news 2026/2/8 5:20:01

探索储能双向 DCDC 变换器:双向 Buck - Boost 电路仿真之旅

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
探索储能双向 DCDC 变换器:双向 Buck - Boost 电路仿真之旅

双向buck-boost电路仿真模型-储能双向DCDC变换器 电压电流双闭环PI控制 蓄电池充放电模式可切换 恒流充电/恒压输出 Matlab/Simulink模型

在电力电子领域,储能双向 DCDC 变换器是一个相当重要的存在,今天咱们就来聊聊其中基于双向 Buck - Boost 电路的仿真模型,以及与之紧密相关的电压电流双闭环 PI 控制策略,还有蓄电池充放电模式切换以及恒流充电、恒压输出这些有趣的功能,并且看看在 Matlab/Simulink 中如何搭建这样的模型。

双向 Buck - Boost 电路基础

双向 Buck - Boost 电路能在不同的工作模式下,实现升降压功能。简单来说,当开关管导通时,电感储存能量;开关管关断时,电感释放能量,从而实现电能的转换与传递。

在 Matlab/Simulink 中搭建双向 Buck - Boost 电路模型,核心元件就是开关管(比如可以用理想开关模块)、电感、电容和负载。像下面这样简单的示意代码(这里只是伪代码示意模块连接逻辑):

% 创建一个新的 Simulink 模型 model = 'two_way_buck_boost'; new_system(model); % 添加电源模块 power_source = add_block('simulink/Sources/DC Voltage Source', [model '/DC Source']); set_param(power_source, 'Voltage', '100'); % 设置电源电压为 100V % 添加开关管模块 switch1 = add_block('simscape/Semiconductors/Discrete Semiconductor Switch', [model '/Switch1']); % 开关管控制逻辑后续再完善 % 添加电感模块 inductor = add_block('simscape/Electrical Elements/Inductor', [model '/Inductor']); set_param(inductor, 'Inductance', '0.01'); % 设置电感值为 0.01H % 添加电容模块 capacitor = add_block('simscape/Electrical Elements/Capacitor', [model '/Capacitor']); set_param(capacitor, 'Capacitance', '100e - 6'); % 设置电容值为 100uF % 添加负载模块 resistor = add_block('simscape/Electrical Elements/Resistor', [model '/Resistor']); set_param(resistor, 'Resistance', '10'); % 设置负载电阻为 10 欧姆 % 连接模块(实际连接通过 Simulink 图形界面连线,这里代码示意逻辑) % 电源 -> 开关管 -> 电感 -> 电容 -> 负载 % 以及反馈路径等后续再完善

这里代码只是一个初步搭建思路,实际 Simulink 搭建中更多是通过图形化界面操作,但代码可以让大家更清晰模块之间的逻辑关系。

电压电流双闭环 PI 控制

为了让双向 Buck - Boost 电路能稳定且精准地工作,电压电流双闭环 PI 控制是关键。外环电压环用于稳定输出电压,内环电流环则快速响应负载电流变化,提升系统动态性能。

PI 控制算法的核心代码逻辑(同样是伪代码)如下:

% 初始化参数 kp_v = 0.5; % 电压环比例系数 ki_v = 0.1; % 电压环积分系数 kp_i = 0.2; % 电流环比例系数 ki_i = 0.05; % 电流环积分系数 % 设定目标值 ref_voltage = 50; % 目标输出电压 ref_current = 5; % 目标输出电流 % 初始化积分项 integral_v = 0; integral_i = 0; % 假设这里有获取实时电压和电流值的函数 measured_voltage = get_measured_voltage(); measured_current = get_measured_current(); % 电流环计算 error_i = ref_current - measured_current; integral_i = integral_i + error_i * dt; control_signal_i = kp_i * error_i + ki_i * integral_i; % 电压环计算 error_v = ref_voltage - measured_voltage; integral_v = integral_v + error_v * dt; control_signal_v = kp_v * error_v + ki_v * integral_v; % 最终控制信号,可能根据实际情况调整两个控制信号关系 final_control_signal = adjust_control_signal(control_signal_v, control_signal_i);

在这个代码里,通过不断计算实际值与目标值的误差,利用比例和积分环节调整控制信号,来达到稳定输出的目的。

蓄电池充放电模式切换

蓄电池在储能系统里既能充电又能放电,这就需要变换器能灵活切换工作模式。在 Matlab/Simulink 模型里,可以通过一个逻辑判断模块来实现。

比如:

% 假设获取蓄电池当前状态的函数 battery_state = get_battery_state(); if battery_state == 'charging' % 设置变换器为充电模式下的参数和控制逻辑 set_charging_mode_parameters(); elseif battery_state == 'discharging' % 设置变换器为放电模式下的参数和控制逻辑 set_discharging_mode_parameters(); end

通过这样简单的逻辑判断,就可以根据蓄电池的实际状态,让变换器工作在合适的模式下。

恒流充电与恒压输出

恒流充电时,变换器要保证给蓄电池提供稳定的充电电流。在代码层面,就是在充电模式下,把电流环的目标值设定为恒定的充电电流值。

if battery_state == 'charging' ref_current = charging_current_value; % 设定恒定充电电流值 % 执行电流环控制逻辑,保证输出电流恒定 error_i = ref_current - measured_current; integral_i = integral_i + error_i * dt; control_signal_i = kp_i * error_i + ki_i * integral_i; end

而恒压输出则是在放电模式或者某些特定工作场景下,让变换器输出稳定的电压值,通过电压环控制来实现,和前面电压环的控制逻辑类似。

通过在 Matlab/Simulink 中搭建完整的双向 Buck - Boost 电路仿真模型,结合上述的控制策略和功能实现,我们就能对储能双向 DCDC 变换器的工作过程有更深入的理解和研究,为实际的电力电子系统设计提供有力的支持和参考。希望大家在探索这个有趣领域的过程中,能发现更多的乐趣和收获!

版权声明: 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
网站建设 2026/2/2 7:39:23

Codex用于生成PyTorch数据增强代码的实际案例

Codex用于生成PyTorch数据增强代码的实际案例 在图像分类、目标检测等视觉任务中,一个常见但棘手的问题是:训练数据太少或过于单一,导致模型过拟合、泛化能力差。虽然我们知道数据增强能有效缓解这个问题——比如翻转、裁剪、调色——但真正…

作者头像 李华
网站建设 2026/2/3 8:21:52

27、Linux 账户管理与 root 用户使用全解析

Linux 账户管理与 root 用户使用全解析 1. 识别账户 在 Linux 系统中,识别用户账户有多种方式。 - 使用 GUI 工具 :不同的 Linux 发行版有不同的账户管理 GUI 工具。以 Fedora 系统为例,可通过以下步骤找到用户账户工具: 1. 点击主窗口中的“Activities”。 2. 在搜…

作者头像 李华
网站建设 2026/2/4 21:56:56

Pytorch安装后验证Qwen3-VL-8B是否成功加载的方法

PyTorch环境下验证Qwen3-VL-8B模型加载的完整实践 在智能设备和AI服务日益普及的今天,让机器“看懂”图像并用自然语言回应,已成为许多产品升级的关键能力。无论是电商平台自动识别商品、客服系统理解用户上传的截图,还是辅助视障人士“听图”…

作者头像 李华
网站建设 2026/2/4 9:31:59

开源大模型新选择:Qwen3-8B中英文生成能力深度评测

开源大模型新选择:Qwen3-8B中英文生成能力深度评测 在AI应用快速落地的今天,一个现实问题摆在开发者面前:如何在有限算力下获得足够强大的语言理解与生成能力?百亿参数级大模型虽然性能惊艳,但动辄需要多张A100显卡支撑…

作者头像 李华
网站建设 2026/2/5 1:26:38

做PPT效率低?技术人必备的AI生成PPT实战方案,效率提升500%

告别重复排版,用技术思维解决PPT制作痛点作为技术人员和开发者,我们经常需要制作项目汇报、技术分享、方案评审等各类PPT。然而,PPT制作过程中的内容整理、排版设计、风格统一等环节,往往占用大量本该用于技术开发的时间。今天&am…

作者头像 李华
网站建设 2026/2/2 23:47:15

LobeChat主题定制教程:打造专属视觉风格的AI聊天界面

LobeChat主题定制教程:打造专属视觉风格的AI聊天界面 在大模型应用逐渐普及的今天,用户早已不再满足于“能对话”的AI助手。一个真正成熟的产品,不仅要有强大的底层推理能力,更需要具备令人愉悦的交互体验。而在这其中&#xff0…

作者头像 李华