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Enregistrement W2100020874 · doi:10.1109/iecon.2009.5415332

Control of a cascaded H-bridge multilevel converter for grid connection of photovoltaic systems

2009· article· en· W2100020874 sur OpenAlexaff
Samir Kouro, Bin Wu, Álvaro Moya, Elena Villanueva, Pablo Correa, José Rodríguez

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMultilevel Inverters and Converters
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesFondo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico
Mots-clésConvertersRippleControl theory (sociology)Grid connectionPhotovoltaic systemElectronic engineeringComputer scienceModular designTransformerFeed forwardPower controlH bridgeVoltageEngineeringPower (physics)Pulse-width modulationElectrical engineeringControl (management)Control engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper a control method for cascaded H-bridge multilevel converters for grid connection of photovoltaic systems is analyzed. The use of the multilevel converter introduces a series of advantages: improved power quality (lower current ripple), smaller filters, reduced switching frequency, no need of boost dc-dc stage and possible elimination of step-up transformer, all of which have a positive impact on the system efficiency. However it requires a more sophisticated control method specially due to dc-link voltage drifts produced by circulating power in the converter. The proposed control method is based on traditional voltage oriented control with a cascaded dc-link voltage control and grid current control loop. Two extra stages are added to this traditional control scheme, one to introduce maximum power point tracking for each module or string, and another to control the dc-link voltages drift due to circulating power in the converter. The latter is performed by the addition of a simple feedforward control strategy directly in the modulation stage. The proposed control method is modular and easy to adapt for any number of converters in series. Simulation results are presented to support the theoretical analysis.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

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)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations153
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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