PI Controller Based Power Factor Correction Circuit for Plug-in Hybrid Electric Vehicle Using Solar Charging Module
Notice bibliographique
Résumé
The electrical vehicle requires power without losses or harmonics. The proposed method utilizes PV (photovoltaic)solar module as an input source, a converter of boost DC-DC buck incorporate for power peaks maximum in getting with MPPT approach, and the SPWM (Sinusoidal Pulse Width Modulation) inverter improves the performance by option shift in phase shift varying on the circuit. This aims to reduce the total harmonics distortion, losses switching, and improve the power factor. By varying the module of PV irradiances and temperature, the power is generated and it is peak power for utilizing maximum with MPPT (Maximum Power Point Tracking) that has been tracked. The Buck-Boost PFC (power factor correction) converter is used; when it performs the active state of PV, the Buck mode is utilized; if no power supplies the circuit, the boost mode will act to supply the SPWM inverter mode. Here the PI controller is applied for reducing the harmonics and stores on charging unit of EVs. The result simulated obtains the circuit electricity utilized by source result, which improves the performance by the effective charging station, which is applicable for EVs charging module. Overall, the method proposed is done with MATLAB/Simulink tool with the adaptation of 2018a.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».