MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2798394601 · doi:10.1109/icit.2018.8352273

Model predictive control of a five-level nested neutral point clamped converter

2018· article· en· W2798394601 sur OpenAlexaff
Apparao Dekka, Mehdi Narimani

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMultilevel Inverters and Converters
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConvertersModel predictive controlControl theory (sociology)VoltageTopology (electrical circuits)CapacitorTransient (computer programming)Function (biology)EngineeringMATLABComputer scienceControl (management)Electrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The model predictive control (MPC) is one of the promising approaches to control the multilevel converters. The main features of MPC are fast dynamic response and easy to achieve multiple control objectives with a single cost function. This paper presents a new five-level nested neutral point clamped (5L-NNPC) converter for medium-voltage, high-power applications. For reliable operation, the flying capacitor voltages of 5L-NNPC topology needs to be regulated at one-fourth of the dc-link voltage along with the output current control. To achieve these objectives, an MPC approach is proposed in this paper. To implement the MPC scheme, a discrete-time model of 5L-NNPC topology is developed. The control objectives of 5L-NNPC are included in a cost function and evaluated for all possible switching states. The switching state which minimizes the cost function is selected and applied to the converter. The steady-state and transient performance of 5L-NNPC with MPC scheme are validated through MATLAB simulations.

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 enseignants0,911
Score d'incertitude au seuil0,749

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetMultilevel Inverters and ConvertersTravaux en français237 207