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Enregistrement W2167606772 · doi:10.1109/tpel.2009.2034264

Space-Vector-Modulated Hybrid Bidirectional Current Source Converter

2010· article· en· W2167606772 sur OpenAlexaff
Luiz A. C. Lopes, M. F. Naguib

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Electronics · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMultilevel Inverters and Converters
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommutationElectronic engineeringSpace vector modulationComputer scienceFlexibility (engineering)Total harmonic distortionConvertersPower (physics)Control theory (sociology)EngineeringVoltagePulse-width modulationElectrical engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current source converters (CSCs) present the desirable characteristics of inherent load and converter short-circuits protection. Six-switch (fully controllable) CSCs are used in applications requiring the flexibility and performance, which is lacking in more affordable phase-controlled SCR-based CSCs. Hybrid CSC (HCSCs) with both SCRs and force-commutated switches usually offer a compromise solution regarding cost and performance. This paper discusses the use of space vector modulation (SVM) techniques to enhance the performance of a bidirectional three-SCR four-switch HCSC. The main challenge is to generate the gating signals online, so that the SCRs are safely commutated with variable power factor, reduced switching losses and harmonic distortion, and increased gain. This requires the use of appropriate sequences of states with minimum states on times. The commutation issues of SCRs in an HCSC are discussed in details, and two SVM strategies are proposed to implement HCSCs with only active and with active and natural commutation. They result in HCSCs with features comparable to those of the conventional six-switch CSC. Analytical equations describing the limitations of the two techniques are derived. A sample case study discussing the power losses on individual switches is presented. Experimental results obtained in a laboratory prototype are provided to verify the theoretical analysis and demonstrate the feasibility of the proposed techniques.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,836
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,201 · 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'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

Citations13
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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