无线电能传输系统的效率优化设计与最大效率点跟踪控制

✅ 博主简介：擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、论文写作与指导，毕业论文、期刊论文经验交流。

 ✅ 具体问题可以私信或扫描文章底部二维码。

---

(1) 磁场耦合无线电能传输系统的特性研究

在磁场耦合无线电能传输（WPT）系统中，研究其基本特性是提升系统效率的前提。磁场耦合式WPT系统依赖于发射端与接收端的电磁耦合，这种技术通过无线的方式实现能量传递，能够有效克服传统有线电能传输系统中的种种限制。为给后续研究提供理论基础，本文首先对采用串联/串联（Series/Series, S/S）补偿方式的WPT系统进行了分析。S/S型WPT系统是最基本的磁场耦合WPT系统，通常用来研究耦合特性与效率优化。

在特性分析中，我们选择将补偿电容值作为变量，以更直接的方式来探讨不同补偿模式对系统特性的影响。分析表明，在输出特性方面，补偿电容处于自感补偿状态时，输入端为电压源时输出则呈现电流源特性；若输入为电流源，输出则为电压源。而在补偿漏感状态时，输入为电压源时，输出也为电压源；输入为电流源时，输出特性则不再具有明显的电压源或电流源特性。对于输入阻抗来说，自感补偿时输入阻抗呈现纯阻性，而漏感补偿时则偏向于感性。这些特性为提升系统的稳定性和效率提供了设计思路，尤其在自感补偿的情况下，系统的效率表现最为优异。此外，任何补偿情况下，系统都存在一个相应的最优等效负载电阻，从而实现系统效率的最大化。

以上结论的正确性通过实验进行了验证，实验结果与理论分析完全一致，说明了通过控制补偿电容和负载电阻可以有效优化系统的性能。

(2) 最大效率点跟踪控制的研究与应用

为了进一步提升WPT系统的效率，本文对S/S型WPT系统的最大效率点（Maximum Efficiency Point, MEP）跟踪控制方法进行了深入研究。自感补偿在S/S型系统中的广泛应用，使得如何在自感补偿状态下寻找并维持最大效率成为关键问题。本文提出了一种新的最大效率点跟踪控制方法，通过控制原副边线圈的电流比例来实现对最大效率点的跟踪。

相比于传统的扰动观察法和基于负载变化的跟踪方法，这种新方法更为简单且实用性强，尤其是在系统负载发生频繁变化的情况下，能够更快速地找到最佳工作点，从而使系统效率得到显著提升。该方法的核心在于实时检测主副线圈电流的比例关系，并利用这一关系进行闭环控制，使系统时刻工作在最大效率点附近。这种方法避免了传统方法中对输入功率和输出功率的频繁扰动，减少了系统因扰动而导致的功率损失。

实验结果表明，采用新方法后，系统在负载变化和耦合系数波动的情况下，效率得到了显著提升。同时，该方法由于硬件实现简单、成本低廉，具有较高的实用价值，适合在多种WPT应用场景中推广应用。

(3) LCC/S补偿网络与稳压输出的优化设计

在WPT技术中，LCC/S补偿网络因其独特的优良特性而备受关注。LCC/S型补偿网络在效率和稳压性能上具有明显的优势，特别是能够在较大的负载变化范围内保持较高的系统效率。本文对LCC/S型WPT系统的效率特性进行了深入分析，着重考虑了补偿电感的等效串联电阻以及输入阻抗为感性时的情况。

通过理论分析与实验验证，我们发现LCC/S型系统同样存在最大效率点，可以通过最大效率点跟踪控制来优化系统效率。为此，本文提出了一种新的最大效率点跟踪控制方法，通过观察系统在最大效率点时的特性，形成了一种基于特性分析的控制策略。这种控制方法能够避免传统扰动观察法的一些缺陷，如动态响应速度慢、稳定性差等，使系统在实现高效率的同时保证了输出的稳定性。

为了进一步提升系统的输出稳压能力，本文设计了一种新型三元件补偿网络。该补偿网络通过增加额外的补偿元件，降低了系统输出电压对耦合系数和负载变化的敏感性，使得系统在实现稳压的同时保持了较高的效率。与传统的DC/DC变换器相比，三元件补偿网络不需要额外的功率转换环节，减少了转换损耗，因此整体效率得到提高。实验结果表明，该新型补偿网络在各种负载和耦合系数条件下均表现出了优良的稳压性能和高效率特性。

此外，针对某些应用场景下WPT系统的耦合系数可以固定不变的情况，本文进一步推导出了S/S型WPT系统在实现输出稳压时的补偿电容参数约束条件。通过对这些约束条件下补偿电容的优化设计，提出了一种能够兼顾稳压与效率的设计策略。具体来说，通过调整补偿电容的参数，使得系统的特性曲线在不同负载下均能实现接近最佳效率点的工作状态，从而在实际应用中能够有效地保证系统的稳定性与效率。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义WPT系统的参数
class WPTSystem:
    def __init__(self, Lp, Ls, Cp, Cs, Rl):
        self.Lp = Lp  # 主边电感
        self.Ls = Ls  # 副边电感
        self.Cp = Cp  # 主边补偿电容
        self.Cs = Cs  # 副边补偿电容
        self.Rl = Rl  # 负载电阻
        self.k = 0.2  # 耦合系数（默认值，可调）

    def calculate_efficiency(self, frequency):
        # 计算系统效率
        omega = 2 * np.pi * frequency
        M = self.k * np.sqrt(self.Lp * self.Ls)  # 耦合电感
        Zp = 1j * omega * self.Lp + 1 / (1j * omega * self.Cp)
        Zs = 1j * omega * self.Ls + 1 / (1j * omega * self.Cs) + self.Rl
        Zm = 1j * omega * M

        # 计算输入阻抗与效率
        Zin = Zp + (Zm ** 2) / Zs
        power_transferred = np.abs(Zm ** 2) / (2 * np.real(Zs))
        power_input = np.abs(Zin) ** 2 / (2 * np.real(Zin))
        efficiency = power_transferred / power_input
        return efficiency

    def plot_efficiency_vs_frequency(self, freq_range):
        # 绘制效率与频率的关系图
        efficiencies = []
        for freq in freq_range:
            efficiencies.append(self.calculate_efficiency(freq))
        
        plt.plot(freq_range, efficiencies)
        plt.xlabel('Frequency (Hz)')
        plt.ylabel('Efficiency')
        plt.title('WPT System Efficiency vs Frequency')
        plt.grid(True)
        plt.show()

# 创建WPT系统实例
wpt_system = WPTSystem(Lp=100e-6, Ls=50e-6, Cp=10e-9, Cs=20e-9, Rl=10)

# 计算并绘制系统效率
frequency_range = np.linspace(10e3, 1e6, 500)
wpt_system.plot_efficiency_vs_frequency(frequency_range)