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Enregistrement W2019218244 · doi:10.1109/tpwrd.2014.2342240

Dynamic Average-Value Modeling of Direct Power-Controlled Active Front-End Rectifiers

2014· article· en· W2019218244 sur OpenAlexaff
José M. Cano, Juri Jatskevich, Joaquín G. Norniella, Ali Davoudi, Xin Wang, J.A. Martínez, Ali Mehrizi‐Sani, Maryam Saeedifard, Dionysios Aliprantis

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Delivery · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMultilevel Inverters and Converters
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRectifier (neural networks)Transient (computer programming)AC powerEngineeringPower factorElectronic engineeringElectric power systemPower (physics)VoltageFront and back endsPower controlComputer scienceControl theory (sociology)Electrical engineeringControl (management)Mechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Active front-end (AFE) rectifiers are becoming widely used in medium-to-high-power adjustable speed drives (ASDs) to achieve regenerative operation and meet the energy efficiency and harmonic requirements. The typical control methods used with AFE rectifiers include voltage-oriented control (VOC), direct power control (DPC) and virtual-flux-based methods. This paper presents a dynamic average-value model (AVM) of the AFE rectifier system which is based on the voltage-source converter (VSC) operated with DPC. The developed AVM and the modeling methodology presented in this paper highlight the specifics of the hysteresis bang-bang type DPC that is used to track the real and reactive power references. The proposed AVM of the AFE rectifier system is demonstrated to significantly reduce the computing effort while accurately capturing the fast transient performance of the system.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,869
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,189 · 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.

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

Citations15
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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