Control Design for Effective Usage of Electric Vehicles in V2G-Enabled DC Charging Stations
Notice bibliographique
Résumé
This article discusses the usage of electric vehicles (EVs) to enable vehicle-to-grid (V2G) in DC charging stations. The V2G-enabled DC charging station is equipped with bidirectional DC/DC converters for both DC chargers and the energy storage system (ESS) and a three-phase two-level AC/DC voltage source converter for connecting to the low-voltage grid. A proposed controller with a state-of-charge (SoC) balancing algorithm for a bidirectional DC charging station is designed to offer the capability to limit the injected power from the grid using both EVs in V2G mode (V2G-EV) and the ESS. It ensures the safety of each V2G-EV battery by communicating with the EV battery management system (BMS) and receiving its SoCs, charge/discharge current limits, and energy capacity. Finally, it aggregates EV batteries and the optional ESS using the proposed SoC balancing algorithm. Several cases are developed to evaluate the performance of the proposed control design in the studied DC charging station model. The results validate the performance of the control design in both offline simulation and controller-hardware-in-loop (C-HIL) implementation via a digital signal controller (DSC) and a real-time simulator.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 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 ».