An Accurate Loss Model of Single-Stage Single-Phase Isolated PFC Converter for Bidirectional Plug-in EV Charger
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, the power handling capability of EV chargers has been growing to reduce the charging time. In order to enhance the design and efficiency of EV chargers, an in-depth investigation of the losses caused in plug-in EV chargers is needed. This article presents an accurate loss model of a novel single-stage single-phase isolated PFC converter for a bidirectional EV charging application. The EV charger includes a current-fed full-bridge converter with bidirectional switches on the grid side with a swinging boost inductor that is affiliated with a full-bridge converter at the dc-side coupled via a high-frequency transformer. The AC-side current can be controlled to obtain power factor correction with low current total harmonic distortion (THD). The AC-side switches are naturally commutated and attained zero current switching (ZCS) without any external passive components. Additionally, zero current turn-ON is accomplished for DC-side switches to realize a high-efficiency EV charger. This is achieved with a modified control strategy and novel modulation method are adopted for achieving soft-switching operation and bidirectional power flow. To ensure that the proposed EV charger is feasible, experimental results with loss analysis of a 1.5 kVA unit are presented showing that the operation, analysis, and design are perfectly accorded.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».