要約
デュアル アクティブ ブリッジ (DAB) コンバータは、ワイヤレス充電、電気自動車、再生可能エネルギーなどの多くの一般的なアプリケーションを実現する重要な要素です。
ZVS 範囲と効率は、DAB コンバーターの 2 つの重要な性能指標です。
望ましい ZVS と効率のパフォーマンスを得るには、変調を慎重に設計する必要があります。
ハイブリッド変調では、優れた総合的なパフォーマンスを達成するために、いくつかの単一変調戦略が考慮されます。
従来、ハイブリッド変調を設計するには、調和アプローチまたは区分的アプローチが使用されてきましたが、それらには時間がかかるモデル構築プロセスと不正確さという問題がありました。
したがって、人工知能ベースのハイブリッド拡張位相シフト (HEPS) 変調が提案されています。
一般に、HEPS 変調は自動化された方法で開発されるため、高いモデル精度を維持しながら、煩雑なモデル構築プロセスが軽減されます。
HEPS 変調では、動作範囲全体にわたって完全な ZVS 動作で最適な効率を実現するために、2 つの EPS 戦略が考慮されています。
具体的には、ZVS と効率パフォーマンスのデータ駆動型モデルを構築するために、最先端のアンサンブル学習アルゴリズムである Extreme Gradient Boosting (XGBoost) が採用されています。
その後、状態ベースの適応速度制限 (PSO-SAVL) を使用した粒子群の最適化を利用して、最適な EPS 戦略を選択し、変調パラメーターを最適化します。
1 kW のハードウェア実験により、HEPS の実現可能性が検証され、最大 97.1% の最適効率とフルレンジ ZVS 動作が達成されました。
要約(オリジナル)
Dual active bridge (DAB) converter is the key enabler in many popular applications such as wireless charging, electric vehicle and renewable energy. ZVS range and efficiency are two significant performance indicators for DAB converter. To obtain the desired ZVS and efficiency performance, modulation should be carefully designed. Hybrid modulation considers several single modulation strategies to achieve good comprehensive performance. Conventionally, to design a hybrid modulation, harmonic approach or piecewise approach is used, but they suffer from time-consuming model building process and inaccuracy. Therefore, an artificial-intelligence-based hybrid extended phase shift (HEPS) modulation is proposed. Generally, the HEPS modulation is developed in an automated fashion, which alleviates cumbersome model building process while keeping high model accuracy. In HEPS modulation, two EPS strategies are considered to realize optimal efficiency with full ZVS operation over entire operating ranges. Specifically, to build data-driven models of ZVS and efficiency performance, extreme gradient boosting (XGBoost), which is a state-of-the-art ensemble learning algorithm, is adopted. Afterwards, particle swarm optimization with state-based adaptive velocity limit (PSO-SAVL) is utilized to select the best EPS strategy and optimize modulation parameters. With 1 kW hardware experiments, the feasibility of HEPS has been verified, achieving optimal efficiency with maximum of 97.1% and full-range ZVS operation.
arxiv情報
| 著者 | Xinze Li,Xin Zhang,Fanfan Lin,Changjiang Sun,Kezhi Mao |
| 発行日 | 2023-08-01 08:48:35+00:00 |
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