内容概要：本文详细介绍了双有源桥（DAB）变换器的设计与实现，涵盖从PLECS仿真到硬件落地的全过程。首先探讨了不同调制策略（单移相调制SPS和扩展移相调制EPS）及其在储能系统快速充放电场景中的应用，展示了具体的代码配置方法。接着比较了自抗扰控制（ADRC）与传统PID控制算法的优劣，并提供了MATLAB和PLECS中的实现代码。随后讨论了环路分析的重要性，强调了Bode图在零极点补偿中的作用。最后分享了硬件实现的关键注意事项，包括高频变压器设计、氮化镓器件驱动、电流采样方法以及PCB布局技巧。 适合人群：从事电力电子、储能系统设计的技术人员，特别是对DAB变换器感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于需要高效双向能量转换的储能系统，如电动汽车V2G应用、光伏储能等。目标是帮助读者掌握DAB变换器的设计原理和技术细节，提高系统性能和可靠性。 其他说明：文中提供的代码片段和实践经验有助于读者更好地理解和应用相关技术。同时提醒读者在实际操作中需要注意的一些常见问题和解决方案。

基于Comsol三维锂离子电池全耦合电化学-热仿真模型研究：解析充放电过程中的热效应与电性能变化,Comsol三维锂离子电池全耦合模型：精准仿真电热特性及其影响分析,Comsol三维锂离子叠片电池电化学-热全耦合模型 采用COMSOL锂离子电池模块耦合传热模块，仿真模拟锂离子电池在充放电过程中产生的欧姆热，极化热，反应热，以及所引起的电芯温度变化 ,核心关键词：Comsol; 三维锂离子叠片电池; 电化学-热全耦合模型; COMSOL锂离子电池模块; 传热模块; 欧姆热; 极化热; 反应热; 电芯温度变化。,COMSOL电池电热全耦合模型：精确模拟锂离子电池热反应过程

BMS模块Simulink开发基于算法,基于Simulink开发的BMS算法：包含SOC计算、故障处理与状态监测的充放电控制策略图解,BMS Simulink 所有算法基于Simulink开发 BMS算法包括：SOC计算，故障处理，模组状态监测，充放电控制 图一：Simulink模型 图二：Stateflow逻辑转 图三：充电状态 图四：放电状态 图五：交付内容 ,BMS; Simulink开发; 算法; SOC计算; 故障处理; 模组状态监测; 充放电控制; Simulink模型; Stateflow逻辑; 充电状态; 放电状态; 交付内容,BMS算法在Simulink中：监控与控制协同技术解析

内容概要：本文详细介绍了利用Simulink进行锂电池充放电控制仿真的全过程。主要内容涵盖充电和放电时采用的电压电流双闭环控制结构，以及具体的PI控制器参数设置、模式切换逻辑、DC-DC变换器控制、电池等效电路建模等方面的技术细节。文中还分享了许多实际调试过程中遇到的问题及其解决方案，如电流环和电压环的配合、代数环问题、积分项限制、采样频率优化等。最终实现了充电效率约92%，放电电压纹波控制在±1%内的良好效果。 适合人群：具有一定电力电子和控制理论基础的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于从事锂电池管理系统（BMS）、电动汽车、储能系统等领域工作的工程师，帮助他们理解和掌握双闭环控制的设计与调试方法，提高系统性能和稳定性。 其他说明：文中提供了大量实用的调试技巧和经验总结，对于初学者来说非常有价值。同时强调了不同应用场景下参数调整的重要性，并给出了具体的优化建议。

利用MATLAB进行电动汽车充放电负荷计算的方法，特别是采用蒙特卡洛模拟法来预测大规模电动汽车的充电行为及其对电网的影响。文中提供了完整的MATLAB代码，涵盖了从参数初始化到最终负荷曲线可视化的全过程。关键步骤包括生成电动汽车的基本参数（如电池容量、充电启动时间），并通过蒙特卡洛循环计算每辆车的具体充电需求，最终汇总成总的负荷曲线。此外，代码还包括了详细的注释和高质量的图表输出，使得整个过程既直观又易懂。 适合人群：电气工程专业学生、从事智能电网研究的技术人员、对电动汽车充电负荷感兴趣的科研工作者。 使用场景及目标：适用于需要评估大量电动汽车接入电网后的负荷变化情况，帮助研究人员和工程师更好地理解和优化电动汽车充电系统的运行机制，特别是在城市交通规划和电力系统调度方面。 其他说明：该代码不仅可用于学术研究，还可以作为实际项目中的工具，支持参数敏感性分析，从而为电网规划提供科学依据。

内容概要：本文详细介绍了基于V2G（车到电网）技术的新能源汽车车载双向OBC（车载充电机）的MATLAB仿真模型。系统分为前级双向AC/DC电路和后级双向DC/DC电路。前级电路采用三相Vienna整流器，通过PFC技术将380V三相交流电转换为600V直流电并保持单位功率因数。后级电路为双向CLLC谐振变换器，将600V直流电转换为500V直流电，支持正向充电和反向能量回馈。文中还讨论了控制策略、参数设计、仿真技巧以及实际应用中的注意事项。 适合人群：从事新能源汽车充电系统设计、电力电子仿真及相关领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标：适用于研究和开发新能源汽车与智能电网之间的能量交互系统，旨在提高能源利用效率和电网稳定性。具体应用场景包括实验室仿真验证、产品设计优化、控制系统调试等。 其他说明：文章不仅提供了详细的MATLAB/Simulink建模方法，还包括了许多实用的技术细节和调试经验，如电流环控制、谐振参数计算、模式切换逻辑等。此外，还提到了一些常见的陷阱和解决方案，帮助读者更好地理解和掌握双向OBC的设计要点。

MATLAB代码：基于粒子群算法的储能优化配置（可加入风光机组） 关键词：储能优化配置 粒子群 储能充放电优化 参考文档：无明显参考文档，仅有几篇文献可以适当参考 仿真平台：MATLAB 平台采用粒子群实现求解 优势：代码注释详实，适合参考学习，非目前烂大街的版本，程序非常精品，请仔细辨识 主要内容：建立了储能的成本模型，包含运行维护成本以及容量配置成本，然后以该成本函数最小为目标函数，经过粒子群算法求解出其最优运行计划，并通过其运行计划最终确定储能容量配置的大小，求解采用的是PSO算法（粒子群算法）。

内容概要：本文探讨了电动汽车（EV）充放电调度过程中电动汽车响应率的重要性及其计算方法。电动汽车响应率是指车主对接收到的充放电调度指令的响应程度。文中指出，尽管放电可以带来奖励，但由于奖励机制不完善或其他原因，部分车主仍不愿参与放电。为此，作者提出了一种基于数学模型的响应率计算方法，利用Matlab、YALMIP和CPLEX等工具进行了建模和求解。通过这段代码展示了如何计算响应率，并强调了这种方法对于提高系统效率的关键作用。此外，还提出了未来的研究方向，如考虑车主的充电需求和电网的负荷情况。 适合人群：从事智能电网研究的技术人员、电力系统工程师、电动汽车相关领域的研究人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解电动汽车充放电调度机制及其优化策略的人群。目标是帮助相关人员掌握电动汽车响应率的概念及其计算方法，进而提升智能电网的整体性能。 其他说明：本文不仅提供了理论分析，还包括具体的代码实现，有助于读者更好地理解和应用所介绍的方法。

三相光储交直流系统中的高效能充放电技术与并网控制,光储充交直流三相并网离网系统：基于Matlab仿真平台的光伏大功率储能充电桩一体化设计与控制策略研究,光储充交直流三相并网 离网系统 基于Matlab三相光伏储能充电桩（光储充一体化） 关键词：光伏大功率 储能 充电桩 LLC 电池 并网PQ控制 SPWM 恒压 恒流充电 提供两个仿真可对比看效果，如图一，二。 点击“加好友”可先看波形效果细节 1、光伏，功率600kW，采用电导增量法 2、储能系统 采用双向DCDC，buck-boost变器，采用电压外环，电流内环，稳定母线电压800V。 3、并网逆变器采用PQ控制，交流系统 含220V大电网，LC滤波器，采用SPWM调制 4、三组充电桩采用全桥LLC结构，输入800V左右，恒压输出350~480V，恒流输出100A~300A效果好（恒流设置越小达到稳定的时间越长，理论可以设0A空载运行），额定功率120kW，开关频率60k。 充电桩可设置不同工况运行。 具备恒流切恒压功能。 注：仿真运行时间很长，超过半小时，这是为了能满足LLC离散运行要求，把powergui设置的很小，导致运

内容概要：本文详细介绍了基于分时电价的电动汽车有序充放电优化问题及其解决方案。作者通过构建数学模型，将问题转化为优化问题，并利用Matlab、Yalmip和Cplex进行仿真。文中不仅解释了分时电价的概念，还展示了如何设定目标函数和约束条件，以及具体的代码实现步骤。最终，通过图表展示和分析了优化后的充放电策略对降低成本和平衡电网的影响。 适合人群：对电动汽车充放电优化感兴趣的初学者，尤其是希望了解分时电价机制及其应用的技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望通过仿真平台学习和实践电动汽车充放电优化的人群。目标是掌握如何利用分时电价机制优化电动汽车的充放电计划，从而降低用车成本并减轻电网负担。 其他说明：本文提供的代码逻辑清晰，注释详尽，非常适合初学者逐步理解和实践。此外，文中还提到了进一步扩展的方向，如多辆车的调度和不确定电价建模，鼓励读者继续探索更复杂的优化问题。