清华大学电机系电力系统及发电设备安全控制和仿真国家重点实验室的研究人员李婧、袁立强、谷庆、孙建宁、段任之，在2017年第14期《电工技术学报》上撰文，对双有源桥DC-DC变换器（DAB）系统中的各部分损耗进行建模，并依据此模型，以提升效率为目标，对DAB系统进行优化设计。
首先，介绍单移相调制策略下的DAB工作原理，并推导漏电感电流有效值的解析表达式。为突出DAB的电流波形特征，引入电压转换比的概念，这一概念与变压器匝比相关。然后，介绍损耗建模方法。DAB系统的损耗主要分为两部分，一部分源于半导体器件；另一部分源于高频隔离变压器及电感。两者的损耗数值不仅由本身的材料特性决定，同时与运行工况紧密相关，如传输功率、电压、电流等。将单移相调制下的DAB电流、电压波形特征，与器件和变压器的本身特性结合考虑，解析建立DAB的稳态损耗模型。并在此基础上，通过数值计算的方法，对电压转换比进行优化设计，同时优化移相比的选择，增强软硬件的适配性，提升DAB的整体效率。最后，通过实验对所建损耗模型及优化方法进行了验证。
随着环境的日益恶化，能源危机问题日渐突出，如何实现能源互联与高效节能是电力领域面临的新目标和挑战[1,2]。电能路由器是一种具有前瞻性的选择方案。而双有源桥（Dual ActiveBridge, DAB）DC-DC变换器（后文简称DAB）作为电能路由器中的关键组成部分，不仅要承担电能路由器中的电气隔离功能，同时还要保证自身高效稳定的运行。当前，国内外的非谐振式DAB的研究热点主要集中在功率传输特性、软开关的实现、减小电流峰值、降低回流功率等方面。
针对非谐振式DAB的效率提升方法，目前已经有了很多的研究。文献[3]提出了双重移相的控制方法，与传统方法相比，该方法的优势在于减小了峰值电流和回流功率，同时使得功率调节的灵活性增强。
文献[4]在三重移相的基础上提出一种改善DAB传输特性的方法，该方法能够令轻载时的峰值电流和导通损耗减小，进而提高变换器的效率。文献[5]将传统移相调制和双重移相调制进行了结合，调制方法随着工况的改变而切换，进而令装置在全功率范围内效率保持较高。
文献[6]基于三重移相，提出了以最小峰值电流作为优化目标的非谐振DAB调制策略，在轻载和高电压匝比的工况下较为适用。该文献认为较小的峰值电流能够减小损耗并提高效率，但是缺少量化的分析。
文献[7,8]指出，在轻载时，部分开关不能达到零电压开通（Zero VoltageSwitching, ZVS），故运行效率较低。该文献指出可以通过调整死区时间，利用励磁电感上的能量对滞后桥臂开关管的寄生电容进行充放电，进而实现全功率范围内的软开关，使DAB在全功率范围内高效运行。
文献[9-11]针对电动车充电器的宽范围、全功率的效率进行了优化，但是由于功能上的限制，其变压器的匝比很高，故其效率优化方法并不能普遍适用。文献[12]对软开关损耗进行了精确分析，指出并非在电流零点时器件的暂态损耗最小，并通过寻找损耗最小时的电流数值，进一步提高了系统效率。
上述文献显示，在目前研究中，DAB的效率提升方法主要有以下五种：①通过优化调制策略实现软开关；②通过优化调制策略减小峰值电流；③通过优化调制策略降低回流功率[13]；④通过优化开关频率、平衡器件与变压器部分的损耗，进而提升效率；⑤通过优化死区时间，使得开关动作接近软开关。
可以看出，效率优化并不是上述五种方法的直接目标，而是作为间接目标存在的，彼此之间缺少必要的定量分析，并且各种方法之间会出现“顾此失彼”的情况，比如三角波调制策略有助于实现软开关，但却使得峰值电流大幅度增加。
综上所述，目前DAB的效率优化问题研究尚存在以下不足：①缺少综合的损耗模型，没有将效率作为直接优化的目标；②上述各种效率优化方法多侧重软件控制层面的实现，比如将单移相拓展至多重移相，增加可控的自由度。但是，从系统设计的层面来讲，很多硬件参数，比如变压器匝比和器件型号的选择，也是可供调整的自由度。
本文将解析建立DAB系统的损耗模型，直接以效率提升为目标，将软件上的控制参数与硬件选择相结合，提高两者的适配性，进行优化分析。最后，通过实验验证损耗模型的准确性和优化方法的有效性。
图10 硬件实验平台
结论
本文综合考虑了硬件元件（如器件和变压器）本身的特性，同时兼顾了DAB的实际运行工况与调制策略，为DAB系统建立了解析损耗模型，包含了器件的暂态损耗、通态损耗和变压器的铜耗与铁耗。基于这一模型，本文器件暂态损耗进行了解析优化计算，求解出使得效率最高的电压转换比。
这一结论在高频工况下较为适用，因为高频运行时，暂态损耗占据大部分，对效率的影响较突出。然而，在低频和中频时，暂态损耗占比降低，故需要同时考虑其他类损耗数值，有必要对系统整体效率进行优化。文中通过数值方法，以系统效率最高为目标，对电压转换比k进行了优化。最后，通过容量为4kW的DAB的硬件实验，对所提优化方法进行了验证，证明了其有效性。
