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Enregistrement W2794661889 · doi:10.1109/tpel.2018.2820173

A Coupled-Inductor-Based Buck–Boost AC–DC Converter With Balanced DC Output Voltages

2018· article· en· W2794661889 sur OpenAlexaff
Houqing Wang, Yunwei Li, Frede Blaabjerg

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Electronics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced DC-DC Converters
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesE-Institutes of Shanghai Municipal Education CommissionNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésInductorBoost converterConvertersForward converterBuck–boost converterĆuk converterBuck converterFlyback converterVoltageElectrical engineeringEngineeringElectronic engineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the development of distributed power generation sources and the widely used dc characterized loads, the dc nanogrid becomes more and more attractive and the converters with three terminal outputs are increasingly studied. Considering the costs, the efficiency, and also the safety, the grounding configuration needs to be addressed when designing the ac-dc converter for a dc nanogrid system. An ac-dc converter with three terminal outputs has been presented for the united grounding configuration based dc nanogrid. Nevertheless, for this type of converters, the output voltages are unbalanced in case of unequal dc loads. This paper proposes a novel buck-boost ac-dc converter with the capacity of output voltages self-balancing by using a coupled inductor. The operation of this converter will be presented in details through analyzing its equivalent circuits. The small signal model of the system in different working modes is given, and the whole system control diagram shows how to balance the dc output voltages. A 220 V/50 Hz/1.5 kW prototype has been developed. Experiments are carried out to verify the effectiveness of the coupled-inductor-based converter.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,203 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations29
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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