Power Sharing Control Algorithm for Direct Integration of Fuel Cells in a Dual-Inverter Electric Vehicle Drivetrain
Notice bibliographique
Résumé
Fuel cell (FC)-battery hybrid electric vehicles (EVs) are an alternative to emergent battery EVs. Normally, a dc–dc converter is used to connect the low-voltage dc output of the FC to the high-voltage EV battery and ensure that a slow-changing unidirectional power flow is maintained from the FC. This article proposes to directly integrate the FC as one of the two energy sources in a dual-inverter-based EV drive. A conventional EV battery is used as the second energy source. A power sharing algorithm is introduced, which allows the dual-inverter drive to be modulated such that unidirectional power flow is maintained from the FC. In addition, power flow is controlled such that the minimum FC power to avoid its unnecessary shutdown is maintained under all operating points of an EV drive cycle, including regenerative braking. A key aspect of this algorithm is the injection of motor reactive current as a means to achieve desired FC power transfer during fast mechanical power reduction transients or when low mechanical power is required from the drive. This method allows for the motor to achieve fast mechanical power transients while respecting the slowly changing power reference of the FC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».