An Adaptive Energy Storage Technique for Efficiency Improvement of Single-Stage Three-Level Resonant AC/DC Converters
Notice bibliographique
Résumé
The use of single-stage power-factor-corrected (SSPFC) three-level resonant ac/dc converters solves many problems that present SSPFC converters face today, namely, high component stresses, high circulating currents, and low efficiency. This makes single-stage three-level resonant ac/dc converters a good candidate for high-power applications. These converters provide the flexibility of simultaneously using two control variables. They can operate with a combined variable-frequency and asymmetrical pulsewidth modulation or with a combined variable-frequency phase-shift modulation. This provides good regulation of the output voltage, dc-bus voltage, and input current. The drawback of these methods is that the efficiency of the converter drops as the load is reduced because the converter starts to drift away from its resonance frequency, thus leading to more circulating currents and conduction losses. Therefore, a load-adaptive energy storage technique is proposed in this paper to guarantee the converter operation near its maximum efficiency point for a wide range of loading. This leads to almost constant converter efficiency from full load to 40% load. The use of interleaved converters is also proposed to extend the constant efficiency range of operation to lighter loads (15%-20% of full load). Analytical simulation and experimental results are presented to verify the proposed methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».