MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4280596795 · doi:10.1109/apec43599.2022.9773699

Design and Magnetic Optimization of Dual Active Bridge Converters for Energy Storage Application

2022· article· en· W4280596795 sur OpenAlexaff
Amin KhakparvarYazdi, Neda Mazloum, Morteza Mahdavifard, S. Ali Khajehoddin

Notice bibliographique

Revue2022 IEEE Applied Power Electronics Conference and Exposition (APEC) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced DC-DC Converters
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformerConvertersCapacitorElectrical engineeringVoltagePulse-width modulationComputer scienceForward converterElectronic engineeringTopology (electrical circuits)PhysicsEngineeringBoost converter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dual active bridge (DAB) dc-dc converters are widely used in energy storage systems with low voltage and high current ratings. As the converter may operate at light load operation for extended amount of time, the converter efficiency throughout entire operating range is of great importance. Having an accurate magnetic design and an optimum modulation over entire power range are two of the main factors for any industrial DAB converter. In this paper, a new interleaved transformer winding is proposed for high current applications with parallel turns to achieve equal current sharing. In addition, the dc-bias in transformer caused by asymmetrical enhanced phase-shift (AEPS) modulation is analyzed and a closed-loop control is proposed to mitigate any dc voltage across the low voltage (LV) transformer winding. Using a dc-block capacitor on high voltage (HV) side required for asymmetric modulation and applying the proposed closed-loop control on the LV side, achieving zero dc-flux in transformer is guaranteed. Based on this analysis, a 5kW DAB converter is implemented and full-power efficiency of 98% is achieved at nominal operating point <tex xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">$(\mathrm{V}-\text{LV}=50\mathrm{V}, \mathrm{V}- \text{HV}=400\mathrm{V}$</tex> . The high frequency transformer and current sharing enhancement are verified using finite element analysis and dc-bias elimination is validated in simulation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,186 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revue2022 IEEE Applied Power Electronics Conference and Exposition (APEC)Même sujetAdvanced DC-DC ConvertersTravaux en français237 207