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基于多重SEPIC斩波电路的超级电容均压策略

出处:网络整理 发布于:2018-03-06 18:18:43 | 1174 次阅读

  1、超级电容电压均衡模型

  采用的超级电容电压均衡模型为四个超级电容B1~B4串联的多重SEPC斩波电路,如图1所示,主要由电容Ca、电L、开关Q以及C、L、D(F1…:4)组成,其中电容C向整个电路供电,不需要外接电源。在该均压模型中,只有一个开关器件Q,明显简化了电路的拓扑结构,且开关Q接地,不需要浮动栅极驱动IC,电路驱动简单。此外,在均压过程中,开关占空比恒定,不需要检测串联超级电容器的单体电压。即当电路工作在DCM模式时,系统不需要反馈控制环节,这样可以降低系统的控制难度。

基于多重SEPIC斩波电路的超级电容均压策略

  2、多重SEPC斩波电路均压原理分析

  2.1均压原理

  多重SEPIC斩波电路在CCM模式和DCM模式下的作原理与传统的SEPC斩波电路相同。超级电容B1~B4的电压分别为v~V,假设在电压不平衡时V2《vAF1,3,4),此时电路的工作波形及电流方向分别如图2、图3所示。

基于多重SEPIC斩波电路的超级电容均压策略

  超级电容B1~B4向多重SEPC斩波电路提供能量,在开关Q导通阶段,电感L、L~L上的电流增大,电感储存一定的能量,电流通过电感L~L4和电容C1~C4流向开关Q。在开关Q关断阶段,电感中存储的能量优先分配给电压最低的超级电容B2,二极管D2导通。由于二极管D~D4与电感超级电容B2,二极管D2导通。由于二极管D~D4与电感波电流过。当二极管D2上的电流降为零时,电路中的电流波电流流过。当二极管D2上的电流降为零时,电路中的电流恒定不变。随着能量的分配,串联超级电容器的单体电压逐渐达到均衡状态,此时电感L~L4、电容C~C4以及二极管D~D4上的电流波形分别一致。

  在均压过程中,由于电感L~L上的平均电压为零,所以电容C1~C4上的平均电压Vc1~Vc4的值。

基于多重SEPIC斩波电路的超级电容均压策略
基于多重SEPIC斩波电路的超级电容均压策略
基于多重SEPIC斩波电路的超级电容均压策略

  当超级电容B2上的电压V2和系统输入电压v的变范围已知时,占空比D就为固定值,且满足关系式(5)。此时从式(16)可知,只要电压V恒定,电流L就恒定。又根据式(4),D的变化范围由已知的电压V2和v=决定。综上所述,如果占空比D电压v以及D的值固定或者变化范围已知,式(14)、(15)可得出,二极管D2上的电流l就在有限范围内变化。这样,均压模型在DCM模式下就可以把超级电容器B2上的电流l限制在理想值使其电压达到均衡状态,而不需要反馈控制环节。

  2.2均压时间

  图4为四个超级电容B1~B4串联后的基于多重SEPIC斩波电路的均压示意图。首先,串联超级电容器的部分能量被多重SEPC斩波电路吸收,然后再被优先分配给电压较低的超级电容,而电压最高的超级电容则不会被分配到能量,这样随着能量的分配,图4中的电压差△V就会逐渐减小并消失。

基于多重SEPIC斩波电路的超级电容均压策略
基于多重SEPIC斩波电路的超级电容均压策略
基于多重SEPIC斩波电路的超级电容均压策略

  3、实验测试

  采用的电压均衡策略无反馈控制环节,因此在实验测试时要用信号发生器(AFG3022B)产生选通信号,且开关频f200kHz,占空比D恒为0.14。均压模型中的元器件型号及参数如表1所。

基于多重SEPIC斩波电路的超级电容均压策略

  为了测量系统在均压过程中的能量转换效率,将四个超级电容器串联起来进行实验,其电路结构如图5(a)所示。由于系统中的电流方向根据超级电容器的电压不均衡情况而变化,所以在输出端口串联一个可变电阻,通过改变电阻的大小来模拟电流的流动方向。图5(b)给出了四个开关S1S2S3、S分别接通时系统的能量转换效率,其中串联超级电容器单体电压V的变化范围为1.0~2.5V,系统的总输入电压v7.0V,总输入电流L大约为0.21A,公式(16)。可见,当开关S1接通时,即超级电容B1的电压不均衡时,系统的能量转换效率最低,这是因为此时系统的输出电压最小,器件C1、D1、L上的焦耳损失较大。而开关S4接通时,系统的能量转换效率高达82%。

基于多重SEPIC斩波电路的超级电容均压策略
基于多重SEPIC斩波电路的超级电容均压策略

  利用本文的均压策略测试系统的均压效果。四个超级电容器的初始电压分别为1.0、1.5、2.0、2.5V。在均压过程中,电压最低的超级电容器B1优先分配到能量,因此在实验最开始只有B1有电流流过,其它的超级电容器没有电流流过。当V超过V时,B2开始有电流流过,V2逐渐上升,大约25min串联超级电容器的单体电压达到均衡状态。根据式(19),计算出理论均压时间T为24min,与实验结果基本相符。均压过程示意图如图6所示,电压标准误差最后减小到1mV。

  4、仿真结果

  仿真过程采用MATLAB神经网络工具箱进行仿真,具体数据如下:采样周期为一天中的24h,学习率10%,训练时间为50s,训练误差为0.01,隐含层和输出层神经元传递函数分别为tansig和purelin,网络算法采用Levenberg-Marquard算法trainlm。对设置好的网络进行训练,并对结果进行仿真,绘制输出曲线,如图5所示。

基于多重SEPIC斩波电路的超级电容均压策略

  从图5中可知,经过训练的曲线与理想输出曲线很接近说明经过训练后,BP网络对MPPT有很好的跟踪效果,且逼近时间短,非线性跟踪能力强。

  5、结论

  采用一种基于多重SEPIC斩波电路的电压均衡策略,电路中只有一个开关器件Q,很明显地简化了电路结构,且当系统工作在DCM模式时,开关频率和占空比固定,不需要反馈控制环节,降低了控制难度。通过举例串联超级电容器的电压不平衡V2《V户1,3,4),分析了系统在DCM模式下的电压均衡原理,并推导出均压时间。最后将四个超级电容器串联起来进行实验测试,从图5(b)、图6中可见,此电压均衡策略的均压时间短且能量转换效率高,具有较高的应用价值。

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