MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2906328625 · doi:10.1109/pesgm.2018.8586639

A Modular Multilevel HVDC Buck-Boost Converter Derived from its Switched-Mode Counterpart

2018· article· en· W2906328625 sur OpenAlexaff
Sunny Kung, Gregory J. Kish

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHVDC Systems and Fault Protection
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésĆuk converterForward converterBuck–boost converterModular designComputer scienceCapacitorTopology (electrical circuits)TransformerBuck converterBoost converterFlyback converterControl theory (sociology)HVDC converterElectronic engineeringPulse-width modulationVoltageElectrical engineeringEngineeringControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper begins by presenting a generalized methodology for conceptualizing modular multilevel converter (MMC)-based dc-dc topologies that is predicated on the concept of harmonic power balance. A compelling implication is that MMC-based variants of conventional switched-mode converter structures can be realized. As an example case study, this paper introduces a new dc-dc MMC for HVDC applications that is derived from the classical buck-boost dc-dc converter. This new topology, which is revealed to be an alternative option to the well known dual active bridge (DAB) converter with intermediate transformer, offers buck-boost functionality and bidirectional dc fault blocking using only two-quadrant switching cells. Comparative analysis shows the proposed topology has lower operating losses and lower total magnetics rating in comparison to an MMC-based DAB solution for dc stepping ratios around unity. A dynamic controller is developed that regulates the converter dc power throughput while maintaining balanced capacitor voltages. The converter operating principle, dynamic controller performance and dc fault blocking are verified by simulation.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,815
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0010,002

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,222 · 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.

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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetHVDC Systems and Fault ProtectionTravaux en français237 207