MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2754802977 · doi:10.1109/tpel.2017.2754462

Common-Mode Voltage Reduction for Parallel CSC-Fed Motor Drives With Multilevel Modulation

2017· article· en· W2754802977 sur OpenAlexafffund
Li Ding, Zhongyi Quan, Yunwei Li

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Electronics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMultilevel Inverters and Converters
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta Innovates - Technology Futures
Mots-clésCommon-mode signalSeries and parallel circuitsInductorSpace vector modulationElectronic engineeringMotor driveVoltageConvertersModulation (music)Computer scienceInterleavingPower (physics)Control theory (sociology)EngineeringTopology (electrical circuits)InverterElectrical engineeringPhysicsAcousticsDigital signal processing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In medium voltage high power (>1 MW) application, the parallel-connected current source converters (CSCs) are normally applied to increase the power region. By interleaving the paralleled CSCs, multilevel (five level) output current can be generated, and thus improving the harmonic performance. However, the common-mode voltage (CMV), common-mode current (CMC), and circulating current in the parallel CSC-fed motor drive system pose serious challenges to the system's operation, which should be addressed carefully. Moreover, for transformerless drives, the common-mode resonance under varying motor speeds is a potential problem due to the series connection of common-mode inductor and filter capacitor in the common-mode loop. This paper thoroughly investigates the common-mode resonance in transformerless parallel CSC system. A multilevel space-vector-modulation based method for the parallel CSC system is proposed to suppress the CMV and common-mode resonance. As a result, the circulating current and CMC excited by the CMV can be reduced correspondingly. The effectiveness of the proposed method is verified on a transformerless parallel-connected CSC system by both simulation and experiment.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,898
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 technologies0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations31
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Transactions on Power ElectronicsMême sujetMultilevel Inverters and ConvertersTravaux en français237 207