Ein Forscherteam unter der Leitung indischer Forscher hat ein "intelligentes" Ladesystem für Elektrofahrzeuge (EV) entwickelt, das Photovoltaik-Panels, Protonenaustauschmembran (PEM) -Brennstoffzellen,Speicherung von BatterieenergieDer Kern des Systems ist ein Z-Quell-Boost-Wandler, der den ANFIS-Algorithmus verwendet, um maximale Leistungspunktverfolgung (MPPT) zu erreichen.
Im Gegensatz zu herkömmlichen PV- oder Hybridsystemen kombiniert dieser Ansatz intelligente Steuerung und Multi-Energy-Management, um ein effizientes, stabiles und zuverlässiges Laden intelligenter Elektrofahrzeuge zu gewährleisten.Die künftige Forschung wird sich auf neue Energie-Gleichstrom-Mikrogrids mit Fahrzeug-zu-Netz (V2G) -Fähigkeiten ausweiten., was eine intelligentere Integration der Energie-Ökosysteme für Elektrofahrzeuge ermöglicht.
Das Forscherteam simulierte das System mit MATLAB/Simulink 2021a, das zwei 50 kW schnelle Ladegeräte, ein 186 kW Spitzenleistungs-PV-System, ein Blei-Säure-Batteriesystem,und ein wasserstoffbasiertes Energiespeichersystem, bestehend aus einem 176 kVA Wasserstoffgenerator, sechs 66 kW Brennstoffzellenmodule und einen 450 kg schweren Wasserstoffbehälter.
Das System integriert verschiedene Geräte mit einem Z-Quellkonverter (ZSC). Ein Impedanznetz verbindet das PV-System, die Batterie und das Netz.Der Umrichter verwendet zwei Sätze von synchron gesteuerten Schaltern, Eingangs- und Ausgangsdioden und Kondensatoren und können entweder in einem kontinuierlichen oder in einem diskontinuierlichen Leitungsmodus arbeiten.
Die ANFIS-basierte MPPT-Methode verwendet die PV-Spannung, den Strom und die Temperatur als Eingänge und liefert den Arbeitszyklus zur Steuerung eines DC-DC-Boost-Landsman-Wandlers für die maximale Leistungspunktverfolgung.Durch eine umfangreiche Ausbildung, ANFIS optimiert verschwommene Regeln, reduziert Fehler und eignet sich für die Echtzeitsteuerung.
Die Versuche wurden anhand von Laborprototypen validiert, darunter eine Brennstoffzelle mit einer Ausgangsspannung von 100 V und einem Strom von 30-40 A, ein Gleichspannungs-Gleichspannungswandler mit einer Ausgangsspannung von 1000-1100 V und einem Strom von 30 A,mit einer Leistung von mehr als 10 W und einer Leistung von mehr als 100 W,Die simulierten und gemessenen Fehler lagen zwischen 0,8% und 3%.
Die Ergebnisse zeigen: "Simulationen zeigen, daß das System die Spannung von 110 V auf 150 V erhöhen und eine stabile Leistung von etwa 1100 V/30 A beibehalten kann, wobei der Strom auf der PV-Seite bei 500 A stabilisiert ist.Die Ausgangsspannung der Brennstoffzelle bleibt bei 110 V, fällt der Strom von 40A auf 25A, und die Batterie hält bei 120V einen Ladestand von 60% (SOC).erreicht eine MPPT-Effizienz von 980,7%, ein Spannungsregelungsfehler von ±1,5%, eine Leistungsabweichung von weniger als 2% und eine Stromspannungs- und Stromtotalharmonische Verzerrung (THD) von 500 V bzw. 13 A,in Übereinstimmung mit den IEEE 519-Normen."
Im Vergleich zu herkömmlichen Algorithmen verbessert dieses ANFIS MPPT die Tracking-Effizienz und die dynamische Leistung unter schwankenden Sonnenlichtbedingungen erheblich.die Hybridsystemkonfiguration übertrifft die Erwartungen, da trotz Schwankungen der erneuerbaren Energien und des unterschiedlichen Lastbedarfs die Netzstabilität und die ununterbrochene Ladezeit beibehalten werden.
Ein Forscherteam unter der Leitung indischer Forscher hat ein "intelligentes" Ladesystem für Elektrofahrzeuge (EV) entwickelt, das Photovoltaik-Panels, Protonenaustauschmembran (PEM) -Brennstoffzellen,Speicherung von BatterieenergieDer Kern des Systems ist ein Z-Quell-Boost-Wandler, der den ANFIS-Algorithmus verwendet, um maximale Leistungspunktverfolgung (MPPT) zu erreichen.
Im Gegensatz zu herkömmlichen PV- oder Hybridsystemen kombiniert dieser Ansatz intelligente Steuerung und Multi-Energy-Management, um ein effizientes, stabiles und zuverlässiges Laden intelligenter Elektrofahrzeuge zu gewährleisten.Die künftige Forschung wird sich auf neue Energie-Gleichstrom-Mikrogrids mit Fahrzeug-zu-Netz (V2G) -Fähigkeiten ausweiten., was eine intelligentere Integration der Energie-Ökosysteme für Elektrofahrzeuge ermöglicht.
Das Forscherteam simulierte das System mit MATLAB/Simulink 2021a, das zwei 50 kW schnelle Ladegeräte, ein 186 kW Spitzenleistungs-PV-System, ein Blei-Säure-Batteriesystem,und ein wasserstoffbasiertes Energiespeichersystem, bestehend aus einem 176 kVA Wasserstoffgenerator, sechs 66 kW Brennstoffzellenmodule und einen 450 kg schweren Wasserstoffbehälter.
Das System integriert verschiedene Geräte mit einem Z-Quellkonverter (ZSC). Ein Impedanznetz verbindet das PV-System, die Batterie und das Netz.Der Umrichter verwendet zwei Sätze von synchron gesteuerten Schaltern, Eingangs- und Ausgangsdioden und Kondensatoren und können entweder in einem kontinuierlichen oder in einem diskontinuierlichen Leitungsmodus arbeiten.
Die ANFIS-basierte MPPT-Methode verwendet die PV-Spannung, den Strom und die Temperatur als Eingänge und liefert den Arbeitszyklus zur Steuerung eines DC-DC-Boost-Landsman-Wandlers für die maximale Leistungspunktverfolgung.Durch eine umfangreiche Ausbildung, ANFIS optimiert verschwommene Regeln, reduziert Fehler und eignet sich für die Echtzeitsteuerung.
Die Versuche wurden anhand von Laborprototypen validiert, darunter eine Brennstoffzelle mit einer Ausgangsspannung von 100 V und einem Strom von 30-40 A, ein Gleichspannungs-Gleichspannungswandler mit einer Ausgangsspannung von 1000-1100 V und einem Strom von 30 A,mit einer Leistung von mehr als 10 W und einer Leistung von mehr als 100 W,Die simulierten und gemessenen Fehler lagen zwischen 0,8% und 3%.
Die Ergebnisse zeigen: "Simulationen zeigen, daß das System die Spannung von 110 V auf 150 V erhöhen und eine stabile Leistung von etwa 1100 V/30 A beibehalten kann, wobei der Strom auf der PV-Seite bei 500 A stabilisiert ist.Die Ausgangsspannung der Brennstoffzelle bleibt bei 110 V, fällt der Strom von 40A auf 25A, und die Batterie hält bei 120V einen Ladestand von 60% (SOC).erreicht eine MPPT-Effizienz von 980,7%, ein Spannungsregelungsfehler von ±1,5%, eine Leistungsabweichung von weniger als 2% und eine Stromspannungs- und Stromtotalharmonische Verzerrung (THD) von 500 V bzw. 13 A,in Übereinstimmung mit den IEEE 519-Normen."
Im Vergleich zu herkömmlichen Algorithmen verbessert dieses ANFIS MPPT die Tracking-Effizienz und die dynamische Leistung unter schwankenden Sonnenlichtbedingungen erheblich.die Hybridsystemkonfiguration übertrifft die Erwartungen, da trotz Schwankungen der erneuerbaren Energien und des unterschiedlichen Lastbedarfs die Netzstabilität und die ununterbrochene Ladezeit beibehalten werden.
