Reliability comparison of power electronic converters used in grid-connected wind energy conversion system
Notice bibliographique
Résumé
This work presents a reliability analysis of the power electronic converters for a grid-connected permanent magnet generator-based wind energy conversion system based on the semi conductor power losses. The power converters examined are: the intermediate boost converter (IBC), the intermediate buck-boost converter (IBBC), the back-to-back converter (BBC) and the matrix converter (MC). The aim is to determine which power electronic converter yields the highest mean time between failures (MTBF) and reliability in terms of power losses of the semiconductor devices with a predetermined wind speed. In view of this, a furled wind turbine model developed previously by the author is used to generate power for different wind speeds. Afterwards, a relation between the wind speed, power loss and MTBF is established to evaluate the reliability of the power electronic converters. The power loss model presented in this paper has taken into account the conduction and switching losses of the semiconductor devices within each converter. The analysis reveals that MTBF of an IBC is much higher compared to the other converters considered in this research. The investigation is extended to identify the least reliable component within the converters. It is shown that the inverter has the dominant effect on the system reliability for the converters. This research indicates that IBC with a simple rectifier is a much better option for grid-connected permanent magnet generator based wind energy conversion system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».