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Enregistrement W3096732586 · doi:10.1109/tpel.2020.3033982

Bidirectional Resonant CLLC Charger for Wide Battery Voltage Range: Asymmetric Parameters Methodology

2020· article· en· W3096732586 sur OpenAlexafffund
Jun Min, Martin Ordonez

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Electronics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced DC-DC Converters
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBattery chargerVoltageBattery (electricity)Electrical engineeringTransformerElectronic engineeringRange (aeronautics)Power (physics)Switching frequencyMaterials scienceComputer scienceTopology (electrical circuits)EngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The CLLC bidirectional resonant converter has significant potential in battery chargers and dc microgrids, due to its bidirectional power transfer capability. To ensure uniform characteristics for bidirectional operation, secondary LC resonant tank components are usually designed to equal the primary LC components after reflection. This conventional design method is regarded as the symmetric design. It is used in applications where wide voltage regulation is not required, such as CLLC dc transformers. However, for bidirectional battery charger applications, the battery has a wide voltage range variation, and gain requirements during charging and discharging are different. These asymmetric characteristics could lead to undesirable large switching frequency range if a conventional symmetric CLLC design is employed. To address this issue, a detailed asymmetric parameters methodology (APM) is proposed in this article. It can design gain curves for charging and discharging modes separately. This enables overlapping of the switching frequency range for both modes, thereby reducing the bidirectional frequency range variation. It brings lower switching loss caused by excessive high frequency, and relieve the extra conduction loss and current stress of power switches as well. Finally, a detailed analysis of the proposed APM is provided and validated with simulations and experiments.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations135
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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