Exact Feedback Linearization of a Multi-Variable Controller for a Bi-Directional DC-DC Converter as Interface of an Energy Storage System
Notice bibliographique
Résumé
DC microgrids have shown to be a good approach for better accommodating stochastic renewable energy sources (RES) and for the charging of electric vehicles (EVs) at the distribution level. For this, fast-acting energy storage units (ESSs) are essential. This requires that both the bi-directional power converter topology and the control scheme present the right set of features. The ESS discussed in this paper consists of a new DC-DC converter based on a tapped inductor (TI) for a higher voltage gain at moderate duty cycles. The direction of the current in its intermediate inductor does not need to be reversed for power flow reversal, leading to a faster action. Moreover, it can employ a multi-state and multi-variable modulation scheme that eliminates the right half-plane (RHP) zero, common in boost-type converters. In order to achieve good dynamic performance across a wide range of operating points, a control scheme based on feedback linearization is developed. This paper presents the modeling of the five-switch DC-DC converter operating in the tri-state buck–boost mode. A systematic approach for deriving control laws for the TI current and output voltage based on exact state feedback linearization is discussed. The performance of the proposed control scheme is verified by simulation for a supercapacitor (SC)-based ESS. It is compared to that of a conventional control scheme for a dual-state buck–boost mode with cascaded PI controllers designed based on small-signal models. The results show that both control schemes work similarly well at the operating point that the conventional control scheme was designed for. However, only the proposed scheme allows the SC-based ESS to control the current injected into the DC microgrid with the voltage of the SC varying between the expected range of rated to half-rated.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».