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Enregistrement W4398188169 · doi:10.1109/jestpe.2024.3403521

A Bridgeless, Stacked Switch-Pair-Based AC/DC On-Board High-Voltage EV Charger With Minimal Storage Capacitance Featuring Continuous Secondary-Side High-Frequency Rectifier Control

2024· article· en· W4398188169 sur OpenAlexafffund
Siamak Derakhshan, John Lam

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced DC-DC Converters
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCapacitanceElectrical engineeringRectifier (neural networks)Materials scienceVoltageCapacitorOptoelectronicsEngineeringPhysicsElectrodeComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a fully soft-switched single-stage bridgeless stacked switches-based rectifier with reduced storage capacitance and minimized low-frequency output voltage ripple for high-voltage (HV) Electric Vehicle (EV) systems is proposed. Generally, bulky DC-link and filter electrolytic-type capacitors used in AC-DC converters reduces the converter’s reliability and life-span. To address this issue, a bridgeless AC-DC isolated converter with stacked switches configuration on both the primary and secondary sides that employs a continuous secondary side duty ratio control to reduce the low frequency output voltage ripple is presented. A front-end primary side duty ratio control for achieving power factor correction (PFC) for the integrated bridgeless boost PFC is also employed. The stacked switches-based configuration of the converter reduces the voltage stress of the switches to half of the DC-link voltage, making the converter suitable for HV battery systems. Soft-switching operation is guaranteed for all the semiconductor devices. Additionally, output voltage regulation is achieved through a Variable Frequency (VF) control on the primary-side switches. The steady-state and dynamic performance of the proposed converter and the designed control system are verified using a 1.1kW, 120V <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">rms</sub> /800V <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">dc</sub> , 100-120kHz SiC proof-of-Concept proto-type in the laboratory.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,406
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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