Health Monitoring Scheme for Submodule Capacitors in Modular Multilevel Converter Utilizing Capacitor Voltage Fluctuations
Notice bibliographique
Résumé
The modular multilevel converters (MMCs) have emerged as one of the promising topologies for medium/high power applications. The aluminum electrolytic capacitors (AECs) are usually employed in the MMC as floating capacitors due to their high volumetric efficiency and low price. The AECs are reported as one of the most fragile components in the converter, which gradually deteriorates over the time due to vaporization of the electrolyte. As a result, its capacitance decreases and equivalent series resistance (ESR) increases with ageing, which can result in an increase of submodule (SM) capacitor voltage ripple, power loss and could damage the operation of the MMC with prolonged use of the aged capacitors. Therefore, health monitoring of SM capacitors is essential to enhance the reliability of the MMC by predictive maintenance. This paper presents a new health monitoring technique for SM capacitors in the MMC utilizing inherent SM capacitor voltage fluctuations. The capacitance is estimated by second-harmonic impedance, which is evaluated using the ripple in capacitor voltage and current. The proposed method utilizes the available measurement used for the converter control and can be easily implemented in the same converter controller. The proposed scheme is verified for five-level MMC through simulation results in PLECS software.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».