Design and Analysis of a Bi-Directional Solid-State Battery Protection System for Solid-State Transformer Based Grid Supporting Ev Charging Systems
Notice bibliographique
Résumé
Solid-State Transformers (SSTs) offer higher power density and high-frequency galvanic isolation compared to traditional Low-Frequency Transformers (LFTs), making them ideal for grid-supporting Electric Vehicle (EV) charging applications. However, the demand for ultrafast battery protection in these systems has driven the adoption of solid-state circuit breakers (SSCBs). Despite their advantages, SSCB-based protection systems require further advancements to ensure reliability and efficiency. This research focuses on designing and analyzing an SSCBbased battery protection system for SST-enabled EV charging grids, addressing overvoltage and overcurrent fault scenarios. The proposed system integrates an SSCB with a SiC MOSFETenabled Dual Active Bridge (DAB) and incorporates a decisionmaking algorithm with false-tripping ride-through capability, accounting for key factors such as hysteresis currents. The performance of the DAB model with the SSCB is initially evaluated through MATLAB/Simulink simulations under overvoltage and overcurrent conditions at the battery-emulated load end. The simulated results are validated with hardware implementation using a SiC MOSFET-based SSCB. The experimental results achieved an ultrafast overvoltage detection in less than$490 \mu ~\mathrm{s}$results while the overcurrent protection system achieved ultrafast performance in less than$200 \mu$s which validated the ultrafast response of the proposed system. The findings demonstrate the system's robustness and effectiveness.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».