充电机的谐波发射量确定方法、装置、系统及存储介质

1.本发明涉及电动汽车充电机建模技术领域，具体涉及一种充电机的谐波发射量确定方法、装置、系统及存储介质。


背景技术：

2.电动汽车的使用近年来快速增长，应用于公交、出租、物流和共享汽车等领域，并已大规模走向家庭应用。电动汽车的充电负荷已成为新型电力系统中不可忽略的一部分。作为典型的非线性负荷，其对电网的影响更是体现在宽频领域。而在现阶段的电动汽车充电机的模型建立中，特别是针对pwm(pulse width modulation，脉冲宽度调制)型充电机拓扑，其模型构建大都建立在基波以及低次谐波的基础上，其阻抗模型也大都采用忽略高频分量的小信号建模或者大信号建模，无法体现其作为宽频发射源的特性，进而无法准确评估其对电网的影响。


技术实现要素：

3.有鉴于此，本发明实施方式提供了一种充电机的谐波发射量确定方法、谐波发射量确定系统、谐波发射量确定装置及计算机可读存储介质，可以准确评估电动汽车在充电过程中对电网的影响。
4.本发明一方面提供了一种充电机的谐波发射量确定方法，所述谐波发射量确定方法包括：
5.创建所述充电机的高次谐波模型，所述高次谐波模型表征所述充电机发射到电网的高次谐波电流量与输出的充电功率之间的关系；
6.创建所述充电机的低次谐波模型，所述低次谐波模型表征所述充电机发射到所述电网的低次谐波电流量与输出的所述充电功率之间的关系；及
7.基于所述高次谐波模型和所述低次谐波模型，确定所述充电机在充电过程中向所述电网发射的谐波电流量。
8.本发明另一方面还提供了一种谐波发射量确定系统，所述谐波发射量确定系统包括：
9.高次模型创建模块，用于创建所述充电机的高次谐波模型，所述高次谐波模型表征所述充电机发射到电网的高次谐波电流量与输出的充电功率之间的关系；
10.低次模型创建模块，用于创建所述充电机的低次谐波模型，所述低次谐波模型表征所述充电机发射到所述电网的低次谐波电流量与输出的所述充电功率之间的关系；及
11.谐波电流量确定模块，用于基于所述高次谐波模型和所述低次谐波模型，确定所述充电机在充电过程中向所述电网发射的谐波电流量。
12.本发明另一方面还提供了一种谐波发射量确定装置，所述谐波发射量确定装置包括处理器和存储器，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现上所述的方法。
13.本发明另一方面还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上所述的方法。
14.在本技术一些实施例的技术方案中，创建了充电机的高次谐波模型和低次谐波模型，且高次谐波模型表征充电机发射到电网的高次谐波电流量与输出的充电功率之间的关系，低次谐波模型表征充电机发射到电网的低次谐波电流量与输出的充电功率之间的关系，这样，高次谐波模型和低次谐波模型可以构成充电机的宽频域谐波模型，可以较为准确的评估充电机向电网发射的谐波电流量，进而可以准确评估电动汽车在充电过程中对电网的影响。
附图说明
15.通过参考附图会更加清楚的理解本发明的特征和优点，附图是示意性的而不应理解为对本发明进行任何限制，在附图中：
16.图1示出了本技术一个实施例提供的充电机的电路图；
17.图2为对图1中的充电机进行控制的部分控制框图；
18.图3示出了本技术一个实施例提供的谐波发射量确定方法的流程示意图；
19.图4示出了本技术一个实施例提供的动态仿真结果的幅值图；
20.图5示出了本技术一个实施例提供的动态仿真结果的相角图；
21.图6示出了本技术一个实施例提供的仿真结果与模型结果的对比表格；
22.图7示出了本技术的一个实施例提供的谐波发射量确定系统的功能模块示意图；
23.图8示出了本技术的一个实施例提供的谐波发射量确定装置的结构示意图。
具体实施方式
24.为使本发明实施方式的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施方式中的附图，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式是本发明一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。
25.电动汽车对电网的影响，主要体现在电动汽车充电过程中，充电机发射的谐波对电网的影响。而谐波对电网的影响可以体现在以下五个方面：
26.1)谐波会使电网中的电气设备产生附加的谐波损耗，降低发电、输电以及用电设备的效率。
27.2)谐波会影响电网中电气设备的正常工作，使电气设备产生机械振动、噪声和过电压，影响电气设备的使用寿命。
28.3)谐波会引起电网中局部的并联谐振和串联谐振，从而使得电网中的谐波放大，增加上述前两个方面的危害。
29.4)谐波会导致电网中的继电保护和自动装置的误操作，并会使电气测量仪表计量不准确。
30.5)谐波会对邻近的通信系统产生干扰，降低通信质量或使通信系统无法正常工作。
31.综上所述，在评估电动汽车对电网的影响时，主要是评估充电机向电网发射的谐波电流量。为此，本技术提供一种充电机的谐波发射量确定方法，可以准确评估充电机向电网发射的谐波电流量，进而可以准确评估充电机对电网的影响。在介绍本技术的方法之前，先对充电机的电路原理进行说明。
32.请参阅图1和图2。图1是本技术一个实施例提供的充电机100的电路图。图2为对图1中的充电机100进行控制的部分控制框图。
33.图1中，充电机100包括滤波电路11、整流电路12、功率因素校正电路13和直流电压转换电路14。在充电时，滤波电路11连接电网，用于从电网接收交流电，并对接收到的交流电进行滤波处理后输出。整流电路12连接滤波电路11的输出端，用于将滤波处理后的交流电转换为直流电。功率因素校正电路13连接整流电路12，用于将整流电路12输出的直流电进行功率因素校正。直流电压转换电路14连接功率因素校正电路13，用于将功率因素校正电路13输出的直流电压转换为电动汽车的充电电压。
34.具体的，整流电路12可以包括多个二极管。基于二极管的单向导通特性，实现对交流电的整流。功率因素校正电路13可以包括电感131、电容133和开关管132。开关管132可以包括控制端g、第一端p和第二端q。通过控制控制端g的电压，可以控制开关管132的通断。开关管132具体可以是晶体管、三极管、场效应管等。电感131连接于整流电路12和开关管132的第一端p之间。电容133的正极连接开关管132的第一端p，负极连接开关管132的第二端q。直流电压转换电路14连接于电容133的正负极之间。
35.图2主要体现了功率因素校正电路13的控制框图23。图2中，v
rect
表示功率因素校正电路13的输入电压，即通过整流电路12整流后输出给功率因素校正电路13的电压。i
l
表示电感131的电感电流。第一pi运算支路231、第二pi运算支路232和第三pi运算支路233构成功率因素校正电路13的电压环。第四运算支路234构成功率因素校正电路13的电流环。基于电压环的输出电压vo(对应图2中的b)、反馈电压(对应图2中的c)、输入电压的采样电流(对应图2中的a)，可以得到指令电流i
ref
。指令电流i
ref
可以作为电流环的输入。在电流环中，电感电流i
l
经过pi运算后的结果，与指令电流i
ref
进行运算，得到对开关管132的pwm控制指令。pwm控制指令可以用于对开关管132进行pwm控制，进而可以使功率因素校正电路13的输入电流跟随输入电压。
36.基于以上描述，请参阅图3，为本技术一个实施例提供的谐波发射量确定方法的流程示意图。谐波发射量确定方法可应用于谐波发射量确定装置。谐波发射量确定装置包括但不限于充电机100的控制设备。图3中，谐波发射量确定方法包括如下步骤：
37.步骤s31，创建充电机100的高次谐波模型，高次谐波模型表征充电机100发射到电网的高次谐波电流量与输出的充电功率之间的关系。
38.在一些实施例中，充电机100产生的高次谐波主要是对开关管132进行pwm控制时所引入的开关频次的谐波。鉴于此，可以基于如下方法创建高次谐波模型：
39.确定在功率因素校正电路13的输入电流跟随输入电压时，开关管132对应的开关函数；
40.基于开关管132的开关函数和控制电压函数、整流电路12的传递函数，构建高次谐波模型。
41.其中，开关函数用于表征开关管132的通断状态。控制电压函数用于表征开关管
132的控制电压。传递函数用于表征滤波电路11的输出电压与整流电路12的输出电压(即v
rect
)之间的关系。
42.在本实施例中，定义功率因素校正电路13的输入电压v
rect
(即整流电路12的输出电压)如表达式(1)所示：
43.v
rect
＝v
peak
|sin(wgt)|(1)
44.其中，v
peak
表示输入电压v
rect
的最大幅值，wg表示电网基波频率。
45.在功率因素校正电路13的输入电流跟随输入电压时，定义输入电流和输入电压的比值为r，且r如表达式(2)所示。
[0046][0047]
其中，p
l
表示功率因素校正电路13直流侧的输出负载功率。
[0048]
基于以上定义，可以构建电感131的状态方程，并对电感131的状态方程进行平均化计算，确定基于脉冲宽度调制对开关管132进行控制时的调制波。基于调制波和调制波的载波，通过双重傅里叶变换，便可以得到开关管132对应的开关函数。
[0049]
具体的，电感131的状态方程可以如表达式(3)所示。
[0050][0051]
其中，lb表示电感131的电感值，v
tran
表示开关管132的控制电压(即施加到开关管132的控制端g的电压)，i
l
表示电感131的电感电流。
[0052]
对表达式(3)中的状态方程进行平均化计算后，得到的调制波如表达式(4)所示。
[0053][0054]
其中，v
dc
表示电容133的电压。
[0055][0056]
在一些实施例中，在对开关管132进行pwm控制时，选择锯齿波作为载波，采样方式为自然采样，通过双重傅里叶变换后，得到的开关函数s(t)可以如表达式(5)所示。
[0057][0058]
其中，a
mn
、b
mn
表示双重傅里叶变换的系数，且表示双重傅里叶变换的系数，且
[0059]
基于表达式(5)中的开关函数，在一些实施例中，开关管132的控制电压函数可以如表达式(6)所示。
[0060]vtran
＝1-s(t))v
dc
(6)
[0061]
同时，在一些实施例中，整流电路12的传递函数可以如表达式(7)所示。
[0062][0063]
结合开关管132的开关函数和控制电压函数，以及整流电路12的传递函数，可以得到如表达式(8)所示的高次谐波模型。
[0064][0065]
其中，wc表示载波角频率，vg表示滤波电路11的输出电压，ia(t)表示充电机100输入电网的高次谐波电流量。
[0066]
通过表达式(8)可知，ia(t)与r相关。基于上述表达式(2)可知，r与功率因素校正电路13直流侧的输出负载功率p
l
相关。负载功率p
l
可以转换为充电机100输出的充电功率。故表达式(8)体现了充电机100发射到电网的高次谐波电流量与输出的充电功率之间的关系。
[0067]
步骤s32，创建充电机100的低次谐波模型，低次谐波模型表征充电机100发射到电网的低次谐波电流量与输出的充电功率之间的关系。
[0068]
在一些实施例中，以追踪误差表征功率因素校正电路13的输入电流追踪输入电压时的误差。可以创建充电机100的第一低次谐波模型，以对应功率因素校正电路13的追踪误差小于阈值的情况，以及创建充电机100的第二低次谐波模型，以对应功率因素校正电路13的追踪误差不小于阈值的情况。
[0069]
其中，功率因素校正电路13的追踪误差小于阈值，可以表示功率因素校正电路13的输入电流追踪输入电压时的理想情况(即不存在误差或误差可忽略)，功率因素校正电路13的追踪误差不小于阈值，可以表示功率因素校正电路13的输出电流追踪输入电压时的非理想情况(即存在误差且误差不可忽略)。以下进行详细说明。
[0070]
在一些实施例中，考虑到通过控制之后，电感电流i
l
的主要成分为基波并且追踪功率因素校正电路13的输入电压，故电感电流i
l
可以如表达式(9)所示。
[0071]il
＝i
peak
|sin(ωgt)|(9)
[0072]
其中，i
peak
表示电感电流i
l
的最高幅值。
[0073]
相应的，通过整流电路12的二极管的平均电流可以如表达式(10)所示。
[0074][0075]
进一步的，本领域技术人员可以理解的是，电容133的状态方程可以如表达式(11)所示。
[0076][0077]
其中，c表示电容133的电容值，uc表示功率因素校正电路13的输出电压，i
l
表示负载电流。
[0078]
在本实施例中，考虑到电容133的电容值较大，交流量流入电容而直流量流入负载，结合上述表达式(4)、(9)、(10)、(11)，可以得到功率因素校正电路13的输出电压uc如表达式(12)所示。
[0079][0080]
在表达式(12)中，v
dc
表示电容133的电压，表示低频状态下叠加在电压v
dc
上的纹波。在低频状态下，充电机100产生的低次谐波主要是由叠加在电压v
dc
上的纹波引起的。
[0081]
基于以上描述，在一些实施例中，可以基于功率因素校正电路13的电压环，创建第一低次谐波模型。具体的，可以基于功率因素校正电路13的电压环，确定指令电流的函数以及电压环输出电压的二次谐波值的函数。基于指令电流的函数和输出电压的二次谐波值的函数，创建第一低次谐波模型。
[0082]
其中，指令电流的函数可以如表达式(13)所示。
[0083][0084]
表达式(13)中，i
ref
表示指令电流；
[0085]
ub表示电压环的输出电压经pi运算后的结果(即图2中的b)。电压环的输出电压，为功率因素校正电路13的输出电压uc；
[0086]uff
表示电压环的反馈电压(即图2中的c)。电压环的反馈电压，为功率因素校正电路13的输入电压v
rect
经第三pi运算支路233的pi运算后的结果；
[0087]iac
表示电压环的输入电压的采样电流(即图2中的a)。电压环的输入电压，为功率因素校正电路13的输入电压v
rect
经第二pi运算支路232的pi运算后的结果。
[0088]
电压环输出电压的二次谐波值的函数可以如表达式(14)所示。
[0089][0090]
表达式(14)中，u2表示电压环输出电压的二次谐波值，即从电压环输出电压提取出的二次谐波部分；
[0091]kv
为直流电压采样系数；与；
[0092]kp
为电压补偿环节比例；
[0093]ki
为积分系数。
[0094]
结合表达式(13)、(14)，可以得到如表达式(15)所示的第一低次谐波模型。
[0095][0096]
其中，
[0097][0098][0099]
i3表示理想情况下，充电机100输入电网的三次谐波电流量(即低次谐波电流量)；
[0100]urms
为电压环的输入电流有效值；
[0101]kil
为电压环的电流采样系数；
[0102]kvi
为电压环的输入电压采样系数。
[0103]
通过表达式(15)可知，第一低次谐波模型中的k2与功率因素校正电路13直流侧的输出负载功率p
l
相关。负载功率p
l
可以转换为充电机100输出的充电功率。故表达式(15)体现了充电机100发射到电网的低次谐波电流量与输出的充电功率之间的关系。
[0104]
在一些实施例中，可以基于功率因素校正电路13的电压环和电流环，创建第二低次谐波模型。具体的，可以基于功率因素校正电路13的电压环，确定指令电流的函数。基于功率因素校正电路13的电流环的描述函数和指令电流的函数，创建第二低次谐波模型。
[0105]
基于功率因素校正电路13的电压环，确定指令电流的函数，可以如上述表达式(13)所示，此处不赘述。
[0106]
电流环的描述函数可以如表达式(16)所示。
[0107][0108]
其中，k
pi
为电流补偿的比例系数，gi(s)表示整流电路12的传递函数，s表示拉普拉斯算子，为复数；lb表示电感数值大小。
[0109]
进一步的，传递函数gi(s)的频率特性可以如表达式(17)所示。
[0110][0111]
进一步的，指令电流通过傅里叶展开后可以如表达式(18)所示。
[0112][0113]
表达式(18)中：
[0114][0115][0116]
δ＝arctan(ak/bk)
[0117]
基于上述相关表达式，可以得到如表达式(19)所示的第二低次谐波模型。
[0118][0119]
其中，i
low
表示非理想情况下，充电机100输入电网的三次谐波电流量(即低次谐波电流量)。
[0120]
通过表达式(18)和(19)可知，第二低次谐波模型中的δk与ak、bk相关，而ak、bk与k2相关，k2与功率因素校正电路13直流侧的输出负载功率p
l
相关。负载功率p
l
可以转换为充电机100输出的充电功率。故表达式(19)体现了充电机100发射到电网的低次谐波电流量与输出的充电功率之间的关系。
[0121]
步骤s33，基于高次谐波模型和低次谐波模型，确定充电机100在充电过程中向电网发射的谐波电流量。
[0122]
在一些实施例中，电动汽车的动态性能主要体现在充电时的功率变化和等效时变电阻上，而功率变化又取决于其充电方式。无论交流充电机还是直流充电机，其充电模式均可分为恒流充电、恒压充电以及两阶段(先恒流再恒压)充电。通常，为了减少电池的损耗，提高电池的寿命，主流的充电方式为两阶段充电。在采用两阶段充电时，电动汽车的充电功率一般可以如表达式(20)所示：
[0123][0124]
表达式(20)中，p0(t)表示电动汽车的充电功率，即充电机100输出的充电功率；p
max
表示电动汽车的最大充电功率，即充电机100输出的最大充电功率；t1表示电动汽车恒流恒压充电的转折时间。
[0125]
进一步的，电动汽车输出的充电功率p0(t)和功率因素校正电路13输出的p
l
，可以通过表达式(21)进行转换。
[0126][0127]
其中，η表示直流电压转换电路14的功率转换效率，通常可以为90％或以上。
[0128]
在一些实施例中，电动汽车的等效时变电阻可以如表达式(22)所示。
[0129][0130]
其中，r表示电动汽车的等效时变电阻，u
rms
表示输入功率因数校正电路的电压有效值。
[0131]
基于高次谐波模型和低次谐波模型，可以得知，高次谐波幅值主要由i
mn
决定。根据i
mn
的表达式可知，i
mn
的大小主要由频次、电感、直流侧电压大小与以及双重傅里叶系数决定，而傅里叶系数与等效电阻(充电功率)关系不大。即在功率变化时，高次谐波电流量几乎不变。但是考虑到网侧阻抗的存在，会导致输入端电压下降，高次谐波电流随着功率的增加即电阻的减小会微小减小，而且此时基波电流会迅速减小。
[0132]
低次谐波点流量主要与充电功率、网侧电压以及电压环控制参数相关，且与充电
功率正相关。
[0133]
关于相角部分，无论高低频均受到接入的初始相角的影响。除此之外，高频与基波基本不受功率变化的影响，主要受到控制部分参数的影响，而低次谐波则由于追踪环节的原因受到功率变化的影响。
[0134]
以下对本技术方法的验证过程进行说明。
[0135]
首先将直流电压转换电路14和电池用等效时变电阻r代替，从而实现对全充电过程的仿真，从定性环节分析高次谐波模型和低次谐波模型的实用性，进一步将模型结果与实际仿真结果对比，定量说明模型的可行性。
[0136]
具体请参阅图4和图5。图4为本技术一个实施例提供的动态仿真结果的幅值图。图5为本技术一个实施例提供的动态仿真结果的相角图。图4和图5中，分别选取基波、3次谐波、299次谐波与301次谐波为特征谐波得到的动态仿真图。从图中可以看出其高次谐波发射无论幅值还是相角都随着充电功率变化基本不变，而三次谐波幅值随着功率为正相关变化，相位受到功率影响较为明显；基波幅值随着功率为正相关变化，幅值基本不变。整体仿真结果与理论分析基本一致。定性说明了高次谐波模型和低次谐波模型的正确性。
[0137]
具体请参阅图6，为本技术一个实施例提供的仿真结果与模型结果的对比表格。从表中可以看到，高次谐波的误差主要来自控制部分中占空比的不理想，而低次谐波的误差主要来自电流追踪效果不理想，此部分与模型结果一致。通过计算可得的比例控制系数一般在0.5—2之间，在此区间内，可以得到模型结果与仿真结果基本相同，误差在可接受范围之内，此时可通过高次谐波模型和低次谐波模型较好的替代仿真模型。定量说明了高次谐波模型和低次谐波模型的正确性。
[0138]
在本技术一些实施例的技术方案中，创建了充电机100的高次谐波模型和低次谐波模型，且高次谐波模型表征充电机100发射到电网的高次谐波电流量与输出的充电功率之间的关系，低次谐波模型表征充电机100发射到电网的低次谐波电流量与输出的充电功率之间的关系，这样，高次谐波模型和低次谐波模型可以构成充电机100的宽频域谐波模型，可以较为准确的评估充电机100向电网发射的谐波电流量，进而可以准确评估电动汽车在充电过程中对电网的影响。
[0139]
请参阅图7，为本技术的一个实施例提供的谐波发射量确定系统的功能模块示意图。谐波发射量确定系统包括：
[0140]
高次模型创建模块，用于创建所述充电机的高次谐波模型，所述高次谐波模型表征所述充电机发射到电网的高次谐波电流量与输出的充电功率之间的关系；
[0141]
低次模型创建模块，用于创建所述充电机的低次谐波模型，所述低次谐波模型表征所述充电机发射到所述电网的低次谐波电流量与输出的所述充电功率之间的关系；及
[0142]
谐波电流量确定模块，用于基于所述高次谐波模型和所述低次谐波模型，确定所述充电机在充电过程中向所述电网发射的谐波电流量。
[0143]
请参阅图8，为本技术的一个实施例提供的谐波发射量确定装置的结构示意图。其中，谐波发射量确定装置包括处理器和存储器，存储器用于存储计算机程序，计算机程序被处理器执行时，实现上述的方法。
[0144]
其中，处理器可以为中央处理器(central processing unit，cpu)。处理器还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路
(application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。
[0145]
存储器作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块，如本发明实施方式中的方法对应的程序指令/模块。处理器通过运行存储在存储器中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行处理器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施方式中的方法。
[0146]
存储器可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储处理器所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施方式中，存储器可选包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
[0147]
本技术一个实施方式还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质用于存储计算机程序，计算机程序被处理器执行时，实现上述的方法。
[0148]
虽然结合附图描述了本发明的实施方式，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下作出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。

技术特征：
1.一种充电机的谐波发射量确定方法，其特征在于，所述方法包括：创建所述充电机的高次谐波模型，所述高次谐波模型表征所述充电机发射到电网的高次谐波电流量与输出的充电功率之间的关系；创建所述充电机的低次谐波模型，所述低次谐波模型表征所述充电机发射到所述电网的低次谐波电流量与输出的所述充电功率之间的关系；基于所述高次谐波模型和所述低次谐波模型，确定所述充电机在充电过程中向所述电网发射的谐波电流量。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述充电机包括功率因素校正电路和整流电路，所述功率因素校正电路连接所述整流电路，所述整流电路连接所述电网，所述功率因素校正电路包括开关管；所述创建所述充电机的高次谐波模型，包括：确定在所述功率因素校正电路的输入电流跟随输入电压时，所述开关管对应的开关函数；基于所述开关管的所述开关函数和控制电压函数、所述整流电路的传递函数，构建所述高次谐波模型。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述功率因素校正电路还包括电感，所述电感连接于所述电网和充电负载之间；所述确定所述开关管对应的开关函数，包括：构建所述电感的状态方程；对所述电感的状态方程进行平均化计算，确定基于脉冲宽度调制对所述开关管进行控制时的调制波；基于所述调制波和所述调制波的载波，通过双重傅里叶变换得到所述开关管对应的所述开关函数。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述充电机包括功率因素校正电路，所述功率因素校正电路连接于所述电网和充电负载之间；所述创建所述充电机的低次谐波模型，包括：创建所述充电机的第一低次谐波模型，以对应所述功率因素校正电路的追踪误差小于阈值的情况，以及创建所述充电机的第二低次谐波模型，以对应所述功率因素校正电路的追踪误差不小于阈值的情况，所述追踪误差表征所述功率因素校正电路的输入电流追踪输入电压时的误差。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，创建所述第一低次谐波模型和所述第二低次谐波模型，包括：基于所述功率因素校正电路的电压环，创建所述第一低次谐波模型，以及基于所述功率因素校正电路的电压环和电流环，创建所述第二低次谐波模型。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述功率因素校正电路的电压环，创建所述第一低次谐波模型，包括：基于所述功率因素校正电路的电压环，确定指令电流的函数以及电压环输出电压的二次谐波值的函数；基于所述指令电流的函数和所述输出电压的二次谐波值的函数，创建所述第一低次谐
波模型。7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述功率因素校正电路的电压环和电流环，创建所述第二低次谐波模型，包括：基于所述功率因素校正电路的电压环，确定指令电流的函数；基于所述功率因素校正电路的电流环的描述函数和所述指令电流的函数，创建所述第二低次谐波模型。8.一种谐波发射量确定系统，其特征在于，所述系统包括：高次模型创建模块，用于创建充电机的高次谐波模型，所述高次谐波模型表征所述充电机发射到电网的高次谐波电流量与输出的充电功率之间的关系；低次模型创建模块，用于创建所述充电机的低次谐波模型，所述低次谐波模型表征所述充电机发射到所述电网的低次谐波电流量与输出的所述充电功率之间的关系；及谐波电流量确定模块，用于基于所述高次谐波模型和所述低次谐波模型，确定所述充电机在充电过程中向所述电网发射的谐波电流量。9.一种谐波发射量确定装置，其特征在于，所述谐波发射量确定装置包括处理器和存储器，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1至7中任一所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1至7中任一所述的方法。

技术总结
本发明公开了一种充电机的谐波发射量确定方法、装置、系统及存储介质，其中，谐波发射量确定方法包括创建充电机的高次谐波模型，高次谐波模型表征充电机发射到电网的高次谐波电流量与输出的充电功率之间的关系；创建充电机的低次谐波模型，低次谐波模型表征充电机发射到电网的低次谐波电流量与输出的充电功率之间的关系；及基于高次谐波模型和低次谐波模型，确定充电机在充电过程中向电网发射的谐波电流量。可以准确评估电动汽车在充电过程中对电网的影响。电网的影响。电网的影响。


技术研发人员：樊瑞 张敏 常潇 高乐 赵军 王金浩 宋金鸽 肖莹 赵仕豪 陶顺 徐永海
受保护的技术使用者：华北电力大学
技术研发日：2023.02.16
技术公布日：2023/8/14