8、混合电源的高精度建模

混合电源的高精度建模

1. 引言

在当今的能源应用领域,混合电源受到了广泛关注。它将两种基本电源,即高能量密度源和高功率密度源结合在一起,旨在优化复合电源的功率和能量性能。例如,燃料电池作为高能量密度源,在稳态时为负载提供电流;而电池或超级电容器等高功率密度组件,则在负载瞬态时提供瞬时电流与稳态电流之间的差值。这种组合使得混合电源在运行时间、瞬态响应、功率和能量密度等方面都优于单一的基本电源。

选择强大的仿真环境对于整个设计过程的成功至关重要。通过深入分析特定负载设备的功耗曲线,可以确保设计出合适的控制算法。负载模拟器能够让设计师在行为仿真过程中虚拟使用负载设备,准确再现其实际功耗曲线,避免在设计电源管理算法时对负载功耗曲线进行假设,从而降低实验失败的风险。

燃料电池建模是一个关键步骤。由于燃料电池是非线性设备,其性能受温度、燃料压力和电压 - 电流工作条件的影响很大。通常采用黑箱方法进行建模,以准确模拟其稳态和动态行为。

以便携式数字静态相机(DSC)的燃料电池 - 超级电容器混合电源为例,该电源系统的设计和测试具有重要意义。DSC 的功耗曲线具有不可预测性,且峰值功率通常远高于平均功率,这对混合电源的设计和优化提出了挑战。通过精确建模电源和负载,可以评估系统性能,确保电源管理算法的高效性。

1.1 仿真环境与建模工具

本文采用基于 PSIM/Simulink 协同仿真工具箱的建模方法。PSIM 是面向电力电子系统的电路仿真软件,包含 PSIM Schematics 和 SIMVIEW 两个程序。Simulink 则提供了丰富的库元素,可用于精确建模燃料电池和功率负载。通过 SimCoupler 模块,实现了 PSIM 和 M

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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