Design and control of multiphase interleaved boost converters-based on differential flatness theory for PEM fuel cell multi-stack applications
Notice bibliographique
Résumé
This article is focused on the development of an energy management algorithm applied to a multi-stack fuel cell (FC) system for DC microgrid applications. To guarantee the performance of the FC stacks, the current ripple is reduced by employing multiphase interleaved boost converters. A proposed advanced control technique of the multi-stack with multiphase converters for the proton exchange membrane (PEM) FCs is estimated based on a differential flatness approach, in which it can track the power demand in real-time. Furthermore, the differential flatness based-control can ensure the balance of the DC bus voltage of the DC microgrid when load disturbance occurs. The flatness-based energy management strategy is based on both inner current loops (control of the multi-stack PEMFC through their multiphase interleaved boost converters) and outer voltage loop (DC bus voltage regulation). Compared to classic PI controllers mainly based on the linearization of the system to obtain the transfer function (making complex its application), the flatness-based theory leans on time-domain making it easier its use for various applications while ensuring good performances. To validate the proposed control structure, an FC converter system (5 kW) is realized and validated in the laboratory. For hydrogen production, the methanol FC system has consisted of a reformer engine that changes water mixed methanol liquid into hydrogen to supply FC stacks (ME2Power Fuel Cell System: 50 V, 5 kW). The proposed control algorithm is tested experimentally by using a dSPACE controller board platform. Simulation and test bench results authenticate the excellent performance during load cycles in DC microgrid.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».