Calculation and analysis of IGBT power loss in drive system for EV

Bao, Hui; Zhang, Wei; Yi, Yang; Chen, Yi

doi:10.1109/asemd.2015.7453571

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“…Another key component in EVs propulsion chain is the power converter which consists of an inverter feeding the stator phases and a chopper feeding the excitation coil. The semiconductors used in these devices introduce considerable conduction and switching losses, especially at certain working temperatures and switching frequencies [3]. It is therefore advantageous to take the dynamic and thermal aspects of the converters components in the loss analysis and that the loss model can be used in an algebraic optimization procedure.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

On-line loss and global efficiency simulation tool for electric vehicles applications

Zaghrini

Khoury

Fadel

et al. 2021

IECON 2021 – 47th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society

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Section: Introductionmentioning

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On-line loss and global efficiency simulation tool for electric vehicles applications

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Fadel

et al. 2021

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“…This conclusion is suported also with [33]. Finally, in [34] the efficiency of the inverter is analyzed through a thermal model and the effect of the control frequency. The presented thermal model is a fourth order exponential term foster network model.…”

Section: B Inverter Lossesmentioning

confidence: 53%

Eco-Driving planification profile for electric motorcycles

Ceferino¹

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Los perfiles de Eco-Driving son algoritmos capaces de utilizar información adicional para crear recomendaciones o limitaciones sobre las capacidades del conductor. Aumentan la autonomía del vehículo, pero actualmente su uso no está relacionado con la autonomía requerida por el conductor. Por esta razón, en este trabajo, el desafío de la conducción ecológica se traduce en un controlador óptimo de dos capas diseñado para vehículos eléctricos puros. Este controlador está orientado a asegurar que la energía disponible sea suficiente para completar un viaje demandado, agregando límites de velocidad para controlar la tasa de consumo de energía. Se exponen y analizan los modelos mecánicos y eléctricos requeridos. La función de costo está optimizada para corresponder a las necesidades de cada viaje de acuerdo con el comportamiento del conductor, el vehículo y la información de la trayectoria. El controlador óptimo propuesto en este trabajo es un controlador predictivo de modelo no lineal (NMPC) asociado a una optimización unidimensional no lineal. La combinación de ambos algoritmos permite aumentar alrededor de un 50% la autonomía con una limitación del 30% de las capacidades de velocidad y aceleración. Además, el algoritmo es capaz de asegurar una autonomía final con un 1,25% de error en presencia de ruido de sensor y actuador.

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Calculation and analysis of IGBT power loss in drive system for EV

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On-line loss and global efficiency simulation tool for electric vehicles applications

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