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Enregistrement W2521723369 · doi:10.1155/2016/4063167

Modeling and Analysis of New Multilevel Inverter for Solar Photovoltaic Power Plant

2016· article· en· W2521723369 sur OpenAlexaff
Xiaoqiang Guo, Ran He, Mehdi Narimani

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Photoenergy · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMultilevel Inverters and Converters
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesScience Fund for Distinguished Young Scholars of Hebei ProvinceChina Postdoctoral Science Foundation
Mots-clésPhotovoltaic systemEMICommon-mode signalComputer scienceVoltageInverterPower (physics)Electronic engineeringMATLABRenewable energyMaximum power point trackingCapacitorElectrical engineeringElectromagnetic interferenceEngineeringTelecommunicationsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Solar photovoltaic (PV) power plant is an effective way to utilize the renewable energy sources. EMI is one of the major concerns in PV power plant. Typically, the multilevel inverters are used in high voltage PV power plant. However, the conventional multilevel inverters require more semiconductors, which complicate the circuit structure and control algorithm. In this paper, a novel five-level inverter is introduced for the high voltage PV power plant applications. The model of the inverter is analyzed. With the redundant switching states, a new modulation strategy is proposed to reduce the common-mode voltage and EMI. The proposed approach is able to eliminate the common-mode voltage; meanwhile it has the capability of balancing the capacitor voltages. The cosimulation tests with the Matlab/Simulink and S-function are carried out. The results verify the effectiveness of the proposed method.

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 enseignants0,888
Score d'incertitude au seuil0,364

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations9
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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