Dual-stage model predictive control of modular multilevel converter
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The control of modular multilevel converter (MMC) is quite challenging and demands a flexible approach to achieve multiple control objectives. The model predictive control (MPC) is highly effective and suitable to control the MMC. The control objectives are included in a single cost function and evaluated for all possible switching states. The switching state which minimizes cost function is selected and applied to converter. In MMC, the number of available switching states are quite high and drastically increase with number of submodules per arm. Therefore, the implementation of conventional MPC is difficult and contributes to unwanted switching of submodules. This paper proposes a less computational, dual-stage MPC with common-mode voltage injection for MMC. In this approach, the overall MMC control objectives are categorized into primary and secondary group. The primary group objectives are evaluated in first-stage and secondary group of control objectives are evaluated in second-stage of MPC. By doing so, the computational complexity can be significantly minimized without affecting the dynamic response of MPC. The proposed approach avoids unwanted switching of submodules and, minimizes the output voltage harmonic distortion and ripple in output current. The simulation study is conducted to verify the effectiveness of proposed approach and corresponding results are compared with standard MPC.
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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 découle