Anticipative Sorting Control of Modular Multilevel Converters
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes a new sorting and modulation strategy for Modular Multilevel Converters (MMC), which has the ability to control the switching frequency of the power devices. In order to control the capacitor voltages of individual submodule (SM), the new scheme uses anticipative inserting and bypassing of the MMC submodules based on the arm or load current levels. The MMC arm currents provide an accurate early indication about the capacitor voltage changes, and allow anticipative control action of voltage gradients. In this way, SMs with large voltages may be switched off in anticipation when subjected to fast voltage transients, avoiding protection trips. To this end, the arm or load current is quantized into several levels and the actual current level defines the number of switching events in real time. Next, the list of SMs is voltage-based sorted and several SMs are switched on or off in anticipation, before their voltage reaches the global limit. In this way, more SMs are switched when the arm current is large, i.e. when voltages change fast. This algorithm tends to group together the SM voltages when the voltage increases, while still maintaining an overall low switching frequency. The paper presents a detailed description of this current level anticipative sorting (CLAS) and analyses its performance with respect to the conventional sort-and-switch algorithm. Experimental results on a low power MMC setup with 24 SMs per phase validate the proposed CLAS algorithm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».