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基于BP-NSGA-II的电力电子变压器DAB变换器振动抑制多目标优化
Multiobjective Optimization Considering PET's Vibration Suppression of Dual Active Bridge Converter Based on BP-NSGA-II
| 作者 | Dong Jiang · Shang Gong · Zicheng Liu · Pengye Wang · Xiaokang Peng · Rui Li · Jiuqing Cai · Ronghai Qu |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2024年2月 |
| 技术分类 | 控制与算法 |
| 技术标签 | DAB 双向DC-DC 智能化与AI应用 储能变流器PCS |
| 相关度评分 | ★★★★ 4.0 / 5.0 |
| 关键词 | 双有源桥 (DAB) 多目标优化 BP 神经网络 NSGA-II 振动抑制 电力电子变压器 |
语言:
中文摘要
本文提出了一种基于BP神经网络嵌入NSGA-II算法（BP-NSGA-II）的双有源桥（DAB）变换器多目标优化方法。利用BP神经网络预测电力电子变压器（PET）的振动特性，并结合多目标遗传算法实现性能优化，有效平衡了变换器效率与振动抑制需求。
English Abstract
The article proposes a multiobjective optimization procedure for a dual active bridge (DAB) converter based on nondominated sorting genetic algorithm with back propagation (BP) neural network embedded in back propagation nondominated sorting genetic algorithm (BP-NSGA-II), where the BP neural network was used to predict the vibration of power electronic transformer (PET). Experimental results demo...
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SunView 深度解读
该研究针对DAB变换器（储能PCS的核心拓扑）的振动抑制问题，通过AI算法实现多目标优化，对阳光电源的PowerTitan和PowerStack等储能系统具有重要参考价值。随着储能系统向高功率密度发展，磁性元件的振动与噪声控制已成为提升产品可靠性与用户体验的关键。建议研发团队将该BP-NSGA-II优化策略引入PCS控制算法库，在保证高效率的同时，通过优化PWM调制策略降低磁性元件振动，从而提升大型储能电站的运行稳定性与环境友好性。