用于非车载充电机现场测试的能馈型充电负载方案

传统的能耗型直流电子负载存在体积大、质量大,受到空间限制,能量损耗大,无法实现动力电池特性等缺点。针对上述问题,结合能馈型直流电子负载和模拟电池技术提出了一种用于非车载充电机现场测试的能馈型充电负载方案。该方案可以大大减小电子负载的体积和重量,电能回馈效率可以达到90%以上,并且可以实现实际的动力电池特性。同时设计的控制策略,可以实现4种典型的控制模式:恒定输入电压、恒定输入电流、恒定输入功率和恒定电阻,并且能够在一定范围内连续调节其工作参数。最后,通过MATLAB/Simulink仿真验证了所提出充电负载的可行性和有效性。

用于非车载充电机移动检测的轻量化可控充电负载

目前,电动汽车非车载充电机现场检测时所用的电阻箱和电子负载自身体积大、重量重,导致了在某些检测场合使用受限。假如直接利用移动检测车辆的车载动力电池包作为充电负载,其充电模式单一且电动势不能灵活设置,会导致充电时间长、效率低。针对这些问题,提出了采用移动检测车辆的车载动力电池包级联直流变换器组成轻量化可控充电负载的拓扑方案,研究了输入恒压、恒流、恒功率以及恒电阻等闭环反馈控制方法,实现了输入恒压、恒流、恒功率以及恒电阻等典型工作模式,且在额定范围内具有连续调节的能力;在满足充电负载轻量化的同时,实现对非车载充电机的自主测试。最后论文建立了Matlab-Simulink仿真模型,验证了所提拓扑结构的可行性和控制方法的有效性。

基于独立成分分析算法的非侵入式家用电动汽车充电负载的提取

采用非侵入式独立成分分析算法来提取电动汽车充电负载,包括电动汽车负载充电模式的3个阶段。所提出的无监督算法,能够提取不同类型的电动汽车(包括高压特斯拉电动汽车)的全部充电过程,并且回顾了所提出的独立成分分析方法的理论背景,说明了提取电动汽车充电模式中每一阶段的算法形成过程,显示了利用所提出的算法获得了从实际家庭获取的数据集的结果,验证了此算法的有效性。

充电负载对电动汽车电力计量精度的影响

目前电动汽车充电过程中电力测量准确度较低,对此研究对电动汽车充电负载特性进行分析,提出了一种结合小波变换与自适应卡尔曼滤波的电力计量模型。此外,实验还构建了电力计量评估模型对电力计量精度进行评价。实验结果显示,所提方法将电力计量的准确度提高了0.172 3%,相对准确度提高了68.12%。此外,该方法具有较强的抗谐波干扰性,在谐波变化的情况下可减少60.23%以上的变化量。由此,实验构建的电力计量模型具有较强的可操作性和应用潜力。

电流调制技术在电子负载和两阶段充电中的应用

根据电流控制技术的特点，着重介绍用ＰＷＭ电流调制技术实现航空蓄电池恒流放电的新型电子负载和航空蓄电池两阶段充电控制电路。

多频多负载无线充电系统负载与互感辨识

多负载无线充电系统耦合线圈位置及受电设备阻抗变化,导致系统模型参数发生偏移,影响系统传输效率。此处提出一种多频多负载无线充电系统负载与互感辨识方法,根据不同频率下系统输入阻抗建立互感与负载关系的数学模型,然后以输出电压实际值与理论值误差作为适应度函数设计粒子群算法,实现负载与互感的参数辨识。辨识过程中引入滑窗离散傅里叶变换(SDFT)分离初级电路混频电流分量。实验结果表明,该方法能够准确辨识出互感与负载的大小,为设计高效能系统提供了理论支撑。

新型大规模电动汽车充电负荷预测方法及其在区域配电网中的应用

越来越多的电动汽车(EV)保有量将对现有的居民微电网及配电网络(PDN)构成潜在威胁,大规模的电动汽车充电负荷将影响配电网的运行。采用K-means和长短期记忆神经网络(LSTM)算法,提出了一种大规模电动汽车充电负荷的日负荷曲线预测方法。为突出未来电动汽车数量的不确定性,将根据不同的电动汽车增长模型预测电动汽车的数量。考虑到大规模的电动汽车充电负载,系统的方法包括电动汽车充电配置文件和未来的电动汽车保有量可以预估未来电动汽车充电负载。该方法在湖北省的实证分析中得到了验证。仿真结果表明,预计在2025年电动汽车充电负荷的最大值将出现在18:00,达到938.66 MW,比现有负荷峰值提升2.01%。

多发射端无线充电网络的电压控制策略

针对多发射端无线充电网络的电源管理问题,提出适用于任意数量发射端和接收负载的电压控制策略,使给定充电区域中任意位置的负载有最佳充电效率。首先建立磁耦合谐振式MIMO-WPT系统的等效电路模型并推导功率方程,再结合电路和发射功率约束建立以发射电压为优化变量的接收功率最大化模型,借助复数分解、搜索迭代、凸优化处理等方法求解得到最优电压激励,最后以0.48m×0.48m区域内的四发射端网络为例,利用HFSS和MATLAB软件联合仿真验证策略的有效性。仿真结果表明,该策略可使位于任意子区域的负载充电效率均保持在50%以上,显著降低了接收端位置偏移对传输性能的影响,同时适用于多负载充电场合。

大联大推出QC3．0＋USBPD二合一Type-C车用充电器解决方案

近目，大联大旗下友尚推出基于国际大厂器件的QC3．0＋USB PD二合一Type-C车用充电器解决方案。该方案最高功率可达60W，采用MCU与开放式软件设计，能自动识别负载充电协议为QC3．0或USB PD，并共享一个Tvpe-C接口，具有成本低、弹性大的优点。MCU采用市场应用最广的ARM Cortex M0系列处理器，以大联大友尚代理的意法STM32F030K6芯片，搭配飞兆FUSB302 Type-C控制器，与安森美QC3．0识别IC NCP4371，电源控制芯片则采用安森美升降压ICNCP81239。

一种安全智能报警系统

1 工作原理与功能一个好的智能报警系统至少应该具备以下几个特点:可根据用户的需要而增减功能和配件,系统应具备'自我保护能力',应采用'隔离负载充电电路'对电池充电。在图1所示的系统中,主机采用单片机,显示器选用 LED 或LCD,备有串口,各点与主控室的通信可以采用双绞线、电话线或电力线。传感器可根据需要配备门窗传感器、玻璃破碎探测器、烟雾探测器。

Vehicle-to-Grid Technology： State-of-the-Art and Future Scenarios

An overview of V2G （vehicle-to-grid） technology is presented in this paper, it aims to highlight the main features, opportunities and requirements of V2G. Thus, after briefly resuming the most popular charging strategies lbr PEVs （plug-in electric vehicles）, the V2G concept is introduced, especially highlighting its potentiality as a revenue opportunity ｜br PEV owners： this is mainly due to the V2G ability to provide ancillary services, such as load leveling, regulation and reserve. Such solutions have been thoroughly investigated in the literature from both the economic and technical points of view and are here reported. In addition, V2G requirements such as mobility needs, charging stations availability and appropriate PEV aggregative architectures are properly taken into account. Finally, future developments and scenarios have also been reported.

对太阳能照明系统锂离子蓄电池安全性的管控

本文对太阳能照明系统中锂离子蓄电池应用安全性的管控问题作研讨，并仅以离子电池的保护、充电策略及其和温度的关系和电源路径管理三个问题的技术与应用特性及实现方法的作分析说明。