LCC谐振变换器的多目标优化研究

"高功率因数LCC谐振电路的多目标优化 (2012年) - 华南理工大学学报(自然科学版)" 本文主要探讨的是如何优化具有电容型滤波器的LCC（电感-电容-电感）串并联谐振变换器的输入/输出性能。LCC谐振电路因其高效、高功率密度和紧凑的结构，常被应用于高压场景，如静电除尘。然而，由于其包含三个谐振元件，电路模型的构建相对复杂。 首先，研究者基于傅里叶级数的动态相量法建立LCC谐振电路的稳态数学模型，这一方法可以简化复杂的电路分析，通过动态相量保留的谐波次数增加，可以提升模型的精确度。接着，他们利用等价电路理论，得到反映变换器输入/输出性能的具体数学表达式，这些表达式能够量化评价电路的效率和功率因数。 针对变换器的输入/输出性能优化问题，文章提出了一个基于Pareto的多目标遗传算法。Pareto最优解集用于解决在多个互相冲突的目标之间找到平衡的问题。此算法采用了包含密度信息的细粒度赋值策略，目的是最小化目标函数，从而获取一组均匀分布的最优解，这些解可用于实际电路设计的指导。 通过仿真和实验，研究者验证了所提优化方法的正确性和有效性。实验结果表明，这种方法能够有效地优化LCC谐振变换器的性能，使其在保持高功率因数的同时，实现较大的输出电压，这对于提高静电除尘等应用的效率至关重要。 关键词涉及的领域包括串并联谐振变换器的建模、动态相量模型、等价电路分析、遗传算法以及多目标优化，这些都是电力电子和控制系统中的核心概念。这篇论文是自然科学领域的研究成果，对于理解和改进高压电源系统的性能具有重要的理论和实践意义。