并網(wǎng)逆變器和雙向電池充電器，實現(xiàn)了電能的靈活轉換

　　內(nèi)容介紹

　　隨著新能源廣泛應用和儲能技術發(fā)展，直流 - 直流和交流 - 直流轉換器并網(wǎng)系統(tǒng)在分布式發(fā)電、微電網(wǎng)等領域的作用愈發(fā)關鍵。并網(wǎng)逆變器負責實現(xiàn)直流到交流的轉換并接入電網(wǎng)，雙向電池充電器實現(xiàn)電池的充放電管理，濾波器則用于優(yōu)化電能質量。本文將圍繞這三部分展開，深入探討其設計原理與實現(xiàn)方法。

　　一、系統(tǒng)整體架構概述

　　直流 - 直流和交流 - 直流轉換器并網(wǎng)系統(tǒng)主要由電源端(如光伏電池板、風力發(fā)電機等直流電源，或市電交流電源)、直流 - 直流轉換器、雙向電池充電器、并網(wǎng)逆變器、濾波器以及電網(wǎng)側組成。直流電源產(chǎn)生的直流電可通過直流 - 直流轉換器進行電壓調(diào)整，之后經(jīng)雙向電池充電器對電池進行充放電管理;市電交流電則通過交流 - 直流轉換器轉換為直流電后參與系統(tǒng)運行。最終，由并網(wǎng)逆變器將直流電轉換為符合電網(wǎng)要求的交流電，再經(jīng)濾波器濾除諧波等干擾后并入電網(wǎng) 。整個系統(tǒng)實現(xiàn)了電能的靈活轉換、存儲與傳輸。

　　二、并網(wǎng)逆變器設計

　　(一)拓撲結構選擇

　　常見的并網(wǎng)逆變器拓撲結構有單相全橋、三相全橋等。單相全橋逆變器適用于功率較小的場合，如居民分布式光伏發(fā)電系統(tǒng)，其結構簡單，控制相對容易;三相全橋逆變器則適用于大功率并網(wǎng)場景，如大型光伏電站、風力發(fā)電站等，能夠輸出三相平衡的交流電，降低對電網(wǎng)的沖擊 。在選擇拓撲結構時，需綜合考慮系統(tǒng)功率需求、成本、效率以及電網(wǎng)接入要求等因素。例如，對于功率為 5kW 以下的分布式發(fā)電系統(tǒng)，可優(yōu)先選用單相全橋拓撲;而對于幾十千瓦甚至兆瓦級的發(fā)電系統(tǒng)，三相全橋拓撲更為合適。

　　(二)控制策略

　　最大功率點跟蹤(MPPT)控制：若系統(tǒng)包含可再生能源發(fā)電，為提高能源利用率，需采用 MPPT 控制策略。常見的 MPPT 算法有擾動觀察法、電導增量法等。擾動觀察法通過周期性地改變逆變器的輸出功率，觀察功率變化與電壓變化的關系，調(diào)整工作點以跟蹤最大功率點;電導增量法則根據(jù)光伏電池的輸出電導與電導增量的關系實現(xiàn)最大功率點跟蹤 。

　　并網(wǎng)電流控制：為保證逆變器輸出的交流電能夠安全、穩(wěn)定地并入電網(wǎng)，需對并網(wǎng)電流進行精確控制。通常采用電流閉環(huán)控制策略，以電網(wǎng)電壓為參考，通過檢測并網(wǎng)電流，利用 PI 控制器或更先進的控制算法(如滑?？刂啤⒛Ｐ皖A測控制等)調(diào)整逆變器的輸出，使并網(wǎng)電流與電網(wǎng)電壓同頻同相，滿足并網(wǎng)標準 。

　　三、雙向電池充電器設計

　　(一)拓撲結構設計

　　雙向電池充電器的拓撲結構需滿足電池的充放電雙向能量流動需求。常見的拓撲有雙向 Buck - Boost 拓撲、雙向隔離型全橋拓撲等。雙向 Buck - Boost 拓撲結構簡單，成本較低，適用于低壓、中小功率的電池充電場景，如電動汽車的車載電池充電器;雙向隔離型全橋拓撲具有電氣隔離、功率傳輸能力強等優(yōu)點，常用于高壓、大功率的儲能系統(tǒng)，如大型儲能電站的電池充電管理 。在設計時，需根據(jù)電池的類型(如鋰電池、鉛酸電池等)、電壓等級、容量以及系統(tǒng)功率需求選擇合適的拓撲結構。

　　(二)充放電控制策略

　　充電控制：在充電過程中，需根據(jù)電池的狀態(tài)(如荷電狀態(tài) SOC、健康狀態(tài) SOH)采用合適的充電模式。常見的充電模式有恒流充電、恒壓充電以及先恒流后恒壓的階段式充電 。恒流充電階段，以恒定電流對電池充電，快速提升電池電量;當電池電壓達到設定值后，進入恒壓充電階段，保持電壓恒定，電流逐漸減小，直至電池充滿。同時，為保護電池，需設置過壓、過流、過溫等保護機制。

　　放電控制：放電時，需穩(wěn)定控制電池的輸出電壓和電流，滿足負載需求。通過實時監(jiān)測電池的輸出狀態(tài)，調(diào)整雙向電池充電器的工作參數(shù)，確保電池放電過程安全、穩(wěn)定。此外，還需考慮電池的放電深度，避免過度放電影響電池壽命 。

　　運行結果

　　生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機選址優(yōu)化、背包問題、 風電場布局、時隙分配優(yōu)化、 最佳分布式發(fā)電單元分配、多階段管道維修、 工廠-中心-需求點三級選址問題、 應急生活物質配送中心選址、 基站選址、 道路燈柱布置、 樞紐節(jié)點部署、 輸電線路臺風監(jiān)測裝置、 集裝箱調(diào)度、 機組優(yōu)化、 投資優(yōu)化組合、云服務器組合優(yōu)化、 天線線性陣列分布優(yōu)化、CVRP問題、VRPPD問題、多中心VRP問題、多層網(wǎng)絡的VRP問題、多中心多車型的VRP問題、 動態(tài)VRP問題、雙層車輛路徑規(guī)劃(2E-VRP)、充電車輛路徑規(guī)劃(EVRP)、油電混合車輛路徑規(guī)劃、混合流水車間問題、 訂單拆分調(diào)度問題、 公交車的調(diào)度排班優(yōu)化問題、航班擺渡車輛調(diào)度問題、選址路徑規(guī)劃問題、港口調(diào)度、港口岸橋調(diào)度、停機位分配、機場航班調(diào)度、泄漏源定位

　　機器學習和深度學習時序、回歸、分類、聚類和降維

　　2.1 bp時序、回歸預測和分類

　　2.2 ENS聲神經(jīng)網(wǎng)絡時序、回歸預測和分類

　　2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量機系列時序、回歸預測和分類

　　2.4 CNN|TCN|GCN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡系列時序、回歸預測和分類

　　2.5 ELM/KELM/RELM/DELM極限學習機系列時序、回歸預測和分類

　　2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU門控神經(jīng)網(wǎng)絡時序、回歸預測和分類

　　2.7 ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡時序、回歸\預測和分類

　　2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/長短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡系列時序、回歸預測和分類

　　2.9 RBF徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡時序、回歸預測和分類

　　2.10 DBN深度置信網(wǎng)絡時序、回歸預測和分類

　　2.11 FNN模糊神經(jīng)網(wǎng)絡時序、回歸預測

　　2.12 RF隨機森林時序、回歸預測和分類

　　2.13 BLS寬度學習時序、回歸預測和分類

　　2.14 PNN脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡分類

　　2.15 模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡預測和分類

　　2.16 時序、回歸預測和分類

　　2.17 時序、回歸預測預測和分類

　　2.18 XGBOOST集成學習時序、回歸預測預測和分類

　　2.19 Transform各類組合時序、回歸預測預測和分類

　　方向涵蓋風電預測、光伏預測、電池壽命預測、輻射源識別、交通流預測、負荷預測、股價預測、PM2.5濃度預測、電池健康狀態(tài)預測、用電量預測、水體光學參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準預測、變壓器故障診斷

　　圖像處理方面

　　圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準、圖像拼接、圖像融合、圖像增強、圖像壓縮感知

　　路徑規(guī)劃方面

　　旅行商問題(TSP)、車輛路徑問題(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、無人機三維路徑規(guī)劃、無人機協(xié)同、無人機編隊、機器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運運輸問題、 充電車輛路徑規(guī)劃(EVRP)、 雙層車輛路徑規(guī)劃(2E-VRP)、 油電混合車輛路徑規(guī)劃、 船舶航跡規(guī)劃、 全路徑規(guī)劃規(guī)劃、 倉儲巡邏

　　無人機應用方面

　　無人機路徑規(guī)劃、無人機控制、無人機編隊、無人機協(xié)同、無人機任務分配、無人機安全通信軌跡在線優(yōu)化、車輛協(xié)同無人機路徑規(guī)劃

　　通信方面

　　傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化、水聲通信、通信上傳下載分配

　　信號處理方面

　　信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強、雷達信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時優(yōu)化、心電信號、DOA估計、編碼譯碼、變分模態(tài)分解、管道泄漏、濾波器、數(shù)字信號處理+傳輸+分析+去噪、數(shù)字信號調(diào)制、誤碼率、信號估計、DTMF、信號檢測

　　電力系統(tǒng)方面

　　微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構、儲能配置、有序充電、MPPT優(yōu)化、家庭用電、電/冷/熱負荷預測、電力設備故障診斷、電池管理系統(tǒng)(BMS)SOC/SOH估算(粒子濾波/卡爾曼濾波)、 多目標優(yōu)化在電力系統(tǒng)調(diào)度中的應用、光伏MPPT控制算法改進(擾動觀察法/電導增量法)

　　元胞自動機方面

　　交通流 人群疏散 病毒擴散 晶體生長 金屬腐蝕

　　雷達方面

　　卡爾曼濾波跟蹤、航跡關聯(lián)、航跡融合、SOC估計、陣列優(yōu)化、NLOS識別

　　車間調(diào)度

　　零等待流水車間調(diào)度問題NWFSP 、 置換流水車間調(diào)度問題PFSP、 混合流水車間調(diào)度問題HFSP 、零空閑流水車間調(diào)度問題NIFSP、分布式置換流水車間調(diào)度問題 DPFSP、阻塞流水車間調(diào)度問題BFSP

　　文章出處：【直流-直流和交流-直流轉換器并網(wǎng)】并網(wǎng)逆變器和雙向電池充電器，濾波器設計，并網(wǎng)電池Simulink仿真