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Enregistrement W2809250246 · doi:10.1109/tps.2018.2844352

Optimal Design of High-Power Modular Multilevel Active Front-End Converter Using an Innovative Analytical Model

2018· article· en· W2809250246 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Plasma Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHVDC Systems and Fault Protection
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInductorInductanceDimensioningComputer scienceModular designLeakage inductanceElectronic engineeringTransformerControl theory (sociology)VoltageEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optimal design and selection of arm inductances have been as a challenging subject in the field of modular multilevel converter (MMC). The average steady-state model is generally used as the analytical circuit model that neglects the switching frequency and harmonic values. Also, most of the researchers neglect the saturation effect of inductor core to simplify the analytical model. Contrary to the transformers, choosing the maximum flux density of inductance core is a sensitive issue, in order to design and minimize the inductors. Increasing the flux density reduces the inductor size, but getting close to the saturation region might alter the performance of the converter. This paper presents a systematic optimization approach to minimize high-power MMCs with saturable arm inductance considering technical, thermal, and manufacturing constraints. An accurate steady-state analytical model of MMC converter has been proposed and verified. A combination of converter circuit model and inductance electromagnetic model is employed to find the optimal arm inductances and capacitor values. The effect of nonideal inductance core on converter outputs has been investigated. A dimensioning model of inductor consisting of electromagnetic and thermal models is presented. To compute the optimal inductor size, a novel hybrid optimization loop is proposed including the analytical model of the converter and the inductor in which circuit, electromagnetic, and thermal properties are taken into consideration. In order to increase the accuracy of the dimensioning model, an internal verification loop is employed to verify and correct the analytical model using finite-element analysis. The proposed optimization loop aims to find the minimum inductor size considering technical and manufacturing constraints. Finally, the converter mass sensitivity of MMC converter versus some important constraints, such as temperature rise and capacitor ripple, has been investigated.

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.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,506
Score d'incertitude au seuil0,708

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,228 · 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