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基于TensorFlow神经网络的MCR-WPT系统负载与互感识别方法

2021-09-25苏玉刚刘家鸣侯信宇

电力系统自动化 2021年18期
关键词:检测模型系统

苏玉刚,阳 剑,戴 欣,刘家鸣,侯信宇

(1.重庆大学自动化学院,重庆市 400030;2.国家无线电能传输技术国际联合研究中心,重庆市 400030)

0 引言

无线电能传输(wireless power transfer,WPT)技术作为一种安全、环保、便捷、易维护的新型供电方式,受到了国内外众多学者的关注和研究[1-3]。其中,磁耦合谐振式无线电能传输(magnetic coupling resonant wireless power transfer,MCR-WPT)技术是目前最受关注的技术[4-6],在电动汽车[7-8]、航空航天[9]、水下设备供电[10]等领域逐步得到推广应用。

在MCR-WPT系统的实际应用中,对于电动汽车等移动设备无线供电系统,其负载与互感不可避免地会发生变化,这种变化不仅会使系统的工作频率发生漂移[11-12],而且会降低系统的传输功率和传输效率[13]。如果没有负载与互感识别环节,针对负载与互感发生变化的情况,为了保持系统较好的传输性能,目前主要有以下3种控制方法:①在发射端进行控制;②在接收端进行控制;③在发射端和接收端同时进行控制。上述3种方法通过在接收端增加额外的通信设备[14]、Buck变换器[15]、可控开关[16]等辅助手段对系统进行调节和控制,其对系统性能的提升具有一定的效果,但不能从根本上解决因负载与互感宽范围变化导致的系统工作频率漂移、工作特性改变等问题。因此,在MCR-WPT系统中当负载和互感发生变化时,系统需要实时获取负载与互感参数信息,进而采取更有效的手段对系统进行控制以确保系统稳定、高效运行,而负载与互感参数识别正是其中的关键问题[17-19]。

目前已有学者围绕MCR-WPT系统的负载与互感识别技术进行了相应的研究,文献[18]通过建立SS型MCR-WPT系统稳态电路模型,利用遗传算法寻求负载最优解进而得到互感值。……

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