Edrington, Chris S.;Vodyakho, Oleg;Hacker, Brian A.
Journal of Power Electronics
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제11권4호
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pp.471-478
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2011
This paper addresses the establishment of a kVA-range plug-in hybrid electrical vehicle (PHEV) integration test platform and associated issues. Advancements in battery and power electronic technology, hybrid vehicles are becoming increasingly dependent on the electrical energy provided by the batteries. Minimal or no support by the internal combustion engine may result in the vehicle being occasionally unable to recharge the batteries during highly dynamic driving that occurs in urban areas. The inability to sustain its own energy source creates a situation where the vehicle must connect to the electrical grid in order to recharge its batteries. The effects of a large penetration of electric vehicles connected into the grid are still relatively unknown. This paper presents a novel methodology that will be utilized to study the effects of PHEV charging at the sub-transmission level. The proposed test platform utilizes the power hardware-in-the-loop (PHIL) concept in conjunction with high-fidelity PHEV energy system simulation models. The battery, in particular, is simulated utilizing a real-time digital simulator ($RTDS^{TM}$) which generates appropriate control commands to a power electronics-based voltage amplifier that interfaces via a LC-LC-type filter to a power grid. In addition, the PHEV impact is evaluated via another power electronic converter controlled through $dSPACE^{TM}$, a rapid control systems prototyping software.
Gujarathi, Pritam K.;Shah, Varsha A.;Lokhande, Makarand M.
Advances in Energy Research
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제7권1호
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pp.35-52
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2020
The paper proposes a hybrid approach of artificial bee colony (ABC) and grey wolf optimizer (GWO) algorithm for multi-objective and multidimensional engine optimization of a converted plug-in hybrid electric vehicle. The proposed strategy is used to optimize all emissions along with brake specific fuel consumption (FC) for converted parallel operated diesel plug-in hybrid electric vehicle (PHEV). All emissions particulate matter (PM), nitrogen oxide (NOx), carbon monoxide (CO) and hydrocarbon (HC) are considered as optimization parameters with weighted factors. 70 hp engine data of NOx, PM, HC, CO and FC obtained from Oak Ridge National Laboratory is used for the study. The algorithm is initialized with feasible solutions followed by the employee bee phase of artificial bee colony algorithm to provide exploitation. Onlooker and scout bee phase is replaced by GWO algorithm to provide exploration. MATLAB program is used for simulation. Hybrid ABC-GWO algorithm developed is tested extensively for various values of speeds and torque. The optimization performance and its environmental impact are discussed in detail. The optimization results obtained are verified by real data engine maps. It is also compared with modified ABC and GWO algorithm for checking the effectiveness of proposed algorithm. Hybrid ABC-GWO offers combine benefits of ABC and GWO by reducing computational load and complexity with less computation time providing a balance of exploitation and exploration and passes repeatability towards use for real-time optimization.
In this paper, a battery charging system for Plug-in Hybrid Electric Vehicle (PHEV) and Electric Vehicle (EV), and operation algorithm of charging system are introduced. Also, the proposed charging system uses commercial electricity in order to charge the battery of parked PHEV and 48V battery charging system with power factor controllable single phase converter for PHEV is investigated in this paper. This research verifies the power factor control of input and the converter output controlled by the charge control algorithm through simulation and experiment.
Plug-in Hybrid Electric Vehicle is driven by the engine, the primary traction motor, and the secondary auxiliary motor generating the electric power for battery charging. Secondary auxiliary motor should be connected to the engine or separated from the engine by the clutch system. This paper presents the position controller of the BLDC motor for the clutch system of Plug-in Hybrid Electric Vehicle. The BLDC motor can be applied to the clutch system in spite of it's low accuracy of the position control due to high gear ratio between the clutch and the motor. Since the attachment and the detachment between the motor and the engine should be carried out within 0.3 seconds, the position controller with fast acceleration and deceleration is implemented. For the torque control with braking operation for the BLDC motor, the modified bipolar PWM method with low current ripple compared to the conventional unipolar PWM is presented. The position control performance of the BLDC motor for the clutch system is verified through the simulation and experiments.
El-naggar, Mohammed Fathy;Elgammal, Adel Abdelaziz Abdelghany
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제13권2호
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pp.742-751
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2018
Electric vehicles (EV) are emerging as the future transportation vehicle reflecting their potential safe environmental advantages. Vehicle to Grid (V2G) system describes the hybrid system in which the EV can communicate with the utility grid and the energy flows with insignificant effect between the utility grid and the EV. The paper presents an optimal power control and energy management strategy for Plug-In Electric Vehicle (PEV) charging stations using Wind-PV-FC-Battery renewable energy sources. The energy management optimization is structured and solved using Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO) to determine and distribute at each time step the charging power among all accessible vehicles. The Model-Based Predictive (MPC) control strategy is used to plan PEV charging energy to increase the utilization of the wind, the FC and solar energy, decrease power taken from the power grid, and fulfil the charging power requirement of all vehicles. Desired features for EV battery chargers such as the near unity power factor with negligible harmonics for the ac source, well-regulated charging current for the battery, maximum output power, high efficiency, and high reliability are fully confirmed by the proposed solution.
This paper proposes an approach for measuring voltage of high voltage(HV) battery of plug-in hybrid electric vehicle(PHEV) and battery electric vehicle(BEV). The proposed methods use isolation resistor and isolation amplifier in order to measure high voltage which should be electrically separated from measuring circuit. In terms of practical applications their advantages and disadvantage are discussed and key design points are addressed by simulations. More importantly, the proposed methods are applicable to various applications such as on-board charger, inverter and battery management system (BMS) which are directly connected to HV battery in PHEV and BEV.
As Plug-in Hybrid Vehicle and Electric Vehicle (PHEV/EV) take a greater share in the personal automobile market, their high penetration levels may bring potential challenges to electric utility especially at the distribution level. Thus, there is a need for the flexible charging management strategy to compromise the benefits of both PHEV/EV owners and power grid side. There are many different management methods that depend on the objective function and the constraints caused by the system. In this paper, the schema and dispatching schedule of centralized PHEV/EV charging spot network are analyzed. Also, we proposed and compared three power allocation strategies for centralized charging spot. The first strategy aims to maximize state of vehicles at plug-out time, the rest methods are equalized allocation and prioritized allocation based on vehicles SoC. The simulation results show that each run of the optimized algorithms can produce the satisfactory solutions to response properly the requirement from PHEV/EV customers.
For OBC (On-Board Charger) and LDC (Low DC-DC Converter) used as essential power conversion systems of PHEV (Plug-in Hybrid Electric Vehicle), system performance is required as well as reliability, which is need to protect the vehicle and driver from various faults. While current development processor is sufficient for embodying functions and verifying performance in normal state during development of prototypes for OBC and LDC, there is no clear method of verification for various fault situations that occur in abnormal state and for securing stability of vehicle base, unless verification is performed by mounting on an actual vehicle. In this paper, a CCM (Charger Converter Module) was developed as an integrated structure of OBC and LDC. In addition, diverse fault situations that can occur in vehicles are simulated by a simulator to artificially inject into power conversion system and to test whether it operates properly. Also, HILS (Hardware-in-the-Loop Simulation) is carried out to verify whether LDC is operated properly under power environment of an actual vehicle.
As part of the green growth, The Green Car has attracted wide attention. Types of the Green Car are Electric Vehicle, Plug-in Hybrid Electric Vehicle, Hybrid Electric Vehicle, Fuel Cell Vehicle and Clean Diesel Vehicle. Of these, The electric vehicle is equipped with the BDU(Battery Disconnecting Unit). BDU is supplying stable battery power and blocking it to protect electrical system of the electric vehicle. The BDU consists of electric components such as current sensor, fuse and pre-charge resistor. These must pass Voltage withstand test, Salt mist test, Thermal shock test, Vibration test and Short-circuit test commonly to verify reliability of the electric components. In addition, The current sensor should be verified whether normal operation. The breaking capacity of fuse should be verified. The durability of pre-charge resistor should be verified by supplying battery power and blocking it repeatedly. The reliability of BDU as well as the electric vehicle is secured by verifying the reliability of electric components. In addition, It will contribute to the acceleration and promotion of Green Car Technology.
Recently, the trend of zero emissions has increased in automotive engineering because of environmental problems and regulations. Therefore, the development of battery electric vehicles (EVs), hybrid/plug-in hybrid electric vehicles (HEVs/PHEVs), and fuel cell electric vehicles (FCEVs) has been mainstreamed. In particular, for light-duty electric vehicles, improvement in electric motor performance is directly linked to driving range and driving performance. In this paper, using an improved design for the interior permanent magnet synchronous motor (IPMSM), the EV driving range for the light-duty EV was extended. In the electromagnetic design process, a 2D finite element method (FEM) was used. Furthermore, to consider mechanical stress, ANSYS Workbench was adopted. To conduct a vehicle simulation, the vehicle was modeled to include an electric motor model, energy storage model, and regenerative braking. From these results, using the advanced vehicle simulator (ADVISOR) based on MATLAB Simulink, a vehicle simulation was performed, and the effects of the improved design were described.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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