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Enregistrement W3096069507 · doi:10.1109/ecce44975.2020.9235934

Power Management of Supercapacitors using Auxiliary Bank Switching for Hybrid Energy Storage Systems

2020· article· en· W3096069507 sur OpenAlexaff
Yashwanth Dasari, Deepak Ronanki, Sheldon S. Williamson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupercapacitorEnergy storageEnergy managementHybrid powerPower (physics)Electrical engineeringComputer scienceAutomotive engineeringEnergy (signal processing)Electronic engineeringEngineeringCapacitanceChemistryMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The hybridization of battery and supercapacitors (SCs) forms a highly effective energy storage system (ESS) for the electrified transportation that offers both energy and power at the same time as per the load requirements. However, the SC bank in hybrid ESS (HESS) deficits in delivering power for a longer duration to serve a higher number of transients. To reduce the burden on batteries and the overall system cost, a new auxiliary bank switching strategy for SCs with enhanced power delivery duration is introduced in this paper. A simple power management control is proposed to effectively switch the SCs from parallel to series combinations while serving the dynamic load demands. The key performance of the proposed circuit is holistically evaluated using PLECS simulations and a scaled-down laboratory prototype in terms of maximum power delivery time and SC cell energy utilization. The impact on passive components of the bi-directional converter with proposed architecture in terms of current stress is analyzed in detail. Finally, the suitability of the proposed architecture in HESS for an electric vehicle (EV) is verified on an OPAL-RT real-time simulator under a standard new European driving cycle.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,211 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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