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Analyse der verschiedenen Lademechanismen In EV-Anwendung
Details
Im 21. Jahrhundert steigen die Produktion und die Nachfrage nach Elektrofahrzeugen exponentiell an, was auf die Entwicklung des siebten Ziels für nachhaltige Entwicklung (SDG7) zurückzuführen ist. Daher ist die Ladezeit von Elektrofahrzeugen (EVs) einer der wichtigsten Faktoren. In diesem Projekt werden verschiedene Ladealgorithmen wie Konstantstrom- (CC), Konstantspannungs- (CV) und Konstantstrom-Konstantspannungs-Laden (CCCV) auf der Grundlage von Abwärtswandler-Regelungsstrategien untersucht, um die Ladezeit zu verkürzen. Die Simulation wurde in MATLAB für Lithium-Ionen-Batterien durchgeführt. Diese Studie wurde mit Hilfe der MATLAB-Simulationsumgebung durchgeführt, um die Ladezeit innerhalb von 15 Minuten zu verkürzen. Für diese Analyse wurde die Strom- und Spannungsregelung in einem geschlossenen Regelkreis berücksichtigt. Diese Analyse zeigt, dass der CV-Lademechanismus schneller ist als die übrigen Lademethoden. Allerdings kann die Implementierung der Hochstromladung zu einer Verkürzung der Lebensdauer der Batterie und des Ladegeräts führen und die Sicherheitsprobleme erhöhen.
Autorentext
Prof. Pranali Pralhad Nikam arbeitet als Assit. Prof. in der Abteilung für Elektrotechnik. Dept. am SGI, Atigre, Kolhapur und promoviert derzeit an der SGU, Kolhapur. Sie verfügt über drei Jahre Lehrerfahrung und hat drei Forschungsarbeiten veröffentlicht, eine in IEEE (Scopus) und die anderen beiden in nationalen und internationalen Zeitschriften, sie hat zwei Patente veröffentlicht.
Weitere Informationen
- Allgemeine Informationen
- Sprache Deutsch
- Titel Analyse der verschiedenen Lademechanismen In EV-Anwendung
- Veröffentlichung 04.03.2025
- ISBN 978-620-8-70918-1
- Format Kartonierter Einband
- EAN 9786208709181
- Jahr 2025
- Größe H220mm x B150mm x T4mm
- Autor Pranali Nikam
- Untertitel Identifizierung optimaler Ladelsungen fr verschiedene Anwendungsflle von Elektrofahrzeugen
- Gewicht 102g
- Genre Management
- Anzahl Seiten 56
- Herausgeber Verlag Unser Wissen
- GTIN 09786208709181