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Enregistrement W2903111148 · doi:10.1109/access.2018.2884506

Real-Time Simulation of Hybrid Modular Multilevel Converters Using Shifted Phasor Models

2018· article· en· W2903111148 sur OpenAlexaff
Yingdong Wei, Dewu Shu, Xiaorong Xie, Venkata Dinavahi, Zheng Yan

Notice bibliographique

RevueIEEE Access · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHVDC Systems and Fault Protection
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesScience and Technology Project of State GridNational Key Research and Development Program of ChinaState Grid Corporation of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPhasorThévenin's theoremModular designConvertersComputer scienceElectronic engineeringVoltageEquivalent circuitControl theory (sociology)EngineeringElectrical engineeringElectric power systemPower (physics)Control (management)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The real-time simulation of modular multilevel converter (MMC) is essential to the evaluation and validation of its control and protection systems. Moreover, the dynamics at both sub-module level and system level are expected from the real-time simulations of MMCs. To achieve this objective, this paper proposes the shifted phasor modeling (SPM) of the MMC by representing each sub-module with a Thevenin equivalent circuit that is derived using shifted phasors with improved accuracy. The efficiency of the SPM is guaranteed by modeling each arm as a switch-dependent Thevenin equivalent circuit. The computational burden remains almost unchanged even when the number of sub-modules increases considerably. The proposed model is materialized using field programmable gate array. And, thus the real-time simulation of MMC-based DC grids can be realized to capture the dynamics at the system level as well as the sub-module level. The effectiveness of this paper has been validated in terms of both accuracy and efficiency on a two-terminal MMC-based low-voltage direct current system.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,424
Score d'incertitude au seuil0,528

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 savante0,0000,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations4
Publié2018
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Résumé présentoui

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