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Enregistrement W2324766414 · doi:10.1109/ecce.2014.6954156

Improved selective harmonics elimination (SHE) scheme with online harmonic compensation for high-power PWM converters

2014· article· en· W2324766414 sur OpenAlexaff
Ye Zhang, Yunwei Li, Navid R. Zargari, Zhongyuan Cheng

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMultilevel Inverters and Converters
Établissements canadiensRockwell Automation (Canada)University of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmonicsPulse-width modulationConvertersHarmonicCompensation (psychology)PWM rectifierElectronic engineeringComputer scienceHarmonic analysisPower (physics)Control theory (sociology)EngineeringElectrical engineeringVoltagePhysicsAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to the superior harmonic performance at low switching frequency, selective harmonic elimination (SHE) modulation scheme is commonly adopted in high-power PWM converters to reduce the low-order PWM harmonics. However, as an offline modulation technique, the SHE scheme itself lacks the capability to actively compensate the grid background harmonics. To realize the active compensation ability of the SHE-modulated PWM converters, this paper proposes an active compensation method through the jittering of SHE phase angle. The proposed method can enable the high-power PWM converters' system to real-time compensate the preexisting system background harmonics. An application example on a high-power PWM current-source rectifier (CSR) system is provided in this paper. Experimental results demonstrate that the proposed method can effectively attenuate the line current harmonics caused by the grid background harmonics in the high-power PWM CSR systems.

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 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 enseignants0,959
Score d'incertitude au seuil0,926

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,196 · 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.

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

Citations7
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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