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Enregistrement W3194505007 · doi:10.22214/ijraset.2021.37556

Performance Evaluation of Single-Phase On-Board Charger with Advanced Controller

2021· article· en· W3194505007 sur OpenAlexaff
Mr. Akshay A. Khandare

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Technologies Research
Établissements canadiensOptech (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésController (irrigation)Battery (electricity)Computer scienceBattery chargerElectric vehicleMaximum power transfer theoremElectrical engineeringPower (physics)Overshoot (microwave communication)Battery packGridTopology (electrical circuits)EngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: The increasing mobility of electric vehicles has inspired vehicle growth to power grid technology. Such as vehicle to grid technology allows to transfer the power from the electric vehicle battery to the power grid. This enable speak load shaving, load leveling, voltage regulation, and improved stability of the power system. To develop the vehicle to grid technology requires a specialized EV battery charger, which permits the bi-directional energy transfer between the power grid and the electric vehicle battery. There is a specific control strategy used for a bi-directional battery charger. The proposed control strategy is used for charge and discharge battery of EV. The charger strategy has two parts: 1) Bidirectional AC-DC Converter in two-way Communication System. 2) Bidirectional DC-DC Buck-Boost Converter. There are two modes of operation for a bidirectional ac-dc converter: for G2V, rectifying mode is used, and for V2G, inverter mode is used. The suggested charge strategy not only allows for two-directional power flow but also provides power quality management of the power grid. Fuzzy logic controller (FLC) transforms linguistic control topology evaluations knowledge into an automated control topology using FLC. The FLC is more stable, has less overshoot, and responds quickly. The operation of a standard PI controller and a FLC was compared in this study using MATLAB and Simulink, and different time domain characteristics were compared as toshow that the FLC had a smaller overshoot and a faster response than the PI controller. Keywords: Bi-directional AC-DC converter, bi-directional DC-DC Buck-Boost converter, electric vehicles (EVs), on-board battery charger (OBC), grid to vehicle (G2V), vehicle to grid (V2G).

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,326 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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