No/VOL: 08/2023 Page no. 165
Authors: Younes Djaballah , Karim Negadi , Mohamed Boudiaf , Abderrahmane Berkani , Fabrizio Marignetti :
Title: Zarządzanie energią dla ogniwa paliwowego/akumulatora i superkondensatora w oparciu o sztuczne sieci neuronowe dla pojazdów elektrycznych
Abstract: Pojazdy napędzane wodorem są przyjazne dla środowiska i bardzo wydajne. Energię czerpią z ogniwa paliwowego jako głównego elementu, oprócz akumulatora litowo-jonowego i superkondensatora jako elementów pomocniczych. Istnieją jednak problemy z zapewnieniem wymaganej mocy i optymalną strategią sterowania mocą przy różnych warunkach pracy. Aby rozwiązać te problemy, w naszej pracy staramy się poprawić ekonomię i ciągłość energii, wykorzystać część energii, która często jest tracona w postaci ciepła, oraz wydłużyć żywotność systemu. Aby wziąć pod uwagę różne ograniczenia operacyjne. Dlatego przyjęliśmy ten hybrydowy system magazynowania energii. Specjalistyczna strategia ma na celu optymalne sterowanie źródłami energii. Dlatego sztuczna sieć neuronowa została przeszkolona przy użyciu oprogramowania Matlab/Simulink. Uzyskane wyniki wykazały skuteczność i dokładność proponowanego systemu. Które można wykorzystać w praktyce.
Key words: ogniwo paliwowe, bateria litowo-jonowa, zarządzanie energią, superkondensator.