Исследовательская группа под руководством индийских ученых разработала «умную» систему зарядки электромобилей (EV), которая интегрирует фотоэлектрические (PV) панели, топливные элементы с протонообменной мембраной (PEM), систему накопления энергии в аккумуляторах и суперконденсаторы. Ядром системы является повышающий преобразователь Z-source, использующий алгоритм ANFIS для достижения отслеживания точки максимальной мощности (MPPT).
В отличие от традиционных одно-PV или гибридных систем, этот подход сочетает интеллектуальное управление и управление несколькими источниками энергии для обеспечения эффективной, стабильной и надежной зарядки умных электромобилей. Будущие исследования будут расширены до новых энергетических микросетей постоянного тока с возможностями «vehicle-to-grid» (V2G), что позволит обеспечить более умную интеграцию энергетической экосистемы для электромобилей.
Исследовательская группа использовала MATLAB/Simulink 2021a для моделирования системы, которая включает в себя два устройства быстрой зарядки мощностью 50 кВт, фотоэлектрическую систему пиковой мощностью 186 кВт, свинцово-кислотную аккумуляторную систему и водородную систему накопления энергии, состоящую из водородного генератора мощностью 176 кВА, шести модулей топливных элементов мощностью 66 кВт и водородного бака объемом 450 кг.
Система интегрирует различные устройства, используя Z-source преобразователь (ZSC). Сеть импеданса соединяет фотоэлектрическую систему, аккумулятор и сеть. Преобразователь использует два набора синхронно управляемых переключателей, входные и выходные диоды и конденсаторы и может работать в режиме непрерывной или прерывистой проводимости.
Метод MPPT на основе ANFIS использует напряжение, ток и температуру PV в качестве входных данных и выводит рабочий цикл для управления повышающим DC-DC преобразователем Landsman для отслеживания точки максимальной мощности. Благодаря обширной подготовке ANFIS оптимизирует нечеткие правила, уменьшает ошибки и подходит для управления в реальном времени.
Эксперименты были подтверждены с использованием лабораторных прототипов, включая топливный элемент с выходным напряжением 100 В и током 30-40 А, DC-DC преобразователь с выходным напряжением 1000-1100 В и током 30 А, а также аккумулятор с выходным напряжением 120 В. Смоделированные и измеренные ошибки находились в пределах 0,8%-3%.
Результаты показывают: «Моделирование показывает, что система может повысить напряжение со 110 В до 150 В и поддерживать стабильный выход около 1100 В/30 А, при этом ток со стороны PV стабилизируется на уровне 500 А. Выходное напряжение топливного элемента остается на уровне 110 В, ток падает с 40 А до 25 А, а аккумулятор поддерживает 60% состояние заряда (SOC) при выходном напряжении 120 В. Аппаратный прототип, основанный на микроконтроллере DSPIC30F4011, достигает эффективности MPPT 98,7%, погрешности регулирования напряжения ±1,5%, отклонения мощности менее 2% и общего гармонического искажения (THD) напряжения и тока со стороны сети 500 В и 13 А соответственно, в соответствии со стандартами IEEE 519.»
По сравнению с традиционными алгоритмами, этот ANFIS MPPT значительно улучшает эффективность отслеживания и динамические характеристики в условиях колеблющегося солнечного света. Кроме того, конфигурация гибридной системы превосходит ожидания, поддерживая стабильность сети и бесперебойную зарядку, несмотря на колебания возобновляемой энергии и изменяющийся спрос на нагрузку.
Исследовательская группа под руководством индийских ученых разработала «умную» систему зарядки электромобилей (EV), которая интегрирует фотоэлектрические (PV) панели, топливные элементы с протонообменной мембраной (PEM), систему накопления энергии в аккумуляторах и суперконденсаторы. Ядром системы является повышающий преобразователь Z-source, использующий алгоритм ANFIS для достижения отслеживания точки максимальной мощности (MPPT).
В отличие от традиционных одно-PV или гибридных систем, этот подход сочетает интеллектуальное управление и управление несколькими источниками энергии для обеспечения эффективной, стабильной и надежной зарядки умных электромобилей. Будущие исследования будут расширены до новых энергетических микросетей постоянного тока с возможностями «vehicle-to-grid» (V2G), что позволит обеспечить более умную интеграцию энергетической экосистемы для электромобилей.
Исследовательская группа использовала MATLAB/Simulink 2021a для моделирования системы, которая включает в себя два устройства быстрой зарядки мощностью 50 кВт, фотоэлектрическую систему пиковой мощностью 186 кВт, свинцово-кислотную аккумуляторную систему и водородную систему накопления энергии, состоящую из водородного генератора мощностью 176 кВА, шести модулей топливных элементов мощностью 66 кВт и водородного бака объемом 450 кг.
Система интегрирует различные устройства, используя Z-source преобразователь (ZSC). Сеть импеданса соединяет фотоэлектрическую систему, аккумулятор и сеть. Преобразователь использует два набора синхронно управляемых переключателей, входные и выходные диоды и конденсаторы и может работать в режиме непрерывной или прерывистой проводимости.
Метод MPPT на основе ANFIS использует напряжение, ток и температуру PV в качестве входных данных и выводит рабочий цикл для управления повышающим DC-DC преобразователем Landsman для отслеживания точки максимальной мощности. Благодаря обширной подготовке ANFIS оптимизирует нечеткие правила, уменьшает ошибки и подходит для управления в реальном времени.
Эксперименты были подтверждены с использованием лабораторных прототипов, включая топливный элемент с выходным напряжением 100 В и током 30-40 А, DC-DC преобразователь с выходным напряжением 1000-1100 В и током 30 А, а также аккумулятор с выходным напряжением 120 В. Смоделированные и измеренные ошибки находились в пределах 0,8%-3%.
Результаты показывают: «Моделирование показывает, что система может повысить напряжение со 110 В до 150 В и поддерживать стабильный выход около 1100 В/30 А, при этом ток со стороны PV стабилизируется на уровне 500 А. Выходное напряжение топливного элемента остается на уровне 110 В, ток падает с 40 А до 25 А, а аккумулятор поддерживает 60% состояние заряда (SOC) при выходном напряжении 120 В. Аппаратный прототип, основанный на микроконтроллере DSPIC30F4011, достигает эффективности MPPT 98,7%, погрешности регулирования напряжения ±1,5%, отклонения мощности менее 2% и общего гармонического искажения (THD) напряжения и тока со стороны сети 500 В и 13 А соответственно, в соответствии со стандартами IEEE 519.»
По сравнению с традиционными алгоритмами, этот ANFIS MPPT значительно улучшает эффективность отслеживания и динамические характеристики в условиях колеблющегося солнечного света. Кроме того, конфигурация гибридной системы превосходит ожидания, поддерживая стабильность сети и бесперебойную зарядку, несмотря на колебания возобновляемой энергии и изменяющийся спрос на нагрузку.
