內容介紹

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

　　一、系統整體架構概述

　　直流 - 直流和交流 - 直流轉換器并網系統主要由電源端(如光伏電池板、風力發電機等直流電源，或市電交流電源)、直流 - 直流轉換器、雙向電池充電器、并網逆變器、濾波器以及電網側組成。直流電源產生的直流電可通過直流 - 直流轉換器進行電壓調整，之后經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運行。最終，由并網逆變器將直流電轉換為符合電網要求的交流電，再經濾波器濾除諧波等干擾后并入電網 。整個系統實現了電能的靈活轉換、存儲與傳輸。

　　二、并網逆變器設計

　　(一)拓撲結構選擇

　　常見的并網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電系統，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場景，如大型光伏電站、風力發電站等，能夠輸出三相平衡的交流電，降低對電網的沖擊 。在選擇拓撲結構時，需綜合考慮系統功率需求、成本、效率以及電網接入要求等因素。例如，對于功率為 5kW 以下的分布式發電系統，可優先選用單相全橋拓撲;而對于幾十千瓦甚至兆瓦級的發電系統，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：若系統包含可再生能源發電，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，調整工作點以跟蹤最大功率點;電導增量法則根據光伏電池的輸出電導與電導增量的關系實現最大功率點跟蹤 。

　　并網電流控制：為保證逆變器輸出的交流電能夠安全、穩定地并入電網，需對并網電流進行精確控制。通常采用電流閉環控制策略，以電網電壓為參考，通過檢測并網電流，利用 PI 控制器或更先進的控制算法(如滑模控制、模型預測控制等)調整逆變器的輸出，使并網電流與電網電壓同頻同相，滿足并網標準 。

　　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點，常用于高壓、大功率的儲能系統，如大型儲能電站的電池充電管理 。在設計時，需根據電池的類型(如鋰電池、鉛酸電池等)、電壓等級、容量以及系統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，需根據電池的狀態(如荷電狀態 SOC、健康狀態 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，需穩定控制電池的輸出電壓和電流，滿足負載需求。通過實時監測電池的輸出狀態，調整雙向電池充電器的工作參數，確保電池放電過程安全、穩定。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

　　生產調度、經濟調度、裝配線調度、充電優化、車間調度、發車優化、水庫調度、三維裝箱、物流選址、貨位優化、公交排班優化、充電樁布局優化、車間布局優化、集裝箱船配載優化、水泵組合優化、解醫療資源分配優化、設施布局優化、可視域基站和無人機選址優化、背包問題、 風電場布局、時隙分配優化、 最佳分布式發電單元分配、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、 樞紐節點部署、 輸電線路臺風監測裝置、 集裝箱調度、 機組優化、 投資優化組合、云服務器組合優化、 天線線性陣列分布優化、CVRP問題、VRPPD問題、多中心VRP問題、多層網絡的VRP問題、多中心多車型的VRP問題、 動態VRP問題、雙層車輛路徑規劃(2E-VRP)、充電車輛路徑規劃(EVRP)、油電混合車輛路徑規劃、混合流水車間問題、 訂單拆分調度問題、 公交車的調度排班優化問題、航班擺渡車輛調度問題、選址路徑規劃問題、港口調度、港口岸橋調度、停機位分配、機場航班調度、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聲神經網絡時序、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卷積神經網絡系列時序、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門控神經網絡時序、回歸預測和分類

　　2.7 ELMAN遞歸神經網絡時序、回歸\預測和分類

　　2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/長短記憶神經網絡系列時序、回歸預測和分類

　　2.9 RBF徑向基神經網絡時序、回歸預測和分類

　　2.10 DBN深度置信網絡時序、回歸預測和分類

　　2.11 FNN模糊神經網絡時序、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脈沖神經網絡分類

　　2.15 模糊小波神經網絡預測和分類

　　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、電池健康狀態預測、用電量預測、水體光學參數反演、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)、無人機三維路徑規劃、無人機協同、無人機編隊、機器人路徑規劃、柵格地圖路徑規劃、多式聯運運輸問題、 充電車輛路徑規劃(EVRP)、 雙層車輛路徑規劃(2E-VRP)、 油電混合車輛路徑規劃、 船舶航跡規劃、 全路徑規劃規劃、 倉儲巡邏

　　無人機應用方面

　　無人機路徑規劃、無人機控制、無人機編隊、無人機協同、無人機任務分配、無人機安全通信軌跡在線優化、車輛協同無人機路徑規劃

　　通信方面

　　傳感器部署優化、通信協議優化、路由優化、目標定位優化、Dv-Hop定位優化、Leach協議優化、WSN覆蓋優化、組播優化、RSSI定位優化、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、信號配時優化、心電信號、DOA估計、編碼譯碼、變分模態分解、管道泄漏、濾波器、數字信號處理+傳輸+分析+去噪、數字信號調制、誤碼率、信號估計、DTMF、信號檢測

　　電力系統方面

　　微電網優化、無功優化、配電網重構、儲能配置、有序充電、MPPT優化、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(BMS)SOC/SOH估算(粒子濾波/卡爾曼濾波)、 多目標優化在電力系統調度中的應用、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、航跡融合、SOC估計、陣列優化、NLOS識別

　　車間調度

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

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