方法，对DAB变换器在宽范围内保持动态性能、鲁棒性、传输效率进行改善。

本发明所采取的技术方案是：

一种基于多模式模型预测的DAB变换器宽范围调控方法，包括以下步骤：

步骤1：使用电压采集装置对DAB变换器的输出电压进行采集；

步骤2：设定DAB变换器输出电压给定值，根据DAB变换器的实际电压波动范围选择对应的DAB变换器宽范围调控模式；

步骤3：DAB变换器通过步骤2选定的调控模式运行，完成对DAB变换器宽范围的调控。

所述变换器宽范围调控模式包括模式A、模式B以及模式C；

当电压波动范围大于等于DAB变换器输出电压给定值的10％时，采用模式A进行DAB 变换器宽范围调控，具体步骤如下：

步骤A1：根据电流应力定义，通过稳定状态下DAB变换器在电感两侧的电压及电流工作波形推导出基于DPS的DAB变换器在0≤D_y1≤D_y2≤1工作状态下的电流应力，进行标幺化处理；其中D_y1、D_y2为内相移比和外相移比；

步骤A2：计算副边电压优化目标，选择电容电压作为状态变量建立状态空间平均模型，电感电流和H桥输出电压的波形对称，在半个开关周期内描述状态空间平均模型；

步骤A2.1：计算出DPS控制下DAB变换器的状态空间平均模型，将状态空间平均模型在采样时间T_s下进行离散化处理；

步骤A2.2：构建目标函数选择副边电压为最优控制量:

J＝[V₂(k+1)-V₂ ^*]²

其中，V₂(k+1)、V₂ ^*分别为副边电压、输出电压给定值，k为第k个采样时刻，J为DAB变换器的评价函数；

步骤A2.3：开关周期内计算相移比使得目标函数最小，对内相移比求导，得到内移相比关于外移相比表达式。

步骤A3：计算电流应力优化目标，将电流应力表达式和移相比求极值，得到满足最小电流应力的移相比关系式。

当电压波动范围在DAB变换器输出电压给定值的5％到10％之间时，采取模式B进行 DAB变换器宽范围调控，具体步骤如下：

步骤B1：采集DAB变换器原副边电压V₁、V₂和副边电流i₂；

步骤B2：构造线性回归模型和参数变化模型；

步骤B3：引入改进的卡尔曼滤波器进行由于温度环境引起的误差参数辨识；

步骤B4：构造基于带权重系数的自适应激励噪声协方差矩阵，将加权后的过程激励噪声协方差矩阵带入到步骤B3中；

步骤B5：将构建的DAB离散化开关状态平均模型构造为步骤B2的自回归模型形式；

步骤B6：根据步骤B3、B4得到由于温度环境引起的误差辨识参数。

当电压波动范围在DAB变换器输出电压给定值的5％以内时，采取模式C进行DAB变换器宽范围调控，具体步骤如下：

步骤C1：根据稳定状态下DAB变换器在电感两侧的电压及电流工作波形推导出基于DPS 的DAB变换器在0≤D_y1≤D_y2≤1工作状态下的回流功率，进行标幺化处理；

所述回流功率为电感电流与一次侧H桥输出电压的相位相反，从电感侧流到输入电源中这部分功率；

步骤C2：计算回流功率优化目标，将回流功率公式的分子取为零，实现最小回流功率，将K值带入最小回流功率公式并推导出最小回流功率的控制条件；

步骤C3：计算副边电压优化目标，选用电容电压作为状态变量建立状态空间平均模型，电感电流和H桥输出电压的波形对称，在半个开关周期内描述状态空间平均模型；

步骤C3.1：计算出DPS控制下DAB变换器的状态空间平均模型，将状态空间平均模型在采样时间T_s下进行离散化处理；

步骤C3.2：构建目标函数选择副边电压为最优控制量

J＝[V₂(k+1)-V₂ ^*]²

其中，V₂(k+1)、V₂ ^*分别为副边电压、输出电压给定值，J为DAB变换器的评价函数；

步骤C3.3：在开关周期内找到相移比使得目标函数最小，对内相移比求导，得到内移相比关于外移相比表达式。

采用上述技术方案所产生的有益效果在于：

本发明提供一种基于多模式模型预测的DAB变换器宽范围调控方法，采用多模式控制可以实现DAB变换器在更宽电压范围运行，通过模式识别进行不同控制目标优化对于更适用于复杂工况，维持DAB变换器正常运行。

采用模式A电流应力优化目标和副边电压模型预测控制的优化目标协同控制，在超调过大时保持DAB变换器快速的动态响应和开关器件的安全并且不失稳。采用模式B电流应力优化目标和副边电压模型预测控制的优化目标协同控制，并引入卡尔曼滤波器对模型预测参数进行实时修正。在近稳态时保持系统快速动态响应，增强系统的鲁棒性，有助于系统向超稳态运行。采用模式C回流功率优化目标和副边电压模型预测控制的优化目标协同控制，提高了DAB变换器传输效率和动态响应，在没有卡尔曼滤波器不影响稳态运行下减少计算量。

综上本发明对于DAB变换器在宽范围内可以实现动态性能、稳态传输效率和鲁棒性综合三方面的有效提升。

附图说明

图1为本发明实施例DAB变换器宽范围调控方法流程框图；

图2为本发明实施例DAB变换器拓扑图；

图3为本发明实施例基于DPS控制DAB变换器在0≤D_y1≤D_y2≤1工作状态下高频变压器原副边电压波形以及电感的电压和电流波形；

图4为本发明实施例副边电压模型预测优化流程图；

图5为本发明实施例电流应力优化控制流程图；

图6为本发明实施例模式A下DAB变换器控制框图；

图7为本发明实施例改进的卡尔曼滤波在线辨识流程图；

图8为本发明实施例模式B下DAB变换器控制框图；

图9为本发明实施例最小回流功率控制流程图；

图10为本发明实施例模式C下DAB变换器控制框图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明具体实施方式加以详细的说明。

一种基于多模式模型预测的DAB变换器宽范围调控方法，图1为本发明一种基于多模式模型预测的DAB变换器宽范围调控方法流程框图，经过电压采集得到副边实时电压和电压给定值；对电压范围进行判断，根据电压波动大小选择模式类型。当电压波动在10％及以上时选择模式A，模式A的控制策略为电流应力优化策略和模型预测控制策略协同控制的双目标优化；当电压波动在5％到10％之内时选择模式B，模式B的控制策略与模式A相同，在此基础上引入改进的卡尔曼滤波器对DAB变换器参数进行在线辨识，对电流应力优化和模型预测参数进行实时修正。当电压波动在5％以内时选择模式C，模式C的控制策略为最小回流功率控制和模型预测控制策略协同控制的双目标优化，包括以下步骤：

步骤1：使用电压采集装置对DAB变换器的输出电压进行采集；

图2为DAB变换器拓扑结构图，V₁和V₂为全桥DC-DC变换器输入输出的直流侧电压，高频变压器变比为K:1，L是高频变压器与线路等效漏感，C₁和C₂分别为输入输出直流侧的稳压电容，f_s为全桥DC-DC变换器中每个开关管的开关频率。V_AB和V_CD分别为高频变压器高压和低压侧H桥桥臂中点的电压。定义V′_CD为全桥DC-DC变换器的高频变压器低压侧电压 V_CD折算到高压侧等效电压。i_L为电感电流，i_H1、i_H2分别为原副边流入流出H桥的电流， S₁～S₈为开关管，上下桥臂开关管S₁、S₂的驱动互补，上下桥臂开关管S₃、S₄驱动互补，并且S₁、S₂的驱动信号超前于S₃、S₄驱动信号，定义超前的控制驱动信号为内移相比D_y1。上下桥臂开关管S₅、S₆的驱动互补，上下桥臂开关管S₇、S₈驱动互补，并且S₅、S₆的驱动信号超前于S₇、S₈驱动信号，定义超前的控制驱动信号为外移相比D_y1。定义V_AB和V_CD的移相角差为移相比D_y2。

图3为DPS控制下DAB变换器高频变压器高压侧H桥桥臂中点电压V_AB、高频变压器低压侧电压V_CD折算到高压侧等效电压V′_CD、电感电压V_L和电感电流i_L在一个开关周期内的波形图。

步骤2：设定DAB变换器输出电压给定值，根据DAB变换器的实际电压波动范围选择对应的DAB变换器宽范围调控模式；

步骤3：DAB变换器通过步骤2选定的调控模式运行，完成对DAB变换器宽范围的调控。

所述变换器宽范围调控模式包括模式A、模式B以及模式C；

当电压波动范围大于等于DAB变换器输出电压给定值的10％时，采用模式A进行DAB 变换器宽范围调控，本模式为超动态，对于DAB首先实现的是动态响应防止过大的电压超调，并且此模式下电流应力需要加以控制防止对开关管造成损失，进一步导致更严重的后果。对此采取的是双目标优化即电流应力优化和副边电压模型预测优化，图6为模式A的控制框图， V_2ref为副边电压给定值V₁、V₂、i₂分别为原边电压、副边电压、副边电流，根据图4和图5的流程图，可得到内外移相比D_y1、D_y2的关系式，通过PWM模块输出控制信号到S₁～S₄和S₅～S₈8 个开关管中实现对DAB变换器的控制，具体步骤如下：

步骤A1：根据电流应力定义，通过稳定状态下DAB变换器在电感两侧的电压及电流工作波形推导出基于DPS的DAB变换器在0≤D_y1≤D_y2≤1工作状态下的电流应力，进行标幺化处理；其中D_y1、D_y2为内相移比和外相移比；

步骤A2：计算副边电压优化目标，对于副边电压模型预测优化流程图如图4所示，选择电容电压作为状态变量建立状态空间平均模型，电感电流和H桥输出电压的波形对称，在半个开关周期内描述状态空间平均模型；

步骤A2.1：计算出DPS控制下DAB变换器的状态空间平均模型，将状态空间平均模型在采样时间T_s下进行离散化处理；

选用电容电压作为状态变量建立模型，基于电感电流和H桥输出电压的波形对称，在半个开关周期内描述状态空间平均模型，根据基尔霍夫电流定律得到DAB变换器对应4种运行状态的4个微分方程，计算出DPS控制下DAB变换器的状态空间平均模型，

在采样时间为T_s下离散化处理计算得出：

其中，V₂(k)、i₀(k)分别为DAB变换器在第k个采样时刻的采样输出电压和输出电流；

步骤A2.2：构建目标函数选择副边电压为最优控制量:

J＝[V₂(k+1)-V_2ref]²

其中，V_2ref为期望的输出电压值，J为DAB变换器的评价函数。

步骤A2.3：存在电压的预测输出值逼近或等于给定的电压参考值时，说明在开关周期内，相移比使得目标函数最小值存在，通过对D_y2的目标函数求导，得到使目标函数最小的内外相移比之间的关系，即

以0≤D_y1≤D_y2≤1为例，优化后的相移比D_y2表示为

步骤A3：计算电流应力优化目标，将电流应力表达式和移相比求极值，得到满足最小电流应力的移相比关系式，所述电流应力优化流程图如图5所示：

步骤A3.1：根据电流应力定义，通过稳定状态下DAB变换器在电感两侧的电压及电流工作波形推导出基于DPS的DAB变换器在0≤D_y1≤D_y2≤1工作状态下的电流应力：

其中i_D为电流应力，i_L为电感电流，V₁、V₂分别为原边和副边电压，f_s为开关频率，L为高频变压器和线路的等效漏感，K为两侧电压变比，D_y1、D_y2分别为内移相比和外移相比。

步骤A3.2：将步骤A3.1得到的电流应力标幺化处理为：

其中，I_B＝P_B/V₁＝nV₂/8f_sL代表单移相控制下最大传输电流作为基准值，i_D*为电流应力标幺值，I_D为电流应力值；

步骤A3.3：为了减少开关管损耗，对电流应力进行优化。为了使DAB变换器的电流应力达到最小，对电流i_D中的D_y1求极值，即：

步骤A3.4：结合副边电压的模型预测控制步骤A2.3得到的外移相比表达式可得到

其中，

t_k表示第k个采样时刻；

当电压波动范围在DAB变换器输出电压给定值的5％到10％之间时，采取模式B，双目标优化方法和模式A相同，引入改进的卡尔曼滤波进行在线识别，修正模型预测参数，本模式为近稳态，对于DAB变换器动态响应和副边电压稳定依然要求较高，采用的双目标仍是电流应力优化和副边电压模型预测优化。此时为了使系统进一步稳定，引入卡尔曼滤波器对 DAB变换器参数进行在线辨识，对模型预测参数进行实时修正。

本发明对于模型参数随温度环境变化而带来的建模误差问题，提高DAB控制鲁棒性采取参数在线辨识流程图如图7所示，具体步骤如下：

步骤B1：通过DSP的均值滤波模块采集DAB变换器原副边电压V₁、V₂和副边电流i₂；

步骤B2：构造线性回归模型和参数变化模型：

θ(k)＝θ(k-1)+w(k-1)

其中

为k时刻的观测矩阵，观测结束之后构成矩阵作为函数的输入量；

其中，

表示k时刻的输入向量；y(k)表示k时刻的输出向量；θ(k)＝[θ₁(k) θ₂(k) ... θ_N(k)]^T为k时刻的系统待辨识参数向量；v(k)是均值为零的随机噪声向量并且有v(k)～N(0,R(k))；w(k-1)为过程噪声矩阵向量并且有w(k)～N(0,Q(k))， v(k)和w(k-1)相互独立。

步骤B3：引入改进的卡尔曼滤波器进行由于温度环境引起的误差参数辨识；

步骤B3.1：将卡尔曼滤波器进行初始化：

其中，P(0)是初始时刻误差协方差矩阵；I是N×N单位；g是一个接近无穷大的常数；

为初始时刻辨识参数向量。

步骤B3.2：对时刻状态向量进行预测：

其中，

为k-1时刻状态向量；

为k-1时刻预测k时刻状态向量。

步骤B3.3：对时刻状态向量进行计算：

其中，

为k时刻状态向量；K(k)为k时刻的卡尔曼滤波增益向量；

步骤B3.4：计算k时刻的卡尔曼滤波增益K(k)：

其中，K(k)为k时刻的卡尔曼滤波增益向量；P(k|k-1)为k-1时刻预测k时刻的误差协方差矩阵；R(k)为k时刻的观测噪声协方差矩阵。

步骤B3.5：对时刻误差协方差矩阵进行预测；

P(k|k-1)＝P(k-1)+Q(k)

其中，P(k-1)为k-1时刻误差协方差矩阵；Q(k)为过程激励噪声协方差矩阵；

步骤B3.6：对时刻误差估计协方差矩阵更新；

其中，P(k)为k时刻的误差协方差矩阵；P(k|k-1)为k-1时刻预测k时刻的误差协方差矩阵； K(k)为k时刻的卡尔曼滤波增益向量；

为k时刻的观测矩阵；R(k)k时刻的观测噪声协方差矩阵。

步骤B4：构造基于带权重系数的自适应激励噪声协方差矩阵，将加权后的过程激励噪声协方差矩阵带入到步骤B3中；

根据粒子滤波算法中粒子权值计算的思想，计算待辨识参数误差的重要性，即每个辨识参数误差相应的权重。

构建基本高斯函数：

其中，x为实际参数与辨识误差的变量，-∞＜x＜+∞，μ为高斯函数中轴处的参数值，σ为系统产生的噪声。

基于卡尔曼滤波器的辨识器的输出量为：

其中，

为每个采样时刻下参数辨识器输出的辨识参数。

根据辨识参数误差重要性，得到辨识误差的权重系数为：

其中

表示k时刻参数实际值与辨识值误差，Ω(k)为k时刻辨识误差的权重系数向量。

卡尔曼滤波器的跟踪能力取决于过程激励噪声协方差矩阵Q(k)，根据矩阵Q(k)每个对角元素变化速率不同来分别采用自适应调整增益可以实现精确跟踪。

过程激励噪声协方差矩阵为：

经过加权后的激励噪声协方差矩阵带入步骤B3中。

步骤B5：将构建的DAB离散化开关状态平均模型构造为步骤B2的回归模型形式；

所述DAB离散化开关状态平均模型进行离散化后的形式为：

在0≤D_y1≤D_y2≤1情况下，利用副边电压构建DAB变换器回归模型：

其中，y(k)、

θ(k)分别表示k时刻的输出量、输入量和待辨识参数，表达式为：

其中，a＝1、b＝D_y2(2-2D_y1-D_y2)/4f_s ²LC₂、c＝-1/f_sC₂；

步骤B6：根据步骤B3、B4根据改进的卡尔曼滤波辨识器得到θ(k)，并计算得出电感L、电容C₂；

图8为模式B的控制框图，本模式为近稳态，V_2ref为副边电压给定值V₁、V₂、i₂分别为原边电压、副边电压、副边电流。根据图7的改进卡尔曼滤波在线辨识流程图得到电感L和电容C₂将结果带入到根据图4和图5的流程图中所涉及的方程参数中，可得到内外移相比D_y1、D_y2的关系式，通过PWM模块输出控制信号到S₁～S₄和S₅～S₈8个开关管中实现对DAB变换器的控制。

当电压波动范围在DAB变换器输出电压给定值的5％以内时，经过模式识别选择模式C，本模式为超稳态，对于DAB变换器已经不需要将电流应力作为优化目标，并且为了增加系统的响应速度将参数识别环节取消。此时处于稳态情况下，需要考虑提高功率传输的效率，即将回流功率和副边电压协同优化控制，对于优化目标回流功率采用最小回流功率控制实现 DAB变换器高效传输，流程图如图9所示，步骤如下：

步骤C1：根据稳定状态下DAB变换器在电感两侧的电压及电流工作波形推导出基于 DPS的DAB变换器在0≤D_y1≤D_y2≤1工作状态下的回流功率，进行标幺化处理；

所述回流功率为电感电流i_L与一次侧H桥输出电压V_AB的相位相反，从电感侧流到输入电源中这部分功率；根据图3为DAB变换器在0≤D_y1≤D_y2≤1工作状态下高频变压器原副边电压波形以及电感的电压和电流波形推导出DPS控制的回流功率为：

式中P_sc为回流功率，V_AB为一次侧H桥输出电压，V₁、V₂分别为一次侧和二次侧直流电压， i_L为电感电流，T_DS为半个开关周期，f_s为开关频率，L为高频变压器和线路的等效漏感，K 为两侧电压变比，D_y1、D_y2分别为内移相比和外移相比。

将DPS控制下的DAB变换器回流功率进行标幺化为：

其中，P_B＝nV₁V₂/(8f_sL)代表单移相控制下最大传输功率为功率的基准值。

步骤C2：计算回流功率优化目标，将回流功率公式的分子取为零，实现最小回流功率，将K值带入最小回流功率公式并推导出最小回流功率的控制条件；

对回流功率进行控制实现高效运行，确定变换器在最小回流功率的运行状态，通过将回流公式的分子取为零，即可实现最小回流功率。

K(1-D_y1)+(2D_y2-D_y1-1)＝0

通过带入K值并由此推导出基于最小回流功率的控制条件。

步骤C3：计算副边电压优化目标，选用电容电压作为状态变量建立状态空间平均模型，电感电流和H桥输出电压的波形对称，在半个开关周期内描述状态空间平均模型；

步骤C3.1：计算出DPS控制下DAB变换器的状态空间平均模型，将状态空间平均模型在采样时间T_s下进行离散化处理；

步骤C3.2：构建目标函数选择副边电压为最优控制量

J＝[V₂(k+1)-V₂ ^*]²

其中，V₂(k+1)、V₂ ^*分别为副边电压、输出电压给定值，J为DAB变换器的评价函数；

步骤C3.3：在开关周期内找到相移比使得目标函数最小，对内相移比求导，得到内移相比关于外移相比表达式。

图10为模式C的控制框图，本模式为超稳态，V_2ref为副边电压给定值V₁、V₂、i₂分别为原边电压、副边电压、副边电流。根据图4和图9的流程图中，可得到内外移相比D_y1、D_y2的关系式，通过PWM模块输出控制信号到S₁～S₄和S₅～S₈8个开关管中实现对DAB变换器的控制。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明权利要求所限定的范围。

Claims (1)

1.一种基于多模式模型预测的DAB变换器宽范围调控方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：使用电压采集装置对DAB变换器的输出电压进行采集；

步骤2：设定DAB变换器输出电压给定值，根据DAB变换器的实际电压波动范围选择对应的DAB变换器宽范围调控模式；

所述变换器宽范围调控模式包括模式A、模式B以及模式C；

当电压波动范围大于等于DAB变换器输出电压给定值的10％时，采用模式A进行DAB变换器宽范围调控；

当电压波动范围在DAB变换器输出电压给定值的5％到10％之间时，采取模式B进行DAB变换器宽范围调控；

当电压波动范围在DAB变换器输出电压给定值的5％以内时，采取模式C进行DAB变换器宽范围调控；

所述采用模式A进行DAB变换器宽范围调控，具体步骤如下：

步骤A1：根据电流应力定义，通过稳定状态下DAB变换器在电感两侧的电压及电流工作波形推导出基于DPS的DAB变换器在0≤D_y1≤D_y2≤1工作状态下的电流应力，进行标幺化处理；其中D_y1、D_y2为内相移比和外相移比；

步骤A2：计算副边电压优化目标，选择电容电压作为状态变量建立状态空间平均模型，电感电流和H桥输出电压的波形对称，在半个开关周期内描述状态空间平均模型；

步骤A2.1：计算出DPS控制下DAB变换器的状态空间平均模型，将状态空间平均模型在采样时间T_s下进行离散化处理；

步骤A2.2：构建目标函数选择副边电压为最优控制量:

其中，V₂(k+1)、

分别为副边电压、输出电压给定值，k为第k个采样时刻，J为DAB变换器的评价函数；

步骤A2.3：开关周期内计算相移比使得目标函数最小，对内相移比求导，得到内移相比关于外移相比表达式；

步骤A3：计算电流应力优化目标，将电流应力表达式和移相比求极值，得到满足最小电流应力的移相比关系式；

所述采取模式B进行DAB变换器宽范围调控，具体步骤如下：

步骤B1：采集DAB变换器原副边电压V₁、V₂和副边电流i₂；

步骤B2：构造线性回归模型和参数变化模型；

步骤B3：引入改进的卡尔曼滤波器进行由于温度环境引起的误差参数辨识；

步骤B4：构造基于带权重系数的自适应激励噪声协方差矩阵，将加权后的过程激励噪声协方差矩阵带入到步骤B3中；

步骤B5：将构建的DAB离散化开关状态平均模型构造为步骤B2的自回归模型形式；

步骤B6：根据步骤B3、B4得到由于温度环境引起的误差辨识参数；

所述采取模式C进行DAB变换器宽范围调控，具体步骤如下：

步骤C1：根据稳定状态下DAB变换器在电感两侧的电压及电流工作波形推导出基于DPS的DAB变换器在0≤D_y1≤D_y2≤1工作状态下的回流功率，进行标幺化处理；

所述回流功率为电感电流与一次侧H桥输出电压的相位相反，从电感侧流到输入电源中这部分功率；

步骤C2：计算回流功率优化目标，将回流功率公式的分子取为零，实现最小回流功率，将K值带入最小回流功率公式并推导出最小回流功率的控制条件；

步骤C3：计算副边电压优化目标，选用电容电压作为状态变量建立状态空间平均模型，电感电流和H桥输出电压的波形对称，在半个开关周期内描述状态空间平均模型；

步骤C3.1：计算出DPS控制下DAB变换器的状态空间平均模型，将状态空间平均模型在采样时间T_s下进行离散化处理；

步骤C3.2：构建目标函数选择副边电压为最优控制量

其中，V₂(k+1)、

分别为副边电压、输出电压给定值，J为DAB变换器的评价函数；

步骤C3.3：在开关周期内找到相移比使得目标函数最小，对内相移比求导，得到内移相比关于外移相比表达式；

步骤3：DAB变换器通过步骤2选定的调控模式运行，完成对DAB变换器宽范围的调控。

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