Memilih pengisi daya yang tepat untuk kendaraan listrik (electric vehicles, EV) sangat penting agar kinerja kendaraan dapat dioptimalkan. Salah satu komponen utama dalam proses ini adalah konverter DC-DC yang tidak terisolasi. Konverter ini berfungsi untuk mengubah daya input menjadi output yang dibutuhkan untuk mengisi daya baterai EV dengan efisien.
Konverter DC-DC non-isolasi
Dalam dunia pengisian daya EV, terdapat berbagai jenis konverter DC-DC non-isolasi. Makalah ini membahas peran penting konverter tersebut dalam sistem pengisian daya. Konverter ini dirancang untuk memastikan proses pengisian daya berjalan lancar dan efisien, mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk mengisi daya baterai.
Inovasi kontrol berbasis machine learning
Salah satu kemajuan yang dibahas adalah integrasi kontrol pulse width modulation (PWM) berbasis machine learning ke dalam konverter DC-DC buck. Dengan menggunakan algoritme machine learning, sistem pengisian daya dapat menyesuaikan diri dengan kondisi input dan output yang berbeda secara real-time. Hal ini menjadikan proses pengisian daya lebih efektif dan meningkatkan kinerja keseluruhan kendaraan listrik.
Pengoptimalan energi
Pendekatan berbasis machine learning ini memungkinkan pengoptimalan parameter pengisian daya secara dinamis, sehingga memastikan penggunaan energi yang lebih efisien. Dengan demikian, inovasi ini tidak hanya meningkatkan efisiensi pengisian daya tetapi juga berkontribusi pada umur panjang dan keandalan baterai EV.
Manajemen energi dalam sistem hybrid
Selain itu, penelitian ini juga mengeksplorasi manajemen energi untuk sistem penyimpanan energi hybrid yang menggabungkan baterai lithium-ion dan superkapasitor. Tujuannya adalah untuk memastikan pasokan listrik yang stabil dan berkualitas tinggi untuk kendaraan listrik. Strategi manajemen ini menggunakan pengontrol yang menerapkan teknik metaheuristik untuk mengoptimalkan parameter kontrol. Dalam sistem ini, unit superkapasitor mengelola bus direct current (DC), sementara baterai lithium-ion membantu menyeimbangkan distribusi daya. Penelitian ini menyoroti manfaat dari teknik algoritma salp swarm yang dapat meningkatkan kinerja sistem kontrol.
Kesimpulan
Dengan menggabungkan metode optimasi metaheuristik dan sliding control mode integral, kualitas daya dapat ditingkatkan secara signifikan. Algoritme manajemen yang diusulkan tidak hanya mengoptimalkan alokasi sumber daya, tetapi juga melindungi mereka, memastikan catu daya yang stabil dan berkualitas tinggi untuk EV. Secara keseluruhan, pendekatan inovatif ini menjanjikan peningkatan efisiensi dan keandalan sistem penyimpanan energi hybrid pada kendaraan listrik, memberikan solusi yang tangguh untuk memenuhi tuntutan manajemen energi modern yang terus berkembang.
Redaksi: I. Busthomi
