超级电容充放电 matlab

超级电容器的充放电实验曲线测试一、实验目的了解超级电容器结构组成以及工作原理，理解超级电容器等效电路模型，学会绘制超级电容器充放电曲线。

二、超级电容器结构以及工作原理超级电容器通常包含双电极、电解质、集流体、隔膜四个部件。

超级电容器电极由多孔材料在金属薄膜（常用铝）上沉积而成，而活性炭则是常用的多孔材料。

充电时，电荷存储于多孔材料和电解质之间的界面上。

电解质的选择往往是电容器单体电压和离子导电性之间妥协的结果，追求离子导电性的最大化可能会导致所选择的电解质分解电压低至1V 。

隔膜通常是纸，起绝缘作用，可以防止电极之间任何的导电接触。

必须能够浸泡在电解质中，并且不影响电解质的离子导电性。

超级电容器是利用双电层原理的电容器。

当外加电压加到超级电容器的两个极板上时，与普通电容器一样，极板的正电极存储正电荷，负极板存储负电荷，在超级电容器的两极板上电荷产生的电场作用下，在电解液与电极间的界面上形成相反的电荷，以平衡电解液的内电场，这种正电荷与负电荷在两个不同相之间的接触面上，以正负电荷之间极短间隙排列在相反的位置上，这个电荷分布层叫做双电层，因此电容量非常大。

当两极板间电势低于电解液的氧化还原电极电位时，电解液界面上电荷不会脱离电解液，超级电容器为正常工作状态（通常为3V 以下），如电容器两端电压超过电解液的氧化还原电极电位时，电解液将分解，为非正常状态。

由于随着超级电容器放电，正、负极板上的电荷被外电路泄放，电解液的界面上的电荷相应减少。

三、实验线路图四、实验步骤1、充电实验按照实验线路图连接电路，将开关接到K端，使电源接入电路中，实现超级电容的充电过程，通过串口命令记录电流和电压。

2、放电实验在超级电容器充电完成后，将开关接到另一端，将电源断开，实现超级电容的放电过程，通过串口命令记录电流和电压。

五、注意事项1、超级电容器具有固定的极性。

在使用前，应确认极性。

2、超级电容器应在标称电压下使用。

当电容器电压超过标称电压时，将会导致电解液分解，同时电容器会发热，容量下降，而且内阻增加，寿命缩短，在某些情况下，可导致电容器性能崩溃。

适用于超级电容的双向变换器模糊PI控制策略针对直流微网中超级电容储能系統，提出了一种基于模糊PI控制的双向DC/DC变换器的双闭环控制方法。

首先分析了双向变换器的拓扑结构，开关管使用移相控制，利用模糊PI控制环节，降低超级电容端电压波动，提高了超级电容充放电的效率，使整个系统更加稳定。

运用matlab/Simulink搭建仿真模型，与其他控制方法进行了比较，验证了该方法的可行性和有效性。

标签：隔离型变换器；超级电容；双闭环控制；模糊PI控制0 引言超级电容作为一种新型储能元件，它的功率密度高，储能速度快，储能过程可逆，超级电容储能能够稳定微网中负载功率的高频分量[1，2]。

而双向DC/DC 变换器是电力电子能量转换的重要器件，可以实现不同电压等级的不同供电系统之间的能量转换，也是实现储能系统与光伏系统之间的能量转换的重要器件。

由于隔离型双向DC/DC变换器各器件电流、电压应力小，能量传递效率高，适用于中高功率的场合[3]。

因此本文采用隔离型双向DC/DC变换器进行超级电容储能的研究。

文献[4]通过互补PWM控制技术控制双向变换器，应用功率前馈与双闭环相结合的方法来解决直流母线电压波动的问题。

文献[5-6]基于直接功率控制方法，提出一种负载电流前馈控制方法，验证了负载突变对变换器动态响应的影响。

文献[7-8]对多端口电源系统中双向变换器，采用分段PI调节和滑膜控制结合的双闭环控制，通过实验验证了控制策略的可行性。

结合上述研究，本文提出了一种适用于超级电容储能，使用隔离型双向DC/DC变换器应用模糊PI控制的电压、电流双闭环控制策略，首先分析了隔离型双向变换器拓扑结构，对于双向转换器这种非线性时变系统，需要模糊PI对系统进行实时控制，同时采用电压、电流双闭环控制，提高系统稳定性，减小超级电容端电压在稳态状态下的电压波动，实现超级电容快速充放电控制。

1 适用于超级电容的隔离型双向DC/DC变换器模糊PI控制策略1.1 双向DC/DC变换器拓扑结构本研究采用隔离型双向DC/DC变换器的电路结构作为超级电容器的充放电电路，其拓扑结构如图1所示。

第50卷㊀第6期2020年㊀㊀12月电㊀㊀㊀池BATTERY㊀BIMONTHLYVol.50,No.6Dec.,2020作者简介:陈钰涵(1999-),男,湖北人,武汉理工大学国际教育学院本科生,研究方向:锂离子电池管理,新能源汽车;朱文超(1993-),男,湖北人,武汉理工大学汽车工程学院博士生,研究方向:余热回收技术,锂离子电池管理;杨㊀扬(1990-),女,湖北人,武汉理工大学汽车工程学院博士生,研究方向:锂离子电池管理,氢电混合储能;谢长君(1980-),男,湖北人,武汉理工大学自动化学院教授,博士生导师,研究方向:先进储能技术,新能源汽车控制技术,本文联系人㊂基金项目:国家自然科学基金(51977164),湖北省技术创新重大项目(2018AAA059)㊃科研论文㊃DOI:10.19535/j.1001-1579.2020.06.001锂离子电池/超级电容器混合系统的能量管理陈钰涵1,2,朱文超1,3,杨㊀扬1,3,谢长君1,3(1.武汉理工大学自动化学院,湖北武汉㊀430070;㊀ 2.武汉理工大学国际教育学院,湖北武汉㊀430070;㊀3.武汉理工大学汽车工程学院,湖北武汉㊀430070)摘要:为使锂离子电池与超级电容器合理地配合工作,提出基于逻辑门限的能量管理策略与改进的模糊控制的能量管理策略;再将两种管理策略复合,确定最终的能量管理策略㊂用Matlab /Simulink 对以上3种能量管理策略进行仿真分析,设计的能量管理策略可在系统能耗基本不变的基础上,发挥超级电容器的辅助作用,合理分配能量,降低电池损耗,延长电池的使用寿命㊂在城市道路循环(UDDS )和欧洲经济委员会(ECE )工况下,电池损耗相比于单一能源分别降低43.4%和46.3%㊂关键词:锂离子电池;㊀超级电容器;㊀混合动力;㊀能量管理策略;㊀模糊逻辑控制;㊀仿真分析中图分类号:TM912.9,TM533㊀㊀文献标志码:A㊀㊀文章编号:1001-1579(2020)06-0511-05Energy management of Li-ion battery /supercapacitor hybrid systemCHEN Yu-han 1,2,ZHU Wen-chao 1,3,YANG Yang 1,3,XIE Chang-jun 1,3(1.School of Automation ,Wuhan University of Technology ,Wuhan ,Hubei 430070,China ;2.School of International Education ,Wuhan University of Technology ,Wuhan ,Hubei 430070,China ;3.School of Automotive Engineering ,Wuhan University of Technology ,Wuhan ,Hubei 430070,China )Abstract :In order to make the Li-ion battery operate with supercapacitor reasonably,an energy management strategy based on logicthreshold and an energy management strategy improved by fuzzy control were proposed.Two management strategies were combined todetermine the ultimate energy management strategy.The above three energy management strategies were simulation analyzed with Matlab /Simulink,the ultimate energy management strategy could effectively play the auxiliary role of supercapacitor,reasonablydistribute energy,reduce the battery energy consumption and prolong the battery service life on the basis of the immobile basicconstant energy consumption.Under Urban Dynamometer Driving Schedule(UDDS)and Economic Commission of Europe(ECE)conditions,the loss of battery was reduced by 43.4%and 46.3%compared to single energy,respectively.Key words :Li-ion battery;㊀supercapacitor;㊀hybrid power;㊀energy management strategy;㊀fuzzy logic control;㊀simulation analysis㊀㊀超级电容器与锂离子电池协同工作,可缓解锂离子电池作为单一动力源的电流峰值输出并降低损耗㊂为充分发挥两者优势,提供更好的性能,要制定有效的能量管理策略㊂确定性规则能量管理策略根据制定的规则,对复合能源进行能量分配,具有较好的控制效果,但未考虑动力源荷电状态(SOC)对能量分配的影响[1]㊂相比之下,模糊逻辑规则能量管理策略可表达一些难以精确描述的规则㊂基于这一特点,文献[2]综合扩展卡尔曼滤波算法与模糊决策算法,减小了电池SOC 估算的误差;文献[3]用模糊控制器控制输出功率,将锂离子电池在不同SOC 下的充放电电流控制在1C 以内,文献[4]运用模糊控制理论开发的能量分配方法,将超级电容器在城市道路循环(UDDS)工况下的使用时间延长了电㊀㊀㊀㊀池BATTERY㊀BIMONTHLY㊀第50卷26.5%,制动回收能量提高了5.5%㊂智能优化算法可对能量管理策略进一步优化,并将模型预测㊁人工智能等技术[5-6]引入能量管理中㊂显然,基于优化能量管理策略具有很好的控制效果,但运算量大,实用较困难㊂针对能量管理策略的可行性,为在较小运算量下达到一定的控制效果,本文作者结合逻辑门限与改进模糊控制的能量管理策略,制定基于复合控制的能量管理策略㊂1㊀混合动力系统模型搭建与参数匹配1.1㊀混合动力系统模型从结构及策略复杂度㊁电池保护能力等方面考虑,超级电容器并联双向直流电流(DC)/DC 半主动型拓扑结构的性能较均衡,可作为混合动力系统的拓扑结构,如图1所示㊂实验用SH40AHA 型磷酸铁锂正极锂离子电池(洛阳产)的图1㊀超级电容器并联双向DC /DC 的半主动型混合动力系统Fig.1㊀Semi-active hybrid power system with parallel bi-direc-tional direct current(DC)/DC of supercapacitor标称容量为40Ah,工作电压为2.0~3.6V,标准充放电电流为0.3C ,最大充放电电流分别为3.0C 充电30s 和4.0C 放电30s,工作温度为-25~55ħ,循环寿命为2000次[取80%的放电深度(DOD)]㊂实验用BMOD-0165-P048-B01超级电容器(美国产)的标称电容为165F,容差为20%,额定电压为48.6V,额定比功率为7900W/kg㊁工作温度为-40~65ħ㊂根据系统拓扑结构,可进行系统模型的整体搭建,混合动力系统仿真模型如图2所示㊂图2㊀基于Matlab /Simulink 的混合动力系统仿真模型㊀Fig.2㊀Simulation model of hybrid power system based on Matlab /Simulink1.2㊀混合动力系统参数选定1.2.1㊀汽车动力学模型为满足车辆动力性指标,需对峰值功率进行分析,计算最大需求功率P re max ㊂分别取3种行驶工况,其中,取整车的参数有:整车质量m =450kg,滚动阻力系数f =0.012,传动系统效率ηT =91%,旋转质量换算系数δ=1.03,空气阻力系数C D =0.36,迎风面积A =1.4m 2,空气密度ρ=1.2258kg /m 3㊂①最高行驶速度v max =25m /s 时的等速行驶工况峰值功率P 1需满足P re max ȡP 1=v max [(m g f +ρC D Av 2max /2)]/ηT =6.76ˑ103W =6.76kW(1)式(1)中:g 为重力加速度㊂②v a =0~16.67m /s 加速工况车辆7s 加速过程中,速度v a 随时间t 的变化关系有:v a =v end (t /t end )0.5(2)式(2)中:最终速度v end =16.67m /s;终了时间t end =7s㊂求导代入汽车功率平衡方程式中,得到加速过程结束时峰值功率P 2需满足:P re max ȡP 2=v end [m g f +ρC D Av end 2/2+δmv end /(2t end )]/ηT=1.264ˑ104W =12.64kW(3)③20%爬坡度等速爬坡工况取稳定行驶车速v i =13.89m /s,得到匀速稳定爬坡功率P 3需满足:P re max ȡP 3=v i (m g f cos αmax +ρC D Av 2i +m gsin αmax )/ηT =1.49ˑ104W =14.9kW(4)式(4)中:αmax 为道路坡度角,取值为arctan0.2㊂综上所述,可得最大需求功率P re max =14.9kW㊂1.2.2㊀锂离子电池参数选定先计算车辆以v 40=11.11m /s 匀速行驶所需功率P ᶄre :P ᶄre =11.11/ηT (m g f +ρC D A ˑ11.112/2)=1.11ˑ104W =11.1kW(5)锂离子电池组的电能量E bat 为:E bat =P ᶄre L /11.11ˑDOD =1.008ˑ107J =2.8kWh(6)式(6)中:L 为续航里程,取8ˑ104m;DOD 取80%㊂锂离子电池单体的容量Q bat 有:Q bat ȡE bat /U bus(7)式(7)中:U bus 为母线电压㊂计算得Q bat =40Ah,因此选择单体容量为40Ah 的电池满足条件㊂串联的锂离子电池数量N bat 与U bus 的关系为:215㊀第6期㊀陈钰涵,等:锂离子电池/超级电容器混合系统的能量管理N bat U normal =U bus(8)式(8)中:U normal 为电池平台电压㊂计算可得N bat =22㊂1.2.3㊀超级电容器参数选定超级电容器的充放电功率的最大值P cap max 应满足:P cap max ȡP re max -P bat max(9)式(9)中:P bat max 为电池的峰值功率㊂设定锂离子电池的工作电流范围为[0,2],则P bat max 需满足:P bat max ɤU bus I 2C(10)式(10)中:I 2C 为锂离子电池以2C 倍率放电的工作电流,为80A㊂计算可得,P bat max 应小于5.6kW㊂超级电容器输出功率P cap 的表达式为:P cap =U cap I cap(11)式(11)中,超级电容器的工作电流I cap 与电压U cap 的关系表达式为:I cap =C cap d U cap /d t(12)式(12)中:C cap 为超级电容器的电容量㊂超级电容器模组的功率由车辆的最大需求功率决定㊂设定车辆可在最大功率下工作t 1=25s,对式(9)-(12)联立并对两边进行积分,可得超级电容器最大需求电容量C cap max :C cap max =2(P re max -P bat max )t 1/U 2cap max(13)式(13)中:U cap max 为超级电容器串联模组的最大电压㊂由于超级电容器与双向DC /DC 串联,电压由双向DC /DC 的低压侧输入电压决定㊂选定双向DC /DC 低压侧电压输入范围25~50V,因此超级电容器模组电压为25~50V,即U cap max =50V㊂通过计算,得到C cap max 为229.9F㊂选择的超级电容器模组容量为165F,两个超级电容器模组并联可满足条件㊂2㊀混合动力系统能量管理策略2.1㊀基于逻辑门限的能量管理策略基于逻辑门限的能量管理策略,根据系统的需求功率和超级电容器的剩余电量来决定能量分配,控制思想见图3㊂图3㊀逻辑门限的能量管理策略Fig.3㊀Energy management strategy of logical threshold图3中:SOC cap 为超级电容器的荷电状态㊂设车辆续航里程60km,若持续在UDDS 工况下行驶,可循环5次,即行驶1.54h㊂若由锂离子电池提供全部能量,则电池电量经过1.54h 后耗尽,从而计算出P bat max ㊂P bat max =αE bat /T(14)式(14)中:E bat 为2.8kWh,预留系数α取1.1㊂计算可得,UDDS 工况下,P bat max =2kW㊂同理可得,在欧洲经济委员会(ECE)工况下,续航60km,循环120次,行驶6.5h,即P bat max =1.12kW㊂为使制定的能量管理策略能同时满足两种工况,P bat max =2kW㊂另外,选取超级电容器荷电状态的下限SOC cap -L =0.2,上限SOC cap -H =0.9㊂2.2㊀基于模糊控制的能量管理策略模糊控制器采用二入一出结构,即将需求功率P re ㊁超级电容器SOC 作为模糊控制器的输入,具体结构如图4所示㊂图4㊀模糊控制器结构Fig.4㊀Structure of fuzzy controller系统需求功率P re 受到实验台架的限制,峰值功率为6000W,即输入领域为[-6000,6000],经过尺度转换后的输入领域为[-1,1],SOC cap 的输入领域为[0,1]㊂为使车辆可在较激烈的工况下行驶,由超级电容器为锂离子电池提供缓冲能量㊂需要考虑到锂离子电池的输出功率大于系统需求功率的情况,在系统需求功率较小时,锂离子电池同时向系统与超级电容器充电㊂设计比例因子k 输出领域范围为[0,3],提供了锂离子电池为超级电容器充电的通道㊂分别使用各个不同的档位,描述P re ㊁SOC cap 和k 的不同大小状态,具体档位如表1所示㊂表1㊀输入输出变量的语言值Table 1㊀Language values of input and output variables变量语言值(档位)档数P re {NB㊁NM㊁NS㊁O1㊁O2㊁PS㊁PM㊁PB}8SOC cap{NH㊁NM㊁NL㊁PL㊁PM㊁PH}6k{NB㊁NM㊁NS㊁O㊁PS㊁PM㊁PB㊁PPB}8表1中,各档位分别表示各变量由小到大的不同状态,并采用三角形隶属度函数作为输入输出变量隶属度函数㊂随后,按照所需功率分配方式,确定输入档位与输出档位的对应关系,制定控制规则,具体如表2所示㊂表2㊀模糊控制器的控制规则Table 2㊀Control rules of fuzzy controllerP re SOC capNH NM NL PL PM PH NB NB NB NM NM NM NS NM NB NB NM NM NS O NS NB NB NM NS O PS O1NB NM NS O PS PM O2PPB PPB PB PM PS O PS PB PM PS PS O NS PM O NS NS NM NM NB PBNS NM NMNB NB NB2.3㊀基于复合控制的能量管理策略逻辑门限和改进型模糊控制策略能较好地进行能量分315电㊀㊀㊀㊀池BATTERY㊀BIMONTHLY㊀第50卷配,但效果取决于系统需求功率的正负㊂结合两者的优缺点,构造基于复合控制的能量管理新策略,发挥两者的优势,取得更好的控制效果,具体结构如图5所示㊂图5㊀复合控制器的结构Fig.5㊀Structure of composite controller㊂㊀㊀模糊控制器控制规则和输入输出变量隶属度函数分别如表3㊁图6所示㊂表3㊀改进后模糊控制器的控制规则Table 3㊀Control rules of improved fuzzy controllerP re SOC capNHNM NL PLPM PH NBPPB PBPM O O NS NM PB PM PS O O NSNS PB PM O O NS NM O PS O ONS NSNM PS O O NS NSNM NM PM NS NS NSNM NB NB PBNSNMNM NMNB NB 图6㊀改进后模糊控制器输入变量的隶属度函数Fig.6㊀Membership function of the improved system demand power,the remaining power of the supercapacitorand the scale factor of the Li-ion battery outputpower图7㊀UDDS 和ECE 工况下电池的输出功率P bat ㊀Fig.7㊀Output power of battery(P bat )under UDDS and ECEconditions图8㊀UDDS 和ECE 工况下的超级电容器输出功率P cap ㊀Fig.8㊀Output power of supercapacitor(P cap )under UDDS and ECE conditions415㊀第6期㊀陈钰涵,等:锂离子电池/超级电容器混合系统的能量管理3㊀能量管理策略仿真结果分析在基于Matlab /Simulink 的混合动力系统仿真模型中嵌入复合控制器,设置锂离子电池和超级电容器的初始SOC 分别为0.8和1㊂为了更好地比较两种不同能量管理策略的优劣,以瞬态的UDDS 工况和稳态的ECE 工况作为行驶工况㊂为方便对比仿真结果,工况的循环时间都设置为1400s㊂仿真结果如图7-9所示㊂图9㊀UDDS 和ECE 工况下的荷电状态(SOC)Fig.9㊀State of charge(SOC)under UDDS and ECE conditions从仿真结果可知:当P re >0时,复合控制策略对锂离子电池的输出控制作用均优于逻辑门限控制策略与模糊控制策略㊂在UDDS 和ECE 工况下,复合控制策略中锂离子电池的正向最大输出功率分别为3276W 和2414W,低于改进模糊控制策略中的3963W 和2596W㊂在逻辑门限中,虽然锂离子电池的输出功率可控制在2020W 以内,但在系统需求功率较低时表现不佳,且不能随系统需求功率灵活变化㊂总体来说,复合控制策略控制效果优于其他两种控制策略㊂当P re <0时,复合控制策略中电池反向充电功率明显低于逻辑门限与改进模糊控制策略,因此复合控制器在减小锂离子电池的放电功率的同时,能降低锂离子电池的充电频率㊂在进行制动能量回收时,优先给超级电容器充电,既能保证超级电容器处于高能状态,又可避免锂离子电池频繁充放电㊂由此说明,复合控制策略能够更好地分配功率输出㊂为了对控制效果进行定量分析,比较不同能量管理策略下电池的损耗与系统能耗的情况,结果见表4㊂表4㊀两种工况下电池损耗及系统能耗Table 4㊀Battery loss and system energy consumption under twooperating conditions能量管理策略电池损耗/%系统能耗/Wh UDDSECEUDDSECE单一能源 2.28ˑ10-2 1.44ˑ10-2348.12233.05逻辑门限 1.56ˑ10-2 1.13ˑ10-2356.45234.07改进模糊控制 1.52ˑ10-20.96ˑ10-2359.44236.16复合控制1.29ˑ10-20.78ˑ10-2354.41235.48从表4可知,在UDDS 工况中,复合控制策略的电池损耗比逻辑门限策略和改进模糊控制策略分别减少了17.1%和15.1%;系统能耗也有所降低㊂在ECE 工况中,复合控制策略的电池损耗比逻辑门限低41.9%,比改进模糊控制低19.2%;系统能耗比逻辑门限略有上升,比改进模糊控制略有下降,说明复合控制能量管理策略能够结合两者优势,在提升控制效果㊂与单一能源相比,虽然系统能耗略有提升,但复合控制的能量管理策略在两种工况下,电池损耗分别降低43.4%㊁46.3%,表明混合动力系统可延长电池寿命㊂4㊀总结本文作者对锂离子电池与超级电容器的混合动力系统展开研究,将逻辑门限的能量管理策略与模糊控制的能量管理策略相结合㊂仿真结果表明,基于复合控制的能量管理策略能够发挥两者各自的优势,取得更好的控制效果㊂在UDDS 和ECE 两种工况下,正向最大功率分别由改进模糊控制策略的3963W 和2596W 降低到3276W 和2414W,都能够实现超级电容器 削峰填谷 的作用,且电池损耗在两种工况下相比于单一能源也分别降低了43.4%㊁46.3%,效果好于逻辑门限和改进模糊控制策略,实现了设计期望的效果㊂此外,该能量管理策略简单易于实现,在车用动力源中具有较强的实用性㊂参考文献:[1]㊀JAAFAR A,AKLI C R,SARENI B,et al .Sizing and energy mana-gement of a hybrid locomotive based on flywheel and accumulators[J].IEEE Trans Vehicular Technol,2009,58(8):3947-3958.[2]㊀曹以龙,陈成成,江友华,等.基于EKF-模糊动态补偿的铅酸电池SOC 估计[J].电池,2019,49(6):511-514.[3]㊀姚堤照,谢长君,曾甜,等.基于多模糊控制的电电混合汽车能量管理策略[J].汽车工程,2019,41(6):615-624.[4]㊀尹炳琪,马彬,杨朝红,等.融合地形信息的车载复合电源控制方法研究[J].电源技术,2020,44(1):116-120.[5]㊀杨业,张幽彤,张彪,等.基于等效因子优化的插电式混合动力客车自适应能量管理策略[J].汽车工程,2020,42(3):292-298.[6]㊀吴进军,颜丙杰,方继根,等.插电式混合动力汽车的次优能量管理策略[J].中国机械工程,2019,30(11):1336-1342.收稿日期:2020-08-28515。

matlab电容
Matlab是一种强大的数学软件，可以用于电容的计算和模拟。

在Matlab中，我们可以使用电容的公式来计算电容的值，也可以使用Matlab的电路模拟工具来模拟电容的行为。

首先，让我们来看一下电容的公式。

电容的公式是C=Q/V，其中C是电容的值，Q是电容器中存储的电荷量，V是电容器的电压。

在Matlab中，我们可以使用这个公式来计算电容的值。

例如，如果我们知道电容器中存储的电荷量为2毫库仑，电容器的电压为5伏特，那
么电容的值为C=2/5=0.4毫法拉。

除了使用电容的公式来计算电容的值，我们还可以使用Matlab的电
路模拟工具来模拟电容的行为。

Matlab的电路模拟工具可以帮助我们模拟电容器在电路中的行为，例如电容器的充电和放电过程。

我们可
以使用Matlab的电路模拟工具来模拟不同类型的电容器，例如平板
电容器、球形电容器和圆柱形电容器等。

在Matlab中，我们还可以使用电容的等效电路模型来模拟电路中的
电容器。

电容的等效电路模型包括电容器的电容值和电容器的内阻。

我们可以使用Matlab的等效电路模型来模拟电容器在电路中的行为，例如电容器的充电和放电过程。

总之，Matlab是一种强大的数学软件，可以用于电容的计算和模拟。

在Matlab中，我们可以使用电容的公式来计算电容的值，也可以使用Matlab的电路模拟工具来模拟电容的行为。

Matlab的电容模拟工具可以帮助我们更好地理解电容器在电路中的行为，从而更好地设计和优化电路。

城市轨道交通车载超级电容的优化配置方法王俭朴【摘要】从功率、容量及最优的放电深度等方面研究了满足车辆制动能量回收的城市轨道交通车载超级电容理论及优化配置.通过超级电容能量存储配置方法的理论分析,得出电容装置最小的电容总数及电容最优的放电深度的算法.在满足能量存储的条件下应使电容总数最小.算例分析表明,超级电容储能装置的电容设备不仅要考虑功率和容量的要求,还要考虑电容的配置和放电深度.%From aspects of power,capacity and the optimal discharge depth,the theory and optimal configuration of on-board super capacitor are studied to meet the vehicle braking energy recovery of urban rail transit.Through analyzing the super capacitor energy storage configuration method,a calculation method of minimum capacitance? and the optimal discharge depth is obtained,which shows that on the premise of meeting the energy storage,the capacitance capacitor device should be controlled in the smallest number.Example analysis indicates that super capacitor energy storage device capacitance device should not only consider the power and capacity requirements,but also consider the configuration of capacitance and the depth of discharge.【期刊名称】《城市轨道交通研究》【年(卷),期】2017(020)003【总页数】5页(P36-39,50)【关键词】城市轨道交通车辆;车载超级电容;能量存储;优化配置【作者】王俭朴【作者单位】南京工程学院汽车与轨道交通学院,211167,南京【正文语种】中文【中图分类】U270.35目前,国内大部分城市轨道交通车辆的制动能量是通过制动电阻以热量的形式散发掉的,不仅浪费了能量,同时也影响了周围环境。

Matlab仿真的电容器充、放电过程瞬态可视化1.引言物理学是一门以实验为基础的学科，物理实验对于高中物理知识的理解与掌握具有极其重要的意义。

在物理学科的学习过程中，限于实验条件的制约，对于某些课堂上物理老师没做或本身就不容易做的演示实验，我们自己可以利用一些强大的计算机制作软件，设计虚拟仿真实验，来更好的再现某些物理实验过程，观察、分析实验现象，归纳、总结实验结论，更好的理解相关物理原理与规律。

伴随着信息时代的到来，互联网技术飞速发展，使物理知识的学习发生了巨大的变化。

尤其是仿真模拟软件的出现，拓宽了学习物理知识的途径。

本文以高中物理中电容器的充、放电为例，利用Matlab软件，再现其充、放电过程中电压随时间的变化情况，使大家更好的理解计算机软件在学习物理知识中的应用与重大意义，能够从中获得一些启示。

2.提出的方法高中物理教材中，给出了电容器电容的表达式为：C=Q/U，但是，电容C却与Q、U都无关，在充、放电时，电容器极板上的电量Q及其两板间的电压U都在随时间t发生变化，而且，一般时间很短，不易观察与分析变化情况。

观测电容器充、放电过程的瞬态变化通常包含两种方法。

第一种方法是：搭建实际电容器电路，将电容器元件与电源、电阻相连接。

第二种方法是：利用计算机软件技术，构建虚拟仿真的电路。

其应用类似于多媒体技术与仿真技术相结合而生成的一种交互式的人工世界――虚拟现实（Virtual Reality简称VR）。

它可以创造一种身临其境、完全真实的感觉，犹如在真实现实中的体验一样。

本文采用第二种方法，在数学计算软件Matlab中，使用Simulink工具箱搭建虚拟仿真电路。

与实际电路相似，虚拟电路主要包括电源、电阻、电容、示波器四个部分，如图1所示。

电阻的主要功能是仿真电源的电阻特性，即，实际电源通常具有一定的等效电阻。

将示波器连接在电容器的两端，通过改变电源所输入的直流电压的大小，可以在示波器的输出屏幕上观测电容器充、放电过程中电压的变化。

matlab 电容充电放电电容充电放电是电路中常见的过程，其原理基于电容器的特性和电流的流动规律。

通过对电容充电放电过程的分析和理解，可以更好地理解电容器在电路中的作用和响应。

首先，我们来了解电容器的基本原理。

电容器是一种能够存储电荷的电子元件，由两个导体板和介质组成，导体板之间的介质通常是空气、塑料或电解质。

电容器的容量用电容的单位法雷（F）来表示，1法雷等于1库伦（C）的电荷在1伏特（V）电压下的存储能力。

在电容器中，电荷的存储是通过导体板上的电荷分布来实现的。

当电容器未充电时，导体板上没有电荷积累，电荷为零。

而当电压施加在电容器上时，正负电荷开始在导体板上分布，逐渐充满电容器。

电容器的充电过程可以用下面的公式表示：Q = C × V其中，Q表示电荷的数量，C表示电容的容量，V表示电压。

根据这个公式，我们可以看出，电容的容量越大，充电所需的电荷也就越多。

而电压的变化速度越快，电容器充电的速度也就越快。

当电容器充电达到满电荷后，再接通一个电阻作为放电回路，电容器开始放电。

在放电过程中，电容器的电荷逐渐减少，直到完全放电为止。

放电过程中的电压变化可以用下面的公式表示：V = V₀ × e^(-t/RC)其中，V₀是初始电压，t是时间，R是放电回路中的电阻，C是电容的容量。

根据以上公式，我们可以看出，在放电过程中，电容器的电压会随时间的推移而减小，减小的速度取决于电容的容量和放电回路中的电阻。

当时间足够长时，电容器的电压几乎会接近于零。

电容充放电过程具有一些重要的特性。

首先，电容充电的速度取决于电阻的大小。

当电阻越大时，充电过程越慢；当电阻越小时，充电过程越快。

此外，电容的容量越大，充电过程所需的电荷越多，充电所需的时间也就越长。

另外，放电过程中，电压的下降速度与电容器的容量和电阻的乘积成反比。

也就是说，电容的容量越大或电阻越小，放电过程的速度就越快。

电容充电放电过程在电路中有着广泛的应用。

matlab 超级电容-回复问题：什么是超级电容？超级电容是一种新型的储能装置，它具有高电容和高能量密度的特点。

与传统电容器相比，超级电容的电容量更大，能够储存更多的电能，在储能和放电过程中具有更高的效率。

超级电容器是一种以电吸附为基础的储能装置，通过电极上的离子吸附和脱附来实现电能的储存和释放，因此也被称为电化学电容器。

超级电容的结构主要由两个电极和一个电解质组成。

电极通常采用高表面积的材料，如活性炭或氧化物，以增加电容量。

电解质用于维持电荷平衡，并通过离子传导提供电荷储存和释放的通道。

常见的电解质包括有机溶液和聚合物凝胶。

超级电容还包括一个当前收集器，用于将电流从电极传递到外部电路。

电荷的储存和释放是通过在不同电极之间施加电压来实现的。

当施加正向电压时，正离子从电解质吸附到负极，电子从负极流向正极，储存电荷。

当施加反向电压时，正离子从负极脱附，电子回流到负极，电荷被释放。

这种电化学反应可逆可控，使超级电容器能够实现高效的储能和放电。

超级电容的使用在许多领域都很广泛。

它们被用于电动车辆、风力和太阳能储能系统中的能量回收、电力系统的频率调节、电动工具和嵌入式系统中的电源管理等。

超级电容器具有快速充电和放电的能力，能够在短时间内提供高功率输出，因此在许多应用中能够替代传统的化学储能装置，如锂离子电池。

超级电容的关键技术包括电极设计、电解质优化、电流收集器的研发等。

为了提高电容和能量密度，需要研究新的电极材料、纳米结构设计和合理的界面工程。

电解质的选择和优化也对超级电容的性能有重要影响，需要寻找具有高离子电导率和稳定性的材料。

电流收集器的设计和性能直接影响电荷传输效率和循环寿命，需要研究新的材料和制备方法。

尽管超级电容具有许多优点，如高储能效率、长循环寿命和高温稳定性，但也存在一些挑战。

目前的超级电容器仍然存在电容和能量密度较低的问题，强化研究新材料的开发是关键。

此外，超级电容器的成本也是一个问题，需要进一步的制造工艺和规模经济的发展。

超级电容储能系统中双向DC-DC变换器控制策略研究曹成琦;王欣;秦斌;张凯;梁枫【摘要】城市轨道交通站间距较短、运行密度大,列车需要频繁的启动和制动,列车在启动时需要大量能量,导致直流牵引网电压下降;列车在再生制动时产生大量能量,导致直流牵引网电压升高,严重时还会使再生制动失效.针对这一问题,提出将双向DC-DC变换器应用于超级电容储能系统中,并设计了电压外环、电流内环的双PI 控制策略.利用Matlab/Simulink搭建了双向DC-DC变换器和超级电容储能系统的仿真模型,分析了双向DC-DC变换器在Buck模式、Boost模式下的运行情况以及电压外环、电流内环的双PI控制策略的控制效果.仿真结果验证了双向DC-DC 变换器能够实现能量的双向传输和控制策略的有效性.【期刊名称】《湖南工业大学学报》【年(卷),期】2016(030)006【总页数】5页(P18-22)【关键词】超级电容储能系统;双向DC-DC变换器;电压外环、电流内环的双PI控制策略;再生制动【作者】曹成琦;王欣;秦斌;张凯;梁枫【作者单位】湖南工业大学电气与信息工程学院,湖南株洲 412007;湖南工业大学电气与信息工程学院,湖南株洲 412007;湖南工业大学电气与信息工程学院,湖南株洲 412007;湖南工业大学电气与信息工程学院,湖南株洲 412007;湖南工业大学电气与信息工程学院,湖南株洲 412007【正文语种】中文【中图分类】TM46当前不可再生能源越来越紧张，开发新能源和节约能源是解决能源问题的根本途径。

超级电容作为一种新型的储能元器件，在列车上得到了广泛的应用。

如图1所示为超级电容储能系统的控制框图，超级电容储能系统由超级电容组和双向DC-DC 变换器构成。

超级电容储能系统在列车再生制动时，储存再生制动产生的能量，防止直流牵引网电压过高；在列车启动或者加速时，释放储存的能量补偿下降的直流牵引网电压，这样能够极大地节约能量[1]。

基于MATLAB的蓄电池充放电监测系统的出行工具越来越多。

而电池的安全、寿命等性能也日益引起人们的关注。

目前能够被电动自行车采用的有以下三种：铅酸蓄电池、镍氢蓄电池和锂离子蓄电池。

因为铅酸蓄电池成本低，性价比高，现在的电动车上绝大多数装的是铅酸蓄电池。

本文就针对单节铅酸蓄电池设计的充电特性监测系统。

1 系统概述与电池充放电有关的参量包括：电池端电压、充电电流、电池温度等。

因此，系统需要实现这三个参数的准确采集。

系统框图如图1 所示，系统南MCU、模拟采样电路、温度采集电路和上位机组成。

MCU 采集电池充放电时端电压、电流和温度信息，然后信息通过串行通信接口发送到上位机，再由MATLAB 接收处理，并绘制曲线。

电流和电压每秒采集10 次，温度每秒采集1 次。

MCU 每秒向上位机传递一组数据，MATLAB 跟踪更新数据，达到动态显示电压、电流、温度的效果。

2 硬件设计2．1 MCU 选择本监测系统的MCU 选用了STC12C5A60S2，芯片资源有：60K 的flash，1280 字节高速RAM，8 通道10 位A／D、2 通道UART、2 通道16 位定时器、1 通道内部看门狗定时器。

晶振选择为11．0592MHz。

2．2 温度采集芯片选择温度采集的电路芯片选用Dallas 公司生产的DS18B20，它是DALLAS 公司生产的线式数字温度传感器，采用3 引脚T0-92 型小体积封装；温度测量范围为-55℃～+125℃，可编程为9 位～12位A／D 转换精度，测温分辨率可达0．0625℃，被测温度用符号扩展的16 位数字方式串行输出。

具有直接输出数字信号，不存在信号传输过程干扰、扩展方便、不需要设计另外的信号调制电路等优点。

为了使温度的采集更准确，本系统使用两片DS18B20，A／D 转换精度选择为12 位，贴在电池壁的不同位置。

2．3 电流和电压检测电路设计电压检查使用电阻分压，经电压跟随电路到A／D 转换接口。

matlab 电容充电放电一、引言电容充电放电过程是电子和电力工程中一个基础且重要的概念。

这一过程涉及到电荷的积累和释放，对于理解许多电子设备和系统的行为至关重要。

MATLAB作为一种强大的数值计算和模拟工具，被广泛用于研究和模拟各种电路元件的行为，包括电容。

本文将详细介绍电容充电放电的基本原理，以及如何使用MATLAB模拟这一过程。

二、电容充电放电的基本原理电容是一种基本的电路元件，其基本特性是存储电荷的能力。

当电容被接入直流电源时，电荷将在电容的两极间积累，这一过程称为充电。

相反，当电源断开时，电容中的电荷将通过电路释放，这一过程称为放电。

电容的充电放电行为遵循基本的电荷守恒定律，而与其容量和外部电路的电阻有关。

三、MATLAB模拟电容充电放电过程使用MATLAB模拟电容的充电放电过程主要涉及到使用其Simulink工具箱。

首先，我们需要建立一个简单的电路模型，其中包含电源、电容和电阻。

然后，我们可以设置一个仿真参数，如仿真时间、步长等，并开始模拟。

在模拟过程中，我们可以监视电容两端的电压变化，这直接反映了电容的充电放电行为。

以下是使用MATLAB模拟电容充电放电过程的基本步骤：1.打开MATLAB，并进入Simulink库。

2.在Simulink库中，创建一个新的模型窗口。

3.在模型窗口中，从库浏览器中找到"Sources"模块，将电压源模块拖入模型窗口。

设置电压源的幅值和频率。

4.找到"Elements"模块，将电阻和电容元件拖入模型窗口。

连接各元件以形成完整的电路。

5.找到"Sinks"模块，将示波器模块拖入模型窗口，用于观测电容两端的电压。

6.配置仿真参数，如仿真时间、步长等。

7.运行仿真，并观察示波器输出的电压波形。

四、模拟结果与讨论通过观察示波器输出的电压波形，我们可以了解电容的充电放电行为。

例如，我们可能会发现，随着时间的推移，电容两端的电压逐渐增加或减少，这对应于充电或放电的过程。

以下是一个简单的MATLAB 充电调度代码示例：matlab复制代码% 定义参数N = 10; % 充电站数量T = 24; % 时间周期P = [100200300]; % 充电功率% 初始化变量load = zeros(N, T); % 负载charge = zeros(N, T); % 充电量% 计算负载for i = 1:Nload(i, :) = rand(1, T); % 随机生成负载end% 调度算法for t = 1:Tfor i = 1:Nif load(i, t) > 0% 如果当前负载大于0，则进行充电if charge(i, t) < P(i) % 如果当前充电量小于充电功率charge(i, t+1) = charge(i, t) + load(i, t); % 进行充电elsecharge(i, t+1) = charge(i, t); % 不进行充电endelsecharge(i, t+1) = charge(i, t); % 不进行充电endendend% 绘制结果figure;subplot(2,1);plot(charge(:,1:12), 'LineWidth', 2); % 绘制前12小时的充电量曲线图xlabel('时间 (小时)');ylabel('充电量 (kW)');title('充电调度结果');legend('充电站1', '充电站2', '充电站3');grid on;该代码使用了一个简单的调度算法，根据当前负载和充电功率来决定是否进行充电。

在每个时间周期内，遍历每个充电站，如果当前负载大于0且当前充电量小于充电功率，则进行充电。

否则，不进行充电。

最后，绘制了前12小时的充电量曲线图。