Data-Driven Switching Control Technique Based on Deep Reinforcement Learning for Packed E-Cell as Smart EV Charger
Notice bibliographique
Résumé
Among hybrid multilevel rectifiers (HMRs), packed E-cell appeared as an interesting topology due to the generation of nine-level voltage with minimum active/passive devices, but appropriate control design of PEC rectifier is vital demand to keep capacitors voltages well-regulated even under unbalanced/variable dc loads. Therefore, the backstepping control (BSC) strategy is developed to control a nine-level packed E-cell (PEC9) rectifier to be used as a smart EV charger. Proximal policy optimization (PPO) with actor and critic deep neural networks (ADNNs and CDNNs) is trained to adjust the BSC controller, where the PEC9 rectifier can intelligently deal with asymmetrical/symmetrical dc loads. By maximizing a reward function, the PPO agent tries to find the optimal policy to design the control coefficients of BSC with the aim of regulating the PEC9 capacitor’s voltages. The developed BSC based on the PPO tuner is validated using hardware-in-the-loop (HiL) and experimental implementation of the PEC9 rectifier to assess the performance of the proposed control scheme.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».