High Efficiency LLC Resonant Converter With Wide Output Range of 200–1000 V for DC-Connected EVs Ultra-Fast Charging Stations
Notice bibliographique
Résumé
DC-connected ultra-fast chargers consist of isolated DC/DC converter modules to provide the required charging profile. This paper proposes a charging module that interfaces with a fixed voltage DC-bus and covers a wide variety of electric vehicles (EVs) with battery voltages ranging from 200 to 1000 V. DC/DC converters for EVs charging has been discussed several times in the literature, however the DC-connected structure with fixed DC-bus voltage is rarely considered. This paper proposes a full-bridge LLC DC/DC converter module with a configurable secondary. This configuration extends the converter’s charging voltage range without adding stress on the resonant components or operating far from the unity gain point. Due to wide output range, the converter parameters are optimized using the time-domain analytical model to cover the required range without adding unnecessary circulating current that compromises the efficiency. First, the LLC resonant converter fundamentals are briefly introduced. Then, the proposed topology operation and advantages are discussed. After which, the converter’s requirements and design method are presented, focusing on circulating current minimization. Finally, the effectiveness of the proposed converter and the optimized design strategy is verified experimentally on a 10 kW prototype with an input of 800 V and an output of 200 - 1000 V.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».