Predictive Control of a Three-Level Boost Converter and an NPC Inverter for High-Power PMSG-Based Medium Voltage Wind Energy Conversion Systems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a new medium voltage power converter topology using a diode rectifier, three-level boost (TLB) converter, and neutral-point-clamped (NPC) inverter is proposed for a high-power permanent magnet synchronous generator-based wind energy conversion system. The generator-side TLB converter performs the maximum power point tracking and balancing of dc-link capacitor voltages, while the grid-side NPC inverter regulates the net dc-bus voltage and reactive power to the grid. A significant improvement in the grid power quality is accomplished as the NPC inverter no longer controls the dc-link neutral point voltage. A model predictive strategy is proposed to control the complete system where the discrete-time models of the proposed power electronic converters are used to predict the future behavior of control variables. These predictions are evaluated using two independent cost functions, and the switching states which minimize these cost functions are selected and applied to the generator- and grid-side converters directly. In order to comply with the high-power application, the switching frequencies of the TLB converter and NPC inverter are minimized and maintained below 1.5 and 1 kHz, respectively. The proposed topology and control strategy are verified through MATLAB simulations on a 3-MW/3000-V/577-A system and dSPACE DS1103-based experiments on 3.6-kW/208-V/10-A prototype.
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.
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) | 0,001 | 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 découle