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Enregistrement W2047337887 · doi:10.1109/tpel.2015.2397453

Comprehensive DC Power Balance Management in High-Power Three-Level DC–DC Converter for Electric Vehicle Fast Charging

2015· article· en· W2047337887 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Electronics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Technologies Research
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPower (physics)Power BalanceElectric vehicleElectrical engineeringComputer sciencePower managementEngineeringAutomotive engineeringElectronic engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the increasing popularity of electric vehicles, there is an urgent demand to shorten the charging time, so the development of high-power charging stations with fast chargers is necessary to alleviate range anxiety for drivers. The charging station based on the neutral-point-clamped (NPC) converter can bring many merits, but it has unbalanced power problems in the bipolar dc bus. To solve this issue, comprehensive dc power balance management (PBM) in conjunction with high-power three-level dc-dc converter based fast charger is proposed in this paper. The active dc power balance management (APBM) is proposed to assist the central NPC converter in balancing power so that the additional balancing circuit is eliminated; while the passive dc power balance management (PPBM) is proposed to eliminate the fluctuating neutral-point currents and to ensure the balanced operation of fast chargers. The principles of APBM and PPBM are researched, the efficient integration between them is studied, and the overall control scheme for the fast charger is proposed. The power balance limits of APBM are explored, while the circulating currents of PPBM are analyzed. Simulation and experimental results are presented to verify the effectiveness of the proposed fast charger with PBM functions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,818
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle