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Enregistrement W1967845219 · doi:10.1049/iet-gtd.2014.0429

Incorporating deadbeat and low‐frequency harmonic elimination in modular multilevel converters

2015· article· en· W1967845219 sur OpenAlexafffund
Can Wang, Boon‐Teck Ooi

Notice bibliographique

RevueIET Generation Transmission & Distribution · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHVDC Systems and Fault Protection
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaChina Scholarship Council
Mots-clésHarmonicsCapacitorControl theory (sociology)HarmonicConvertersModular designFault (geology)Feed forwardComputer scienceVoltageMATLABReduction (mathematics)Total harmonic distortionElectronic engineeringEngineeringElectrical engineeringPhysicsControl engineeringMathematicsControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study shows that modular multilevel converter (MMC) can implement deadbeat control and harmonic elimination together. MMC, under single‐phase deadbeat control, tracks the current reference exclusively, so that it is: (i) safe from large destructive currents of ac faults; and (ii) free from the odd harmonics generated by the non‐linearities of MMC. As a deadbeat control cannot filter even harmonics on the dc‐side, harmonic elimination has to be done by joint feedback–feedforward methods. However, the cost saving from capacitor size reduction, made possible by the harmonic elimination, comes to naught when large ac fault currents charge the capacitors to voltage levels destructive to insulated‐gate bipolar transistors. Deadbeat, in preventing the flow of large fault currents, safeguards capacitor size reduction made possible by the harmonic elimination methods. Redundant protection by the methods enhances reliability. Claims are validated by simulations by SIMULINK of MATLAB.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 GPT0,226
Écart entre enseignants0,201 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations17
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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