Performance Evaluation of DAB-Based Partial- and Full-Power Processing for BESS in Support of Trolleybus Traction Grids
Notice bibliographique
Résumé
The energy transition toward greater electrification leads to incentives in public transportation fed by catenary-powered networks. In this context, emerging technological devices such as in-motion-charging vehicles and electric vehicle charging points are expected to be operated while connected to trolleybus networks as part of new electrification projects, resulting in a significant demand for power. To enable a significant increase in electric transportation without compromising technical compliance for voltage and current at grid systems, the implementation of stationary battery energy storage systems (BESSs) can be essential for new electrification projects. A key challenge for BESSs is the selection of the optimal converter topology for charging their batteries. Ideally, the chosen converter should offer the highest efficiency while minimizing size, weight, and cost. In this context, a modular dual-active-bridge converter, considering its operation as a full-power converter (FPC) and a partial-power converter (PPC) with module-shedding control, is analyzed in terms of operation efficiencies and thermal behavior. The goal is to clarify the advantages, disadvantages, challenges, and trade-offs of both power-processing techniques following future trends in the electric transportation sector. The results indicate that the PPC achieves an efficiency of 98.58% at the full load of 100 kW, which is 1.19% higher than that of FPC. Additionally, higher power density and cost effectiveness are confirmed for the PPC.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».