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Enregistrement W2554834566 · doi:10.1109/tpel.2016.2632442

Natural Sampling SVM-Based Common-Mode Voltage Reduction in Medium-Voltage Current Source Rectifier

2016· article· en· W2554834566 sur OpenAlexaff
Qiang Wei, Bin Wu, Dewei Xu, Navid R. Zargari

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Electronics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMultilevel Inverters and Converters
Établissements canadiensRockwell Automation (Canada)Toronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmonicsSpace vector modulationSupport vector machineReduction (mathematics)Rectifier (neural networks)VoltageControl theory (sociology)Harmonic analysisHarmonicComputer scienceElectronic engineeringEngineeringPulse-width modulationPhysicsMathematicsArtificial intelligenceAcousticsElectrical engineeringArtificial neural network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conventional space vector modulation (SVM)-based common-mode voltage (CMV) reduction in medium-voltage (MV) current source rectifier (CSR) cannot be used in practice. Conventional SVM contains high-magnitude low-order harmonics, particularly the fifth and seventh harmonics, that are lying closely to the resonance frequency (4.5-5.5 p.u.) of the LC filter of the converter, thus, introducing resonance as the grid-side damping is small. Recently, a natural sampling SVM (NS-SVM) with superior low-order harmonics performance has been proposed for MV CSR. On this basis, a NS-SVM-based CMV reduction method is proposed for MV CSR in this paper. The proposed scheme achieves both good CMV reduction and superior low-order harmonics performance simultaneously. Additionally, effort to lower computational burden on calculating dwell times is made. Experiments are finally provided.

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)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,935
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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeAutre devis
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

Citations19
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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