A Novel Vdc Voltage Monitoring and Control Method for Three-Phase Grid-Connected Inverter
Notice bibliographique
Résumé
Space vector PWM (SVPWM) three-phase voltage source inverters (VSI) are an important interface between the grid and distributed generation systems. However, traditional SVPWM brings drawbacks to current controller, because it cannot deal with the grid voltage harmonic disturbance and nonlinearity of the system. PI controller, predictive algorithms and real-time sampling techniques have become basic methods to solve these problems. Most of these methods depend on the measure voltage and current accuracy. If DC voltage (Vdc) sensor, one of the most important sensors, sends out an incorrect signal, not only could the output current quality be below the requirements of some standards, but also the inverter can be damaged in some serious situations. In this paper, PI and predictive methods are simultaneously utilized to control a three- phase grid-connected inverter. PI controller is given a new function: monitoring and controlling Vdc. In this new control structure, the output current of the inverter has high quality, and more importantly, Vdc can be double checked to guarantee the inverter reliability and safety. If a Vdc sensor fails or cannot send out the accurate signal, the PI controller will become a Vdc protection controller to ensure the inverter normal operation.
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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 ».