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基于遗传算法的梯形磁芯三相耦合电感多目标优化

Genetic Algorithm-Based Multiobjective Optimization of Three-Phase Coupled Inductor With Ladder Magnetic Core

Yifeng Wang · Zhongda Wang · Xiaoyong Ma · Han Cui 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年1月

交错并联升压变换器(IBC)广泛应用于电动汽车车载电源,对转换效率和功率密度要求较高。本文采用一种具有梯形磁芯的三相耦合电感,并提出基于遗传算法(GA)的多目标优化方法,兼顾转换器效率与电感体积。通过构建包含交流磁通分析的磁阻模型,建立综合目标函数与约束条件,利用GA实现全局优化,获得效率与体积的Pareto前沿。实验搭建30 kW样机,功率密度达22 kW/L,最高效率98.6%;相比非耦合电感,体积减少43.8%,功率密度提升12.8%。

解读: 该梯形磁芯三相耦合电感优化技术对阳光电源车载电源和储能系统具有重要应用价值。在新能源汽车产品线,可直接应用于OBC充电机的交错并联升压拓扑,实现体积减少43.8%、功率密度提升至22 kW/L,满足车载高集成度需求。在ST系列储能变流器中,该技术可优化DC-DC升压级设计,提升系统效率至98.6%以...