智慧能源系統中DC-DC升壓轉換器控制與IoT監控

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在智慧能源系統中，DC-DC升壓轉換器扮演著關鍵角色，能有效提升太陽能板的輸出電壓。本文深入探討了升壓轉換器的各種控制方法，包含傳統的PI控制和先進的ANAM控制，並比較它們的優缺點。同時，也詳細介紹了滑動模式控制的原理和應用，以及如何設計控制器以確保輸出電壓的穩定性。此外，本文還探討瞭如何利用IoT技術構建遠端監控系統，實現對能源系統的即時監控和資料分析，進而提升能源使用效率和系統可靠性。最後，我們也分析了Buck-Boost Converter 的不同工作模式，並探討如何最佳化電源管理以提升系統整體效能。

實際應用

在太陽能電池的設計中，需要考慮短路電流的溫度係數（α）以確保電池的穩定性和效率。例如，在高溫環境下，太陽能電池的短路電流可能會增加，導致電池的效率降低。因此，需要選擇適當的材料和設計以降低短路電流的溫度係數（α）。

內容解密：

上述內容中，我們討論了短路電流的溫度係數（α）和它與溫度和入射光強度的關係。這些知識對於太陽能電池的設計和應用是非常重要的。透過瞭解短路電流的溫度係數（α），我們可以更好地設計和最佳化太陽能電池的效能。

圖表翻譯：

下面是一個簡單的圖表，展示了短路電流的溫度係數（α）和它與溫度的關係：

  flowchart TD
    A[溫度] --> B[短路電流]
    B --> C[溫度係數]
    C --> D[短路電流的變化]

這個圖表展示了溫度、短路電流和溫度係數之間的關係。當溫度增加時，短路電流也會增加，從而導致溫度係數的增加。

太陽能系統中的直流-直流升壓轉換器

在太陽能系統中，直流-直流升壓轉換器（DC-DC boost converter）是一種重要的元件，負責將太陽能板的輸出電壓升高到所需的水平。這種轉換器的功能是將輸入電壓轉換為變化的直流輸出電壓。

升壓轉換器的工作原理

升壓轉換器的工作原理是根據開關動作，將輸入電壓從一個水平提升到另一個水平。這個過程涉及到電感和電容的充放電，從而實現電壓的提升。

控制方法

升壓轉換器的控制方法是非常重要的，需要確保輸出電壓的穩定性和可靠性。目前，有許多控制方法被使用，包括傳統的PI控制和先進的控制方法，如自適應神經網路控制（ANAM）。

ANAM控制方法

ANAM控制方法是一種先進的控制方法，能夠提供電壓調節、電氣隔離、噪聲減少和暫態保護等功能。這種方法是根據自適應神經網路的原理，能夠實現輸出電壓的穩定控制。

控制器設計和工作模式

控制器的設計和工作模式是非常重要的，需要確保輸出電壓的穩定性和可靠性。控制器的設計需要考慮到輸入電壓和負載的變化，從而實現輸出電壓的穩定控制。

數學模型

升壓轉換器的數學模型是非常重要的，能夠用於模擬和分析轉換器的行為。數學模型可以用於描述轉換器的動態行為，從而實現輸出電壓的穩定控制。

圖表翻譯：

此圖表示太陽能系統中的直流-直流升壓轉換器的工作流程。太陽能板的輸出電壓被升壓轉換器提升到所需的水平，然後輸出電壓被輸送到負載。控制器使用ANAM控制方法來控制輸出電壓的穩定性和可靠性。數學模型被用於模擬和分析轉換器的行為，從而實現輸出電壓的穩定控制。

內容解密：

本文介紹了太陽能系統中的直流-直流升壓轉換器的工作原理和控制方法。升壓轉換器的控制方法是非常重要的，需要確保輸出電壓的穩定性和可靠性。ANAM控制方法是一種先進的控制方法，能夠提供電壓調節、電氣隔離、噪聲減少和暫態保護等功能。數學模型是非常重要的，能夠用於模擬和分析轉換器的行為，從而實現輸出電壓的穩定控制。

穩定控制的實現

在控制系統中，穩定控制是一個非常重要的方面。為了實現穩定控制，需要選擇合適的控制引數和模型。以下是控制系統的穩定控制實現過程。

控制目標

控制系統的目標是實現穩定控制，確保系統的輸出電壓穩定在預期的值上。為了實現這個目標，需要設計一個適合的控制器。

控制器設計

控制器的設計需要考慮系統的動態行為和穩定性。以下是控制器的設計過程：

首先，需要定義系統的滑動係數穩定條件。滑動係數穩定條件是指系統的滑動係數必須小於或等於零。為了滿足這個條件，需要選擇合適的控制引數。

然後，需要設計控制器的控制律。控制律是指控制器的輸出值與系統的狀態之間的關係。以下是控制律的設計過程：

控制律可以被表示為：

$$ S = -S_d \cdot K_1(t) \cdot u $$

其中，$S$是滑動係數，$S_d$是第一階趨勢路徑，$K_1(t)$是控制引數，$u$是控制器的輸出值。

等效控制

等效控制是指控制器的輸出值與系統的狀態之間的關係。以下是等效控制的設計過程：

等效控制可以被表示為：

$$ u_{eq} = -U_i \cdot L $$

其中，$u_{eq}$是等效控制的輸出值，$U_i$是負載電流，$L$是等效模型的結果。

趨勢法則

趨勢法則是指控制器的輸出值與系統的狀態之間的關係。以下是趨勢法則的設計過程：

趨勢法則可以被表示為：

$$ \dot{S} = -K_1(t) \cdot S_d \cdot u $$

其中，$\dot{S}$是滑動係數的導數，$K_1(t)$是控制引數，$S_d$是第一階趨勢路徑，$u$是控制器的輸出值。

高階轉換器的滑動模式控制

在轉換器的控制中，滑動模式控制（SMC）是一種重要的控制技術。為了實現高效的控制，需要對轉換器的整體滑動模式控制進行深入的研究。

轉換器的滑動模式控制框架

轉換器的滑動模式控制框架需要能夠跟隨參考值的產出，該參考值由玄貓定義為：

[ S = \begin{cases} +u, & \text{if } S > 0 \ -u, & \text{if } S < 0 \end{cases} ]

其中，( u )代表控制輸入。

轉換器的平均狀態空間模型

將轉換器的平均狀態空間模型作為趨勢法則，則可以直接獲得PWM生成動態佔空比：

[ D = \frac{1}{2} \left( 1 + \frac{V_{ref} - V_o}{V_o} \right) ]

PWM生成動態佔空比的控制

為了控制轉換器的PWM生成動態佔空比，需要使用控制輸入( u )來調整佔空比。控制輸入( u )可以分為兩部分：( u_+ )和( u_- )。

轉換器的滑動模式控制實現

轉換器的滑動模式控制可以透過以下步驟實現：

  1. 定義轉換器的滑動模式控制框架。
  2. 建立轉換器的平均狀態空間模型。
  3. 計算PWM生成動態佔空比。
  4. 使用控制輸入( u )來調整佔空比。

智慧能源系統中的電壓模式控制

在智慧能源系統中，電壓模式控制是一個非常重要的技術，尤其是在電網中，需要確保電壓穩定和可靠。下面，我們將探討一個簡單的電壓模式控制系統，該系統使用了一個簡單的控制器來調節電壓輸出。

控制系統架構

控制系統的架構如圖所示：

  flowchart TD
    A[Reference Voltage] --> B[Error Calculation]
    B --> C[Control Algorithm]
    C --> D[Switching Signal]
    D --> E[Power Stage]
    E --> F[Output Voltage]
    F --> B

圖表翻譯：

上述圖表顯示了控制系統的架構，包括參考電壓、誤差計算、控制演算法、切換訊號、功率級和輸出電壓。控制器的目的是調節切換訊號，以確保輸出電壓穩定在參考電壓上。

控制演算法

控制演算法的目的是計算切換訊號，以調節輸出電壓。下面是一個簡單的控制演算法：

def calculate_switching_signal(error):
    # 計算切換訊號
    switching_signal = -k * error
    return switching_signal

內容解密：

上述控制演算法使用了一個簡單的比例控制器，計算切換訊號的大小。其中， k 是控制器的增益， error 是輸出電壓和參考電壓之間的誤差。

系統引數

系統引數包括：

  • L: 電感值
  • R: 載荷電阻
  • C: 電容值
  • k: 切換間隔

直流-直流升壓轉換器的內在關係

直流-直流升壓轉換器（DC-DC Boost Converter）是一種將輸入直流電壓升高至所需的輸出直流電壓的電子元件。其內在關係是指輸入和輸出電壓之間的關係。

根據公式（11.11），直流-直流升壓轉換器的輸入和輸出電壓之間存在著內在的鬆散關係。這意味著控制器不需要知道電感器的電流，只需要知道負載電阻即可設計滑動係數。

連續電流模式（CCM）

連續電流模式（CCM）是一種直流-直流升壓轉換器的操作模式。在此模式下，電感器電流在整個切換週期內連續地被充電和放電，不會瞬間達到零。這種模式被稱為連續電流模式（CCM），如圖11.6所示。

在CCM模式下，每個切換週期T_s由兩部分組成：D_1T_s和D_2T_s，其中D_1是佔空比，D_2 = 1 - D_1。在D_1T_s期間，電感器電流線性增加，而在D_2T_s期間，電感器電流線性減少。

強制連續電流模式（FCCM）

強制連續電流模式（FCCM）是一種特殊的連續電流模式。在此模式下，電感器電流在每個切換週期內會從正值變為負值（零交叉），然後再傳回正值。這種模式被稱為強制連續電流模式（FCCM），如圖11.7所示。

與CCM模式相比，FCCM模式會達到零值，而CCM模式則不會達到零值。

交流-直流轉換器

交流-直流轉換器（AC-DC Converter）是一種將交流電壓轉換為直流電壓的電子元件。圖11.9所示的是ANAM基礎的交流-直流轉換器的功能塊圖。

降升轉換器電路

圖11.10所示的是ANAM基礎的降升轉換器電路。該電路由一個直流介面電容器、一個二極體和一個直流反應器組成。該電路適用於升壓和降壓應用。

在此配置中，能量儲存/轉移元件的電感器和輸出電壓特性的升壓和降壓功能可以容易地被玄貓控制。

降升轉換器的開關脈衝生成

MOSFET的開關脈衝生成是由玄貓開發的，具有穩定的幅度V_R和交換頻率F_S。V_C的範圍可以被控制。

Buck-Boost Converter 的運作模式

Buck-Boost Converter 的運作依賴於開關裝置和二極體 D 的等效電路。轉換裝置依賴於裝置和二極體的狀態。每個開關週期都包含多個不同的子模式。

Mode 1: 充電模式

在充電模式中，MOSFET 處於 ON 狀態，因此二極體 D 逆偏，電感器上的電壓出現於電源開啟時。電感器的電流應該上升到 $i_L$ 並透過輸入側，如圖 11.12a 所示。因此，迴路端點隔離電源和輸出電容。這樣，電容器上的電荷是從前一段時間累積的，必須包含在負載中。

Mode 2: 放電模式

放電模式對應於充電模式。當 MOSFET 關閉時，二極體 D 將被正偏，電路轉換到此模式。電感器電流 $i_L$ 下降並透過輸出側，如圖 11.12b 所示。電感器的電壓反轉極性，二極體 D 正偏，儲存電感器電流。電感器電流的急劇下降，直到開關裝置完成下一個週期或電感器電流下降到零（Mode 3）。

Mode 3

Mode 3，開關裝置仍然關閉。然而，電路條件可能使電感器電流 $i_L$ 下降到零，二極體 D 逆偏。這種模式持續直到開關裝置再次開啟。系統將保持在放電模式一段時間，該時間由玄貓決定。如果這段時間不超過開關裝置的關閉時間。如果預計電流 $i_L$ 持續流動，Mode-3 的活動消失。

最佳化和電源管理分析

本節提出了一種自適應非線性上升模式控制策略，用於最佳化電源轉換器的效能。這種方法可以實現電源管理控制，從而達到系統的最佳效能。

ANAM 演算法步驟

  1. 第一步是基本上描述人口的大小（S）和迭代（j）。
  2. 生成隨機的人口，其中 j = 1, 2, 3… 個體由玄貓攜帶。設定最大迭代數引數。
  3. 列舉和評估個體的理想能力，根據其電壓變化和全負載。
  4. 計算引數由玄貓。
  5. 計算 $T_i + 1$ 在測試期間，根據此確定性和客戶。
  6. 透過玄貓，控制負載變化如下： $$\gamma \Delta = s V$$
  7. 調整唯一負載如下： $$= + \Delta s s s$$
  8. 如果進度沒有透過釋出狀態，則轉到步驟 3。
  9. 個體負載可以升級到新位置。
  10. 如果終止標準得到滿足，則轉到步驟 3 並重複適當的方法。
  11. 在調查空間中找到最佳思維安排，然後如果終止標準符合。

Mermaid 圖表

  flowchart TD
    A[開始] --> B[充電模式]
    B --> C[放電模式]
    C --> D[Mode 3]
    D --> E[最佳化和電源管理分析]
    E --> F[ANAM 演算法步驟]

圖表翻譯：

此圖表描述了 Buck-Boost Converter 的運作模式和最佳化電源管理分析的流程。從左到右，圖表展示了充電模式、放電模式、Mode 3、最佳化和電源管理分析以及 ANAM 演算法步驟。

內容解密：

Buck-Boost Converter 的運作模式包括充電模式、放電模式和 Mode 3。最佳化電源管理分析使用 ANAM 演算法步驟來實現電源轉換器的最佳效能。ANAM 演算法步驟包括描述人口的大小和迭代、生成隨機的人口、列舉和評估個體的理想能力等。最終，圖表展示了 Buck-Boost Converter 的運作模式和最佳化電源管理分析的流程。

智慧能源系統中的IoT和分析技術

在智慧能源系統中，IoT和分析技術扮演著重要角色。這些技術可以幫助我們更好地瞭解能源系統的執行狀態，最佳化能源分配，減少能源浪費。

最大電壓響應

最大電壓響應是指系統在受到幹擾後的最大電壓變化。這可以用以下公式表示：

M = − ∞C(t) - C(∞)

其中，M是最大電壓響應，C(t)是時間t下的電壓響應，C(∞)是最終電壓響應。

穩態誤差

穩態誤差是指系統在穩態下輸出值與理想輸出值之間的差異。這可以用以下公式表示：

S = −S R - R V

其中，S是穩態誤差，R是參考狀態響應，R V是執行狀態響應。

總諧波失真

總諧波失真（THD）是指訊號中諧波失真的程度。這可以用以下公式表示：

THD = √(∑(Vn^2) / V1^2)

其中，Vn是第n個諧波的電壓，V1是基頻電壓。

智慧能源系統的最佳化

智慧能源系統的最佳化可以透過IoT和分析技術來實現。這些技術可以幫助我們收集能源系統的執行資料，分析資料，找出最佳化的機會，實現能源的節約和提高效率。

內容解密：

上述公式和概念是智慧能源系統中的重要組成部分。最大電壓響應、穩態誤差和總諧波失真都是系統效能的重要指標。透過分析這些指標，可以對系統進行最佳化，提高能源的利用率和效率。

  flowchart TD
    A[能源系統] --> B[資料收集]
    B --> C[資料分析]
    C --> D[最佳化]
    D --> E[能源節約]
    E --> F[提高效率]

圖表翻譯：

上述流程圖表明了智慧能源系統的最佳化過程。首先，收集能源系統的執行資料，然後對資料進行分析，找出最佳化的機會，最後實現能源的節約和提高效率。這個過程可以透過IoT和分析技術來實現。

11.5 IoT資料控制系統

在遠端地區，需要持續監控電力電子轉換器框架，以確保穩定的產出。流程研究描述了在遠端區域建立能源檢查框架的硬體和軟體設計。監控框架配備了THD和瞬態分析，以及遠端模組進行資料傳輸。獲得的資料顯示在IoT平臺上，並設定適當的觸發器。

當DC電源板框架與網際網路連線時，它建立了一個優秀的網際網路協定（IP）。因此，在這個系統中，IP是由玄貓建立的。頁面是為了當IP在統一資源定位器（URL）中輸入時，控制頁面會顯示系統監控的網站頁面，因此客戶可以檢視所提出的結構的狀態。

執行流程的流程圖如圖11.15所示，開始由玄貓進行。首先，檢查網際網路連線是否正確，且IP地址出現在序列終端機中。如果網際網路連線有問題，會顯示錯誤訊息。在檢查網際網路連線後，確認伺服器埠設定。如果有問題，錯誤訊息會出現在序列終端機中。如果伺服器埠設定正確且伺服器執行，傳輸控制協定（TCP）連線會被建立，且遠端程式呼叫（RPC）會被設定。客戶可以在網伺服器中提供決策以控制機器。RPC命令內的軟體會呼叫微控制器活動。當TCP連線被建立後，超文字傳輸協定（HTTP）伺服器會開始執行。最後，當IP在URL中輸入時，HTML 5程式碼的執行會開始，網站頁面會被顯示。當客戶提供決策時，相關的RPC會被啟動，微控制器會根據玄貓提供的訊息進行必要的動作。

11.5.1 IoT資料通訊

遠端監控系統旨在監控複雜的設施、電力工廠、網路運營中心、機場和太空船等，具有某種程度的自動化。在這個研究中，提出了一個使用IoT進行監控的智慧遠端監控系統，監控DC電源管理的有序引數。這個研究嘗試描述DC電源管理和可靠引數測量的設計和實現。

DC電源管理的設定儲存在本地工作站中，並與雲端共享，以顯示網路連結引數。所提出的系統結構是自訂IoT裝置和資訊系統的組合，用於資料彙總。

IoT是一個開源應用程式和應用程式介面，使用HTTP協定在區域網路中檢查和形成資訊。IoT涉及感測器記錄應用程式、區域跟蹤應用程式和物體的關聯性宣告。客戶必須先建立帳戶。宣告包含通道，這些通道是為不同活動而設計的。通道具有不同的欄位，用於不同的邊界在監控框架中。在超出邊界的情況下，雲端具有代表值的圖表。圖11.16顯示IoT資料通訊的流程圖，步驟如下：

  1. 啟動。
  2. 微控制器透過電流感測器和電壓分 Pressure感測器感測轉換器的電力使用量、瞬態響應和THD水平。
  3. IoT驅動程式透過序列埠獲得微控制器輸出資訊，並透過Python內容在網頁上顯示獲得的資料。
  4. IoT驅動程式將監控資訊傳送到雲端。
  5. 雲端將資訊顯示為圖表，清晰地解釋給客戶。
  6. 結束。

圖11.15所示的IoT通訊流程圖，開始由玄貓進行。

11.6 結果與討論

本節討論了所提出的太陽能基礎DC電源管理系統的效能分析。所提出的系統的模擬使用MATLAB軟體實現。

類比電路和獲得的結果在以下小節中進行了討論。

11.6.1 太陽能基礎DC-DC轉換器的效能分析

所提出的太陽能基礎DC-DC轉換器的Simulink模型如圖11.17所示，模擬引數列在表11.2中。模擬結果和DC-DC轉換器的效能分析如下：

太陽能電壓的模擬結果如圖11.18所示，最大峰值為200V。

所提出的DC-DC轉換器的模擬響應如圖11.19所示，最大峰值為380V。

負載電壓和負載電流的模擬響應如圖11.20所示，最大峰值為48V（圖11.20a），負載電流的模擬響應如圖11.20b所示。

11.6.2 AC-DC轉換器的效能分析

圖11.21所示的模擬模型是所提出的AC-DC轉換器，模擬引數列在表11.3中。

表11.2所示的模擬引數是DC-DC轉換器的模擬引數。

軟體工具：MATLAB 2016a

可再生能源發電源：太陽能板陣列

總容量：20 kWp

不敏感時間：105-450秒

啟動功率：40W

額定電壓：635Vdc

…（以下內容省略）

智慧能源系統的效能改善

隨著科技的進步，智慧能源系統的發展已經成為現代能源管理的重要趨勢。這種系統結合了物聯網（IoT）、人工智慧（AI）和資料分析等技術，旨在提高能源的使用效率、降低能源消耗和減少環境汙染。

太陽能系統的模擬

在智慧能源系統中，太陽能是其中一個重要的能源來源。太陽能系統的模擬是瞭解其效能和最佳化其設計的關鍵步驟。以下是太陽能系統模擬的結果：

  • 輸入電壓：211V
  • 短路電流：24A
  • 電源單元引數：
  • DC-DC 轉換器：380V
  • 輸出電壓：48V
  • 輸出電流：2000W

模擬結果

模擬結果顯示，太陽能系統的效能優異，輸出電壓和電流穩定。以下是模擬結果的詳細資料：

  • 輸出電壓：48V
  • 輸出電流：2000W
  • THD 分析：3.31%
  • 頻率：50Hz

智慧能源系統的優點

智慧能源系統具有多個優點，包括：

  • 提高能源使用效率
  • 降低能源消耗
  • 減少環境汙染
  • 提高系統的可靠性和安全性
內容解密：

以上內容介紹了智慧能源系統的效能改善，包括太陽能系統的模擬和優點。智慧能源系統結合了物聯網、人工智慧和資料分析等技術，旨在提高能源的使用效率、降低能源消耗和減少環境汙染。

  flowchart TD
    A[太陽能系統] --> B[模擬]
    B --> C[優點]
    C --> D[提高能源使用效率]
    C --> E[降低能源消耗]
    C --> F[減少環境汙染]

圖表翻譯：

以上圖表顯示了太陽能系統的模擬結果，包括輸出電壓和電流的穩定性。圖表還顯示了智慧能源系統的優點，包括提高能源使用效率、降低能源消耗和減少環境汙染。

  graph LR
    A[太陽能系統] --> B[模擬結果]
    B --> C[輸出電壓]
    B --> D[輸出電流]
    C --> E[穩定性]
    D --> F[穩定性]

智慧能源系統的效能分析與控制

在智慧能源系統中，效能分析與控制是非常重要的。表11.4列出了不同控制方法的效能分析結果，包括滑動模糊控制、ANAM（AC-DC）和ANAM（DC-DC）。結果顯示，ANAM（AC-DC）方法具有最好的效能，包括最短的峰值時間（0.12秒）、最小的峰值超調時間（0.15秒）、最短的恢復時間（0.20秒）和最小的穩態誤差（6%）。

從商業價值與使用者體驗的雙重角度來看，智慧能源系統結合IoT和AI技術，展現出巨大的應用潛力。本文深入探討了太陽能電池溫度係數、DC-DC升壓轉換器、滑動模式控制、電壓模式控制以及IoT資料控制系統等關鍵技術，並分析了它們在提升能源效率、穩定性和可靠性方面的作用。多維度的效能指標比較顯示，ANAM控制方法在AC-DC和DC-DC轉換器中均展現出優異的控制精度和響應速度，有效降低了峰值時間、峰值超調時間和穩態誤差。然而，系統的複雜度和成本仍然是實際部署中需要考量的限制。展望未來，隨著邊緣計算和AI技術的持續發展，預計智慧能源系統將更具自主學習和最佳化能力，實現更精細化的能源管理，進一步降低能源消耗和提升系統韌性。玄貓認為，積極探索這些新興技術的整合應用，將是推動智慧能源系統從實驗室走向大規模商業化的關鍵。對於追求高效、穩定和智慧化能源管理的企業而言，提前佈局相關技術將贏得先機。

玄貓

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技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。