Dual-Source Bidirectional Quasi-Z-Source Inverter Development for Off-Road Electric Vehicles
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a battery pack and a supercapacitor bank hybrid energy storage system (HESS) with a new control configuration is proposed for electric vehicles (EVs). A bidirectional quasi-Z-source inverter (Bq-ZSI) and a bidirectional DC-DC converter are used in the powertrain of the EV. The scheme of the control for the proposed HESS Bq-ZSI using finite control set model predictive control (FCS-MPC) is first deduced to enhance the dynamic performance. With the idea of managing battery degradation mitigation, the fractional-order PI (FOPI) controller is then applied and associated with a filtering technique. The Opal-RT-based real-time simulation is next executed to verify the performance and effectiveness of the proposed HESS control strategy. As a result, the proposed HESS Bq-ZSI with this control scheme provides a quick response to the mechanical load and stable DC link voltage under the studied driving cycle. Moreover, the comparative results also show that the proposed HESS Bq-ZSI equipped with the new control configuration enables the reduction of the root-mean-square value, the mean value, and the standard deviation by 57%, 59%, and 27%, respectively, of the battery current compared to the battery-based inverter. Thus, the proposed HESS Bq-ZSI using these types of controllers can help to improve the EV system performance.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».