電力電子與智能控制融合的充電技術研究

中圖分類號：U469.72 文獻標識碼：A 文章編號：1003-8639（2025）07-0007-03

Research on Charging Technology Integrating Power Electronicsand Intelligent Control

Xie Zhijun，Wei Xiangwei

（Sichuan Technology and Business University，Chengdu ，China）

【Abstract】The popularization of electric vehicles requires more eficient and intellgent charging technologies for support.However，the existing charging systemsstillhave deficiencies inimproving charging speed，protectingbatery life，andadapting tothedemandsof thepower grid.Thisarticlefocusesontheintegrationof power electronichardware andintelligentcontrol，explores theapplicationofSiC/GaNdevices inhigh-frequencyAC/DCconverters，etc.，aswel astheintelligent modulationstrategiesofLLCresonant topologies，etc.Meanwhile，thehardwareimplementationof the intelligentchargingalgorithmisstudied，including technologies suchastheadjustmentof theswitching frequencyof widebandgapdevices，andtheintelligentintegrationschemeof\"vehicle-pile-cloud\"collaborationisanalyzed. Eventually，amulti-dimensionalcolaborativeoptimizationpath isconstructedto break through the limitationsof traditionalripplesuppresion，providingastandardizedsolutionfortheultra-fastcharging and energystoragescenarios of new energy vehicles，and promoting the eficient and intellgent development of charging technology.

【Keywords】 charging system；electronic technology；intelligent charging

0 引言

充電技術是電動汽車大規(guī)模應用的關鍵。目前大部分充電設備受限于硬件效率和固定控制模式，在面對電池類型多樣、電網負荷波動等復雜場景時，難以快速響應并維持最佳運行狀態(tài)。充電時電流不穩(wěn)定將縮短電池壽命，而電網與車輛之間的能量雙向交互需求也對設備兼容性提出了更高要求。因此，本文聚焦電力電子硬件創(chuàng)新與智能控制策略的深度融合，推動充電技術在效率、經濟性與可持續(xù)性上的綜合發(fā)展。

1電力電子器件拓撲結構的應用

1.1 SiC/GaN高頻變換器與調制

SiC（碳化硅）/GaN（氮化鎵）器件的應用聚焦于LLC諧振變換器或主動鉗位反激式拓撲，其核心是通過高頻軟開關技術降低損耗。LLC諧振拓撲通過諧振腔（電感-電容-電感）與高頻變壓器結合，利用SiC/GaN開關管的快速開關特性，在零電壓切換（ZeroVoltageSwitching，ZVS）或零電流切換（ZeroCurrentSwitching，ZCS）條件下工作，從而消除傳統硬開關的電壓電流尖峰和諧振損耗。例如，AC輸人經整流濾波后進人LLC諧振腔，高頻變壓器隔離輸出至直流側，最終通過同步整流驅動電池負載，具體見圖1。其智能調制策略分為3個模塊： ① 電網狀態(tài)檢測模塊，實時采樣電網電壓、頻率及諧波含量； ② 電池信息反饋模塊，獲取電池荷電狀態(tài)（StateofCharge，SOC）、溫度及內阻參數； ③ 動態(tài)頻率調制單元，基于上述參數，利用模型預測控制（ModelPredictiveControl，MPC）或深度強化學習（DeepReinforcementLearning，DRL）算法，實時調整LLC諧振頻率和開關占空比，確保最小化開關損耗與電磁干擾。

1.2多電平變換器動態(tài)電壓匹配

多電平拓撲常采用T型三電平結構或模塊化多電平堆疊（ModularMultilevelConverter，MMC），通過多組開關器件組合輸出階梯狀電壓，具體架構如圖2所示。例如，T型三電平將高壓電池組的充電需求分解為高、中、低3檔，由主控芯片根據電池的荷電狀態(tài)SOC動態(tài)選擇電平檔位，并通過滯環(huán)比較器實現平滑切換。而智能切換控制邏輯主要包括：① 電池電壓預判，基于擴展卡爾曼濾波（ExtendedKalmanFilter，EKF）實時估算電池SOC，預測未來數秒內的電壓趨勢； ② 電平序列規(guī)劃，根據電壓需求生成最優(yōu)開關序列（如 100Hz 級更新），避免短時多次切換； ③ 容錯機制，當某級開關故障時，自動重構余下電平組合，維持系統連續(xù)性。

1.3 雙向拓撲V2G自適應重構

雙向充放電依賴于雙有源橋（DualActiveBridge，DAB）拓撲或H橋級聯結構2。以DAB為例，其通過4組全控型開關器件，如絕緣柵雙極型晶體管（Insulat-edGateBipolarTransistor，IGBT）或SiC-MOSFET，構建雙向能量通道，直流側接入電池，交流側連接電網或負載，通過調節(jié)變壓器兩側的相位差控制功率流向和大小，具體如圖3所示。自適應重構流程分為：一是電網需求分析，監(jiān)測電網頻率偏差、電壓跌落等信號，判斷需調用V2G功能的緊急程度（如頻率 lt;49.5Hz 觸發(fā)放電）；二是模式切換邏輯，在充放電切換時，先關閉原工作模式的脈沖寬度調制（PulseWidthModulation，PWM）驅動信號，插人死區(qū)時間后開啟新模式驅動，避免短路風險；三是動態(tài)功率協調，在放電模式下，采用下垂控制策略，根據電網負載率自動調整輸出功率，防止局部過載。

2智能充電算法硬件實現

2.1寬禁帶器件頻率動態(tài)調整

基于寬禁帶半導體（碳化硅/氮化鎵）的開關頻率動態(tài)調整技術，可通過多參數協同反饋實現效率優(yōu)化。其技術核心包括： ① 變損耗模型，以器件導通損耗、開關損耗、結溫為變量構建實時動態(tài)損耗模型； ② 高速采樣與決策，通過電流互感器、電壓分壓器及溫度傳感器組成的三維感知網絡，每微秒采集1次關鍵參數； ③ 頻率梯度控制，以低延時FPGA（現場可編程門陣列）實現基于泰勒展開的損耗梯度搜索算法，快速鎖定最優(yōu)開關頻率； ④ 電磁干擾抑制，集成基于開關軌跡預測的斜坡補償電路，采用漸變頻率切換策略取代跳頻模式。在硬件架構中，采用多級交錯并聯拓撲降低單路電流應力，主控芯片將動態(tài)頻率指令通過光纖隔離驅動模塊傳輸至功率器件，拓撲中的磁集成技術將高頻變壓器的漏感能量復用至諧振網絡，減少額外吸收電路需求[3]。

2.2 電池健康感知紋波抑制

深度融合電池電化學特性與電力電子調制技術，核心技術包括：多相動態(tài)均流，采用4相并聯Boost-Buck電路，結合載波移相PWM與隨機脈寬分散技術，將紋波頻譜擴散至非敏感頻段；內阻在線辨識，在充電間隙注人1kHz以下的小幅交流擾動信號，通過電壓響應擬合電池微分阻抗譜；數字紋波抵消，基于自適應LMS算法生成同頻反向紋波分量，經DA轉換注入電流反饋環(huán)路；熱應力均衡，通過紅外成像模組監(jiān)測電池表面溫度分布，動態(tài)調整各相電流占比抑制局部過熱。電力電子系統關鍵技術對比如表1所示。硬件實現中，紋波采樣采用 0.1% 精度 Δ- ∑模數轉換器（AnalogtoDigitalConverter，ADC），電流環(huán)控制帶寬拓展至 50kHz ；磁芯材料選用鐵基納米晶合金，配合3D打印散熱結構，在同等體積下紋波衰減能力提升3倍。該技術已應用于儲能電站梯次利用電池系統，有效降低老化率4。

2.3無線充電負載阻抗匹配

通過動態(tài)參數整定突破空間能量傳輸瓶頸，有4個關鍵技術創(chuàng)新點： ① 雙向諧振頻率追蹤，發(fā)射端配置可調LCL網絡，接收端部署閉環(huán)式磁耦合系數觀測器； ② 數字可變電容矩陣，由64個GaN開關控制的二進制加權電容陣列，實現 0.1pF 級電容調節(jié)分辨率； ③ 無線參數回饋架構，通過負載調制方式逆向傳輸阻抗信息，免除外置通信模塊； ④ 非線性抗偏移算法，基于橢球面磁場重構模型的補償控制，30mm 偏移范圍內效率下降低于 5% 。

硬件設計采用平面盤式雙D型線圈，配合鐵氧體屏蔽層將漏磁降低至 50μT 以下。阻抗匹配控制芯片集成快速傅里葉變換（FastFourierTransform，FFT）計算核，可在 200μs 內完成全頻段諧振點掃描。此方案已通過QiV2.0標準認證，在金屬異物介入工況下實現 99.7% 的誤觸發(fā)抑制率。

3車-樁-云協同智能化集成

3.1數字孿生健康狀態(tài)監(jiān)測

通過建立充電模塊的數字孿生模型，可將物理設備的電氣參數（如IGBT導通壓降、電容等效串聯電阻）與熱力學參數（散熱片溫度、環(huán)境濕度）全維度映射到虛擬空間中。該模型以分鐘級頻度同步實際硬件狀態(tài)，通過高速控制器局域網CAN總線或光纖通信實時上傳數據至云端。例如，針對車載充電機的功率模塊，孿生模型可捕捉冷卻液流量變化對器件結溫的影響趨勢，預測局部過溫風險。同時，在數字孿生平臺上構建故障特征數據庫，采用模式匹配而非機器學習算法，將實時采集的電壓抖動、高頻諧波畸變率等信號與歷史故障模板（如電解電容干涸、磁性元件飽和）進行比對。硬件上集成寬頻帶電流傳感器與頻譜分析模塊，在 2MHz 帶寬內捕捉細微異常特征，直接驅動云端生成維護預警指令，無需依賴數據訓練過程。

3.2 多充電樁并聯均流諧波抑制

采用主控-從控分層架構實現動態(tài)均流：主控按總負載分配目標電流，從控依本地反饋調節(jié)PWM占空比。核心硬件含高線性度霍爾傳感器與低延時RS-485總線，指令延遲 lt;50μs 。負載突變時，用斜率補償與滯環(huán)控制抑制電流振蕩，如充電樁接觸電阻增大致電流跌落，主控提升其他模塊權重穩(wěn)總電流。并聯系統部署諧波檢測與反向注入單元，通過傅里葉分解提取中線諧波，生成反相信號疊加PWM波形抵消3次、5次諧波。硬件用多通道DAC與高速比較器構建諧波合成電路，支持20倍基頻內諧波抑制，可利用電源模塊冗余開關器件降低成本。

4結論

文章明確了電力電子系統中電流紋波主動抑制技術的多維度協同優(yōu)化路徑，構建了基于多相動態(tài)均流、內阻在線辨識、數字紋波抵消與熱應力均衡的集成控制架構，突破了傳統方案因靜態(tài)參數配置導致的紋波抑制能力受限問題。因此，汽車充電研究應圍繞高精度傳感與低延時控制的核心矛盾，重點開發(fā)多頻段紋波幅相特征自適應辨識算法，并深度融合邊緣計算與云端協同優(yōu)化能力，降低硬件系統的冗余設計成本，以期在新能源車超充系統與規(guī)?；瘍δ軋鼍爸行纬蓸藴驶鉀Q方案，推動電能轉換技術向高效化、智能化方向迭代。

參考文獻

[1]呂遠謀.新能源汽車智能充電優(yōu)化控制系統分析[J].汽車知識，2025，25（5）：19-21.

[2]孫鳳霞，方丁輝，梁浩.智能網聯汽車充電控制系統應用研究[J].農機使用與維修，2025（4）：91-93.

[3]洪君.汽車充電基礎設施優(yōu)化與智能調度[J].中國高新科技，2025（4）：20-21，41.

[4]徐韻瀅，蔣夏，費科.新能源汽車智能有序充電管理系統設計[J].數字通信世界，2025（2）：106-108.

（編輯林子衿）