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Wireless Power Train for Electric Vehicles an optimization framework for efficient solar powered

Projektbeschreibung

Intelligente Ladelösungen für Elektromobilität der Zukunft

Eines der größten Hindernisse einer breitgefächerten Einführung von Elektrofahrzeugen ist die Unbequemlichkeit der vorhandenen Ladesysteme. Zusammen mit der anhaltenden Abhängigkeit von fossilen Energieträgern bremst dies den Fortschritt hin zum klimaneutralen Verkehr aus. Das Ziel des innerhalb der Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen unterstützten Projekts WPT for EV ist die Entwicklung eines in Solar-Photovoltaik (PV) integrierten drahtlosen Ladesystems mit Unterstützung durch intelligente Stromnetze. Um automatisiertes und unterbrechungsfreies Laden zu gewährleisten, stellt das System eine Kombination aus hocheffizienter drahtloser Energieübertragung mit einem hybriden, auf evolutionärer Verstärkung basierenden Optimierungsansatz dar. Insgesamt wird im Rahmen des Projekts die Ladeleistung unter variablen Bedingungen bei Nutzung erneuerbarer Energien optimiert. Die Lösung wird dazu beitragen, die Einführung von Elektrofahrzeugen zu fördern, Emissionen zu reduzieren sowie die Klima- und Verkehrsziele der EU zu unterstützen.

Ziel

Climate neutrality by 2050, as envisioned under the European Green Deal, causes urgent transformations in the transportation sector, which handles nearly 25% of greenhouse gas emissions. The dominance of internal combustion engines must give way to sustainable, fully electric transportation systems. However, adopting electric vehicles (EVs) faces persisting barriers, particularly range anxiety, dependency on conventional energy, reliance on user intervention, and limitations of intermittent renewable power sources.

This project WPT for EV proposes a solar-photovoltaic (PV) integrated wireless EV charger with seamless utility grid support. This system eliminates fossil fuel reliance, ensures uninterrupted charging despite PV intermittency, and mitigates range anxiety through automated wireless operation that requires no user involvement.

The key objectives are to:
Enhance charging efficiency beyond 95%, surpassing existing wireless systems (85–90%).
Eliminate user dependency with automatic wireless charging.
Integrate renewable PV power with grid interconnection for continuous operation.

Support the EU Green Deal, Fit for 55, and AFIF infrastructure goals. The methodology employs a Hybrid Evolutionary-Reinforcement Optimization (HERO) technique. Genetic Algorithms (GA) are used for static design optimisation, such as sizing coils and predicting inverter operating frequencies under varying solar input. Reinforcement Learning (RL) dynamically fine-tunes system parameters, adjusting inductive coil values in real time to maintain resonance and maximise power transfer efficiency. This hybrid optimisation approach ensures robust static performance and adaptive dynamic control to efficiently deliver the required charging power. The proposed WPT for EV chargers offers a highly efficient, user-independent, renewable-powered solution for advancing EV adoption by combining PV integration.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

Schlüsselbegriffe

Programm/Programme

Thema/Themen

Finanzierungsplan

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2025-PF

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Koordinator

UNIVERSITETET I SOROST-NORGE
Netto-EU-Beitrag
€ 267 418,56
Gesamtkosten
Keine Daten

Partner (1)