インドの研究者が率いる研究チームが 電気自動車 (EV) の"スマート"充電システムを開発しました 電気自動車の充電システムには 光電池 (PV) パネル,プロトン交換膜 (PEM) 燃料電池,バッテリーエネルギー貯蔵システムの中心は,最大電源点追跡 (MPPT) を達成するためにANFISアルゴリズムを使用するZ源ブース変換器である.
このアプローチは,従来のシングルPVまたはハイブリッドシステムとは異なり,スマートEVの効率的で安定し信頼性の高い充電を確保するために,インテリジェント制御とマルチエネルギー管理を組み合わせています.将来の研究は,車両からネットワーク (V2G) への能力を持つ新しいエネルギーDCマイクログリッドに拡大する電気自動車のエネルギーエコシステムへの統合を可能にします
研究チームは MATLAB/Simulink 2021a を使用して このシステムをシミュレートしました このシステムには 50kWの 2つの高速充電ユニット,186kWのピークパワーPVシステム 鉛酸電池システムそして176kVAの水素発電機からなる水素ベースのエネルギー貯蔵システム66kWの燃料電池モジュールと450kgの水素タンク
このシステムは,Zソースコンバーター (ZSC) を使用した様々なデバイスを統合している.インピーダンスのネットワークは,PVシステム,バッテリー,グリッドを接続している.変換機は同期制御スイッチの2セットを使用,入力および出力ダイオード,およびコンデンサータ,連続または不連続伝導モードで動作することができます.
ANFISベースのMPPT方法は,PV電圧,電流,温度を入力として使用し,最大電源点追跡のためのDC-DCブーストランドマン変換器を制御するために作業サイクルを出力します.広範な訓練を通してANFISは,曖昧なルールを最適化し,エラーを削減し,リアルタイム制御に適しています.
100V出力電圧と30-40A電流の燃料電池,1000-1100V出力電圧と30A電流のDC-DCコンバーター,120V の出力電圧を持つバッテリーシミュレーションと測定の誤差は0.8%~3%でした.
結果は次のように示しています. "シミュレーションにより,システムは電圧を110Vから150Vに上昇させ,約1100V/30Aの安定した出力を維持し,PV側電流は500Aに安定させることができます.燃料電池の出力電圧は110Vにとどまります,電流は40Aから25Aに低下し,電池は120V出力で60%の充電状態 (SOC) を維持する.MPPT効率が98に達する.7%,電圧調節誤差 ±1.5%,電力の偏差が 2%未満,電網側電圧と電流総和音歪み (THD) はそれぞれ500Vと13A,IEEE 519 規格に準拠する. "
このANFIS MPPTは,従来のアルゴリズムと比較して,変動する日光条件下で追跡効率と動的パフォーマンスを大幅に向上させます.ハイブリッド・システムの構成は,再生可能エネルギーの変動と変動する負荷需要にもかかわらず,ネットワークの安定性と中断のない充電を維持することで期待を上回る.
インドの研究者が率いる研究チームが 電気自動車 (EV) の"スマート"充電システムを開発しました 電気自動車の充電システムには 光電池 (PV) パネル,プロトン交換膜 (PEM) 燃料電池,バッテリーエネルギー貯蔵システムの中心は,最大電源点追跡 (MPPT) を達成するためにANFISアルゴリズムを使用するZ源ブース変換器である.
このアプローチは,従来のシングルPVまたはハイブリッドシステムとは異なり,スマートEVの効率的で安定し信頼性の高い充電を確保するために,インテリジェント制御とマルチエネルギー管理を組み合わせています.将来の研究は,車両からネットワーク (V2G) への能力を持つ新しいエネルギーDCマイクログリッドに拡大する電気自動車のエネルギーエコシステムへの統合を可能にします
研究チームは MATLAB/Simulink 2021a を使用して このシステムをシミュレートしました このシステムには 50kWの 2つの高速充電ユニット,186kWのピークパワーPVシステム 鉛酸電池システムそして176kVAの水素発電機からなる水素ベースのエネルギー貯蔵システム66kWの燃料電池モジュールと450kgの水素タンク
このシステムは,Zソースコンバーター (ZSC) を使用した様々なデバイスを統合している.インピーダンスのネットワークは,PVシステム,バッテリー,グリッドを接続している.変換機は同期制御スイッチの2セットを使用,入力および出力ダイオード,およびコンデンサータ,連続または不連続伝導モードで動作することができます.
ANFISベースのMPPT方法は,PV電圧,電流,温度を入力として使用し,最大電源点追跡のためのDC-DCブーストランドマン変換器を制御するために作業サイクルを出力します.広範な訓練を通してANFISは,曖昧なルールを最適化し,エラーを削減し,リアルタイム制御に適しています.
100V出力電圧と30-40A電流の燃料電池,1000-1100V出力電圧と30A電流のDC-DCコンバーター,120V の出力電圧を持つバッテリーシミュレーションと測定の誤差は0.8%~3%でした.
結果は次のように示しています. "シミュレーションにより,システムは電圧を110Vから150Vに上昇させ,約1100V/30Aの安定した出力を維持し,PV側電流は500Aに安定させることができます.燃料電池の出力電圧は110Vにとどまります,電流は40Aから25Aに低下し,電池は120V出力で60%の充電状態 (SOC) を維持する.MPPT効率が98に達する.7%,電圧調節誤差 ±1.5%,電力の偏差が 2%未満,電網側電圧と電流総和音歪み (THD) はそれぞれ500Vと13A,IEEE 519 規格に準拠する. "
このANFIS MPPTは,従来のアルゴリズムと比較して,変動する日光条件下で追跡効率と動的パフォーマンスを大幅に向上させます.ハイブリッド・システムの構成は,再生可能エネルギーの変動と変動する負荷需要にもかかわらず,ネットワークの安定性と中断のない充電を維持することで期待を上回る.
