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Enregistrement W2146741815 · doi:10.1109/pesw.2002.985238

A novel current regulated PWM technique for multi-converter active power line conditioner

2003· article· en· W2146741815 sur OpenAlexaff
Mostafa I. Marei, Ehab F. El‐Saadany, M.M.A. Salama

Notice bibliographique

Revue2002 IEEE Power Engineering Society Winter Meeting. Conference Proceedings (Cat. No.02CH37309) · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Quality and Harmonics
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpace vector modulationComparatorPulse-width modulationControl theory (sociology)Electronic engineeringComputer scienceInverterController (irrigation)Rectifier (neural networks)Power factorModular designHysteresisPower electronicsModulation (music)Power (physics)HarmonicTotal harmonic distortionEngineeringVoltagePhysicsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a multi-converter (modular) active power filter for high power nonlinear loads harmonic mitigation. The proposed system comprises of a Current Regulated Pulse Width Modulation inverter (CRPWM) modules that are utilizing a novel space vector modulation (SVM) based hysteresis current controller (HCC). The proposed methodology exploits the combined advantages of both HCC and SVM techniques. A set of space vectors including the zero vector, to reduce the number of switching, is determined from two sets of hysteresis comparators. One comparator set has larger hysteresis band than the other set. As a result, the proposed system significantly reduces the number of switching and, therefore, increases the efficiency of the power electronics modules.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,763
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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