并网逆变器和双向电池充电器，实现了电能的灵活转换

　　内容介绍

　　随着新能源广泛应用和储能技术发展，直流 - 直流和交流 - 直流转换器并网系统在分布式发电、微电网等领域的作用愈发关键。并网逆变器负责实现直流到交流的转换并接入电网，双向电池充电器实现电池的充放电管理，滤波器则用于优化电能质量。本文将围绕这三部分展开，深入探讨其设计原理与实现方法。

　　一、系统整体架构概述

　　直流 - 直流和交流 - 直流转换器并网系统主要由电源端(如光伏电池板、风力发电机等直流电源，或市电交流电源)、直流 - 直流转换器、双向电池充电器、并网逆变器、滤波器以及电网侧组成。直流电源产生的直流电可通过直流 - 直流转换器进行电压调整，之后经双向电池充电器对电池进行充放电管理;市电交流电则通过交流 - 直流转换器转换为直流电后参与系统运行。最终，由并网逆变器将直流电转换为符合电网要求的交流电，再经滤波器滤除谐波等干扰后并入电网 。整个系统实现了电能的灵活转换、存储与传输。

　　二、并网逆变器设计

　　(一)拓扑结构选择

　　常见的并网逆变器拓扑结构有单相全桥、三相全桥等。单相全桥逆变器适用于功率较小的场合，如居民分布式光伏发电系统，其结构简单，控制相对容易;三相全桥逆变器则适用于大功率并网场景，如大型光伏电站、风力发电站等，能够输出三相平衡的交流电，降低对电网的冲击 。在选择拓扑结构时，需综合考虑系统功率需求、成本、效率以及电网接入要求等因素。例如，对于功率为 5kW 以下的分布式发电系统，可优先选用单相全桥拓扑;而对于几十千瓦甚至兆瓦级的发电系统，三相全桥拓扑更为合适。

　　(二)控制策略

　　最大功率点跟踪(MPPT)控制：若系统包含可再生能源发电，为提高能源利用率，需采用 MPPT 控制策略。常见的 MPPT 算法有扰动观察法、电导增量法等。扰动观察法通过周期性地改变逆变器的输出功率，观察功率变化与电压变化的关系，调整工作点以跟踪最大功率点;电导增量法则根据光伏电池的输出电导与电导增量的关系实现最大功率点跟踪 。

　　并网电流控制：为保证逆变器输出的交流电能够安全、稳定地并入电网，需对并网电流进行精确控制。通常采用电流闭环控制策略，以电网电压为参考，通过检测并网电流，利用 PI 控制器或更先进的控制算法(如滑模控制、模型预测控制等)调整逆变器的输出，使并网电流与电网电压同频同相，满足并网标准 。

　　三、双向电池充电器设计

　　(一)拓扑结构设计

　　双向电池充电器的拓扑结构需满足电池的充放电双向能量流动需求。常见的拓扑有双向 Buck - Boost 拓扑、双向隔离型全桥拓扑等。双向 Buck - Boost 拓扑结构简单，成本较低，适用于低压、中小功率的电池充电场景，如电动汽车的车载电池充电器;双向隔离型全桥拓扑具有电气隔离、功率传输能力强等优点，常用于高压、大功率的储能系统，如大型储能电站的电池充电管理 。在设计时，需根据电池的类型(如锂电池、铅酸电池等)、电压等级、容量以及系统功率需求选择合适的拓扑结构。

　　(二)充放电控制策略

　　充电控制：在充电过程中，需根据电池的状态(如荷电状态 SOC、健康状态 SOH)采用合适的充电模式。常见的充电模式有恒流充电、恒压充电以及先恒流后恒压的阶段式充电 。恒流充电阶段，以恒定电流对电池充电，快速提升电池电量;当电池电压达到设定值后，进入恒压充电阶段，保持电压恒定，电流逐渐减小，直至电池充满。同时，为保护电池，需设置过压、过流、过温等保护机制。

　　放电控制：放电时，需稳定控制电池的输出电压和电流，满足负载需求。通过实时监测电池的输出状态，调整双向电池充电器的工作参数，确保电池放电过程安全、稳定。此外，还需考虑电池的放电深度，避免过度放电影响电池寿命 。

　　运行结果

　　生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划(2E-VRP)、充电车辆路径规划(EVRP)、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

　　机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

　　2.1 bp时序、回归预测和分类

　　2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

　　2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

　　2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

　　2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

　　2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

　　2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

　　2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

　　2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

　　2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

　　2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

　　2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

　　2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

　　2.14 PNN脉冲神经网络分类

　　2.15 模糊小波神经网络预测和分类

　　2.16 时序、回归预测和分类

　　2.17 时序、回归预测预测和分类

　　2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

　　2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

　　方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

　　图像处理方面

　　图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

　　路径规划方面

　　旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划(EVRP)、 双层车辆路径规划(2E-VRP)、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

　　无人机应用方面

　　无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

　　通信方面

　　传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

　　信号处理方面

　　信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

　　电力系统方面

　　微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统(BMS)SOC/SOH估算(粒子滤波/卡尔曼滤波)、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进(扰动观察法/电导增量法)

　　元胞自动机方面

　　交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

　　雷达方面

　　卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

　　车间调度

　　零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

　　文章出处：【直流-直流和交流-直流转换器并网】并网逆变器和双向电池充电器，滤波器设计，并网电池Simulink仿真