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Enregistrement W1959821229 · doi:10.1109/epe.2015.7309244

An FPGA-based real-time HIL test bench for full-bridge modular multilevel STATCOM controller

2015· article· en· W1959821229 sur OpenAlexaff
Wei Li, Jean Bélanger

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHVDC Systems and Fault Protection
Établissements canadiensOpal-Rt Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModular designField-programmable gate arrayTest benchComputer scienceVoltageTransformerReal-time simulationCapacitorController (irrigation)Embedded systemElectronic engineeringEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The modular multilevel converter (MMC) STATCOM removes the need for AC filter and transformer, has no DC bus fault hazard, and thus becomes a better option than a 2-level voltage source converter (VSC) STATCOM. An MMC can have hundreds of submodules (SM). The switches in the SM are controlled individually and the capacitor voltages have to be balanced. Therefore, the control and protection system is sophisticated and has to be validated for different scenarios preferably by hardware-in-the-Loop (HIL) tests. Modeling MMC in detail and simulating it in real time has two main challenges: solving the large circuit containing numerous switches and handling numerous inputs and outputs (IO) in very small time steps. This paper presents a real time test bench, which implements the detailed MMC valve models in field programmable gate array (FPGA) boards and enables connecting to external controllers through high speed protocols used by MMC manufacturers. It can simulate very large systems, e.g. multiple MMC STATCOM and high voltage direct current (HVDC) systems with up to 1000 SM per valve, at multiple sampling rates in real time: the MMC valve is simulated in FPGA with a time step of 250 ns and the rest of the power system is simulated in central processing unit (CPU) cores with a time step of tens of microseconds. The detailed MMC model in the test bench is able to accurately reproduce system behaviors in steady state, transients and faults, which facilitate HIL tests of actual MMC controller for all scenarios in a close-to-reality environment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,745
Score d'incertitude au seuil0,698

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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