[发明专利]一种变换器优化方法、系统、计算机设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种变换器优化方法、系统、计算机设备及存储介质，方法包括：基于寻优对象构建适应度方程；利用粒子群算法获得寻优对象的最优参数值；将所述最优参数值应用于变换器的运行。本发明通过构建与寻优对象相关的适应度方程，在该适应度方程的基础上利用粒子群算法获得寻优对象的最优参数值，最后将该最优参数值应用于变换器的运行中，具有实时性，能够与变换器的当前工况相适应，从而使得变换器效率能够有效提高。

技术领域

本发明涉及变换器优化技术领域，尤其涉及一种变换器优化方法、系统、计算机设备及存储介质。

背景技术

因为能源紧缺和环境污染，微网和储能技术得到了广泛的关注。微网是指由分布式电源、储能装置、能量转换装置、负荷、监控和保护装置等组成的小型发配电系统；而储能产业则主要包括风电光伏产业和新能源汽车产业，可以说是新能源产业革命的核心。随着储能和微网对于DCDC变换器效率的要求日渐升高，提高DCDC变换器效率势在必行。

现有技术中，以两级交错并联boost-buck变换器为例，常用的变换器效率提高措施包括轻载切相、变频控制以及硬件优化等。上述措施中，轻载切相虽然可以通过减少开关器件来降低损耗，但负载加重时此措施失效；采用变频控制措施时，传统DCDC变换器在开关频率变低时电路损耗减少，但是电感电流纹波增大，会导致输出电压纹波增大；而硬件优化的方法并不利于软件实施。因此，现有技术中变换器效率的提高效果并不理想。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供一种变换器优化方法、系统、计算机设备及存储介质，解决现有技术中变换器效率的提高效果不理想的问题。

为实现上述目的，本发明提供以下的技术方案：

一种变换器优化方法，包括：

基于寻优对象构建适应度方程；

利用粒子群算法获得所述寻优对象的最优参数值；

将所述最优参数值应用于变换器的运行。

可选地，所述基于寻优对象构建适应度方程，包括：

以开关频率作为寻优对象，将变换器总损耗作为第一变量，构建适应度方程；

所述利用粒子群算法获得所述寻优对象的最优参数值，包括：

利用粒子群算法获得最优开关频率。

可选地，所述基于寻优对象构建适应度方程，包括：

在将所述变换器总损耗作为第一变量的基础上，将输出电压纹波作为第二变量，构建适应度方程；

为所述第一变量设置第一权重系数，为所述第二变量设置第二权重系数；所述第二权重系数大于所述第一权重系数。

可选地，所述变换器优化方法，包括：

以预设的时间间隔，利用粒子群算法获得所述寻优对象的最优参数值，并将所述最优参数值应用于变换器的运行。

可选地，所述利用粒子群算法获得所述寻优对象的最优参数值，包括：

初始化粒子群；

基于粒子群算法初始化所述粒子群中的粒子速度和粒子位置；

根据所述适应度方程计算各粒子的适应度值，并根据所述各粒子的适应度值更新个体最优位置和/或全局最优位置；

根据个体最优位置和/或全局最优位置进行位置进化；

当迭代至满足终止条件时，基于最终的全局最优适应度值获取最优位置。

可选地，所述根据所述各粒子的适应度值更新个体最优位置和/或全局最优位置，包括：