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Enregistrement W3008834035 · doi:10.1049/iet-gtd.2019.1477

Start‐up circuit for an electric vehicle fast charger using SSICL technique and a slow estimator

2020· article· en· W3008834035 sur OpenAlexaff
Nima Tashakor, Bita Arabsalmanabadi, Teymoor Ghanbari, Ebrahim Farjah, Stefan Götz

Notice bibliographique

RevueIET Generation Transmission & Distribution · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced DC-DC Converters
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInrush currentResistorCurrent limitingTotal harmonic distortionElectric vehicleVoltage dropVoltageElectrical engineeringTransient (computer programming)Power (physics)Control theory (sociology)Computer scienceElectronic engineeringEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the increase in power rating of electric vehicle chargers, concerns regarding their integration to the grid have likewise grown. This paper investigates a novel technique for start‐up of high‐power fast electric vehicle (EV) charger using a solid‐state inrush current limiter (SSICL). The circuit consists of three similar sets of bidirectional switch and limiting resistor that utilizes a control strategy based on a simple Kalman filter (KF) to suppress the converter start‐up current and transient over‐voltages. In fact, the built‐up profile of the inrush current is dictated in accordance with the estimated current by the slow dynamic KF. Compared to alternatives, such as start‐up resistors, the presented SSICL achieves faster start‐up with comparable peak current, tends to provide lower distortion, and provides a good balance between speed and efficiency. Simulation and experimental results confirm that the proposed method can considerably suppress inrush currents, while improving the total harmonic distortion. Comparing the behaviour of the SSICL to other relevant techniques underlines the advantages of the proposed solution. Furthermore, although the focus of this paper is start‐up of the fast EV chargers, the proposed circuit can act as an inrush‐current limiter in most AC to DC converter structures.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,914
Score d'incertitude au seuil0,861

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,210 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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