ทีมวิจัยที่นําโดยนักวิจัยชาวอินเดียได้พัฒนาระบบชาร์จรถไฟฟ้า (EV) ที่ "ฉลาด" ที่บูรณาการแผ่นไฟฟ้าไฟฟ้า (PV) เซลล์เชื้อเพลิงแลกเปลี่ยนโปรตอน (PEM)การเก็บพลังงานจากแบตเตอรี่หลักของระบบคือเครื่องปรับกระตุ้นแหล่ง Z โดยใช้อัลกอริทึม ANFIS เพื่อบรรลุการติดตามจุดพลังงานสูงสุด (MPPT)
ไม่เหมือนกับระบบไฟฟ้าไฟฟ้าไฟฟ้าเดียวหรือระบบไฮบริดแบบดั้งเดิม แนวทางนี้รวมการควบคุมที่ฉลาดและการจัดการพลังงานหลายประเภท เพื่อให้แน่ใจว่าการชาร์จรถไฟฟ้าที่ฉลาดมีประสิทธิภาพ ทันคง และน่าเชื่อถือการวิจัยในอนาคตจะขยายไปยังพลังงานใหม่ DC microgrids ด้วยความสามารถของรถยนต์-เครือข่าย (V2G), ทําให้การบูรณาการระบบพลังงานที่ฉลาดมากขึ้นสําหรับ EVs
ทีมงานวิจัยใช้ MATLAB/Simulink 2021a เพื่อจําลองระบบ ซึ่งรวมถึงหน่วยชาร์จเร็ว 50kW สองหน่วย ระบบ PV พลังงานสูงสุด 186kW ระบบแบตเตอรี่กรด鉛และระบบเก็บพลังงานที่ใช้ไฮโดรเจน ประกอบด้วยเครื่องผลิตไฮโดรเจน 176kVA, 6 โมดูลเซลล์เชื้อเพลิง 66kW และถังไฮโดรเจน 450 กิโลกรัม
ระบบนี้รวมอุปกรณ์ต่าง ๆ โดยใช้เครื่องแปลงแหล่ง Z (ZSC) เครือข่ายอุปสรรคเชื่อมต่อระบบ PV แบตเตอรี่และเครือข่ายเครื่องแปลงใช้ชุดสองของสวิทช์ที่ควบคุมร่วมกัน, ไดโอเดสการเข้าและการออก และตัวประกอบ และสามารถทํางานได้ทั้งในรูปแบบการนําต่อเนื่องหรือไม่ต่อเนื่อง
วิธี MPPT ที่ใช้ ANFIS ใช้ไฟฟ้าไฟฟ้าไฟฟ้า ความดัน ปัจจุบันและอุณหภูมิเป็นปริมาณการเข้าและผลิตวงจรการทํางานเพื่อควบคุมเครื่องปรับแปลง Landman DC-DC Boost เพื่อการติดตามจุดพลังงานสูงสุดผ่านการฝึกอบรม, ANFIS ปรับปรุงกฎ fuzzy ลดความผิดพลาดและเหมาะสําหรับการควบคุมในเวลาจริง
การทดลองได้รับการรับรองด้วยการใช้ต้นแบบห้องปฏิบัติการ รวมถึงเซลล์เชื้อเพลิงที่มีความกระตุ้นการออก 100V และกระแส 30-40A เครื่องแปลง DC-DC ที่มีความกระแสความกระตุ้นการออก 1000-1100V และกระแส 30Aและแบตเตอรี่ที่มีความกระชับกําลังการออก 120Vความผิดพลาดในการจําลองและการวัดอยู่ในช่วง 0.8% - 3%
ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่า "ระบบสามารถเพิ่มความกระตุ้นจาก 110V เป็น 150V และรักษาผลิตที่มั่นคงประมาณ 1100V/30A โดยกระแสไฟฟ้าด้าน PV ได้มั่นคงอยู่ที่ 500Aความดันออกของเซลล์เชื้อเพลิงยังคงอยู่ที่ 110V, ปัจจุบันตกจาก 40A เป็น 25A, และแบตเตอรี่รักษาสถานะการชาร์จ 60% (SOC) ที่ 120V การออก.ประสบประสิทธิภาพ MPPT 98.7%, ความผิดพลาดในการควบคุมความกระชับกําลัง ± 1.5%, ความเบี่ยงเบนในประสิทธิภาพที่ต่ํากว่า 2% และความกระชับกําลังด้านเครือข่ายและความบิดเบือนฮาร์มอนิกรวมของปัจจุบัน (THD) 500V และ 13A ตามลําดับตามมาตรฐาน IEEE 519."
เมื่อเทียบกับอัลกอริทึมแบบดั้งเดิม ANFIS MPPT นี้ปรับปรุงประสิทธิภาพการติดตามและผลงานแบบไดนามิกในสภาพแสงแดดที่สับสนการปรับแต่งระบบไฮบริดได้เกินความคาดหวัง โดยการรักษาความมั่นคงของเครือข่ายและการชาร์จโดยไม่หยุดยั้ง แม้จะมีอัตราการเปลี่ยนแปลงของพลังงานที่เกิดจากแหล่งพลังงานที่สามารถปรับปรุงได้และความต้องการของภาระที่เปลี่ยนแปลง.
ทีมวิจัยที่นําโดยนักวิจัยชาวอินเดียได้พัฒนาระบบชาร์จรถไฟฟ้า (EV) ที่ "ฉลาด" ที่บูรณาการแผ่นไฟฟ้าไฟฟ้า (PV) เซลล์เชื้อเพลิงแลกเปลี่ยนโปรตอน (PEM)การเก็บพลังงานจากแบตเตอรี่หลักของระบบคือเครื่องปรับกระตุ้นแหล่ง Z โดยใช้อัลกอริทึม ANFIS เพื่อบรรลุการติดตามจุดพลังงานสูงสุด (MPPT)
ไม่เหมือนกับระบบไฟฟ้าไฟฟ้าไฟฟ้าเดียวหรือระบบไฮบริดแบบดั้งเดิม แนวทางนี้รวมการควบคุมที่ฉลาดและการจัดการพลังงานหลายประเภท เพื่อให้แน่ใจว่าการชาร์จรถไฟฟ้าที่ฉลาดมีประสิทธิภาพ ทันคง และน่าเชื่อถือการวิจัยในอนาคตจะขยายไปยังพลังงานใหม่ DC microgrids ด้วยความสามารถของรถยนต์-เครือข่าย (V2G), ทําให้การบูรณาการระบบพลังงานที่ฉลาดมากขึ้นสําหรับ EVs
ทีมงานวิจัยใช้ MATLAB/Simulink 2021a เพื่อจําลองระบบ ซึ่งรวมถึงหน่วยชาร์จเร็ว 50kW สองหน่วย ระบบ PV พลังงานสูงสุด 186kW ระบบแบตเตอรี่กรด鉛และระบบเก็บพลังงานที่ใช้ไฮโดรเจน ประกอบด้วยเครื่องผลิตไฮโดรเจน 176kVA, 6 โมดูลเซลล์เชื้อเพลิง 66kW และถังไฮโดรเจน 450 กิโลกรัม
ระบบนี้รวมอุปกรณ์ต่าง ๆ โดยใช้เครื่องแปลงแหล่ง Z (ZSC) เครือข่ายอุปสรรคเชื่อมต่อระบบ PV แบตเตอรี่และเครือข่ายเครื่องแปลงใช้ชุดสองของสวิทช์ที่ควบคุมร่วมกัน, ไดโอเดสการเข้าและการออก และตัวประกอบ และสามารถทํางานได้ทั้งในรูปแบบการนําต่อเนื่องหรือไม่ต่อเนื่อง
วิธี MPPT ที่ใช้ ANFIS ใช้ไฟฟ้าไฟฟ้าไฟฟ้า ความดัน ปัจจุบันและอุณหภูมิเป็นปริมาณการเข้าและผลิตวงจรการทํางานเพื่อควบคุมเครื่องปรับแปลง Landman DC-DC Boost เพื่อการติดตามจุดพลังงานสูงสุดผ่านการฝึกอบรม, ANFIS ปรับปรุงกฎ fuzzy ลดความผิดพลาดและเหมาะสําหรับการควบคุมในเวลาจริง
การทดลองได้รับการรับรองด้วยการใช้ต้นแบบห้องปฏิบัติการ รวมถึงเซลล์เชื้อเพลิงที่มีความกระตุ้นการออก 100V และกระแส 30-40A เครื่องแปลง DC-DC ที่มีความกระแสความกระตุ้นการออก 1000-1100V และกระแส 30Aและแบตเตอรี่ที่มีความกระชับกําลังการออก 120Vความผิดพลาดในการจําลองและการวัดอยู่ในช่วง 0.8% - 3%
ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่า "ระบบสามารถเพิ่มความกระตุ้นจาก 110V เป็น 150V และรักษาผลิตที่มั่นคงประมาณ 1100V/30A โดยกระแสไฟฟ้าด้าน PV ได้มั่นคงอยู่ที่ 500Aความดันออกของเซลล์เชื้อเพลิงยังคงอยู่ที่ 110V, ปัจจุบันตกจาก 40A เป็น 25A, และแบตเตอรี่รักษาสถานะการชาร์จ 60% (SOC) ที่ 120V การออก.ประสบประสิทธิภาพ MPPT 98.7%, ความผิดพลาดในการควบคุมความกระชับกําลัง ± 1.5%, ความเบี่ยงเบนในประสิทธิภาพที่ต่ํากว่า 2% และความกระชับกําลังด้านเครือข่ายและความบิดเบือนฮาร์มอนิกรวมของปัจจุบัน (THD) 500V และ 13A ตามลําดับตามมาตรฐาน IEEE 519."
เมื่อเทียบกับอัลกอริทึมแบบดั้งเดิม ANFIS MPPT นี้ปรับปรุงประสิทธิภาพการติดตามและผลงานแบบไดนามิกในสภาพแสงแดดที่สับสนการปรับแต่งระบบไฮบริดได้เกินความคาดหวัง โดยการรักษาความมั่นคงของเครือข่ายและการชาร์จโดยไม่หยุดยั้ง แม้จะมีอัตราการเปลี่ยนแปลงของพลังงานที่เกิดจากแหล่งพลังงานที่สามารถปรับปรุงได้และความต้องการของภาระที่เปลี่ยนแปลง.
