A Review on Modular Multilevel Converters in Electric Vehicles
Notice bibliographique
Résumé
This paper discusses the state of the art of different topologies of Modular Multilevel Converters (MMC) used in Electric Vehicle (EV) power-train. A comparative study of recently proposed MMC used as a propulsion application in EV is elaborated here for the first time in EV research field. First, this paper delivers a general overview on multilevel converters associated with their various types and advancements. Then, it discusses the change from Internal Combustion Engine Vehicle (ICEV) to EV. Finally, it conducts a comparative study on the existed MMC topologies by categorizing them into five sections according to their types and contribution. First section includes the topologies that follow the same MMC architecture of cascaded half bridges. Second section discuses topologies consisting of cascaded H-bridge (CHB) and points any recorded contribution in comparison with conventional topologies. Third section focuses on topologies that reduces switching elements significantly making the whole system more reliable, cost competitive, more efficient and more size compressed. Fourth section tackles topologies with hybridized energy storage system using Ultra-Capacitors (UC) in order to track its impact on power density limitation. Last section adopts hybridized multilevel converters to observe its effect on system's efficiency and switching losses. The contribution of this paper is pointing on the strength and weakness of each topology in terms of fault tolerance, balance control, size, reliability, efficiency, cost, power density, mobility range, switching elements and switching losses.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».