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Data-Driven Power Sharing Control Within Multisource Paralleled DAB Converters
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PRE
AI
DOI：10.1109/TTE.2025.3565006.png)
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摘要
En 中文
为实现交通运输电气化的冗余要求，一种非常常用的方法是让多个储能源并联连接并通过dc/dc功率转换器向公共直流母线供电。在这方面，双-active桥（DAB）转换器是一种有吸引力的拓扑结构，用于将这些储能元件与主直流电网接口，因为其结构简单且效率高。然而，传统的最优控制在功率分配控制方案中存在局限性。为解决这些挑战，本文提出了一种基于人工神经网络（ANN）的数据驱动方法，用于生成最优控制解决方案，并在并联DAB之间实现期望的电流共享。设计过程始于从广泛的DAB仿真中生成数据。随后，处理并聚类所获得的数据，以将DAB的相移与其功率输出相映射。然后使用ANN训练一个代理模型来映射功率需求和相移。在ANN模型的帮助下，DAB转换器的小信号模型也得到了简化。最后，所提出的方法在一个三DAB系统中实现。实验验证了电流共享性能、效率和小信号模型。
Keyword:
Artificial neural networks (ANNs)
dual active bridge converter
dual-phase shift
efficiency
power balance control
期刊
I
IF:
8.3
论文数:
2.9K
被引数:
1.6W
机构
引用论文
An Adaptive Interleaving Algorithm for Multi-Converter Systems.png)
2018 9th IEEE International Symposium on Power Electronics for Distributed Generation Systems (PEDG)
2018 9th IEEE International Symposium on Power Electronics for Distributed Generation Systems (PEDG)IF0
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