Real-Time MPSoC-Based Electrothermal Transient Simulation of Fault Tolerant MMC Topology
Notice bibliographique
Résumé
Among different modular multilevel converter (MMC) submodule (SM) topologies, the clamp double submodule (CDSM) has the capability of dc fault current limiting and utilizes a relatively small number of switching devices. Since CDSM has a more complex circuit structure than half-bridge or full-bridge SM, it is a significant challenge for the real-time electromagnetic transient (EMT) simulation for a multiterminal dc (MTDC) system containing CDSM MMC. This paper proposes the device-level electrothermal model of CDSM for real-time EMT simulation, which can accurately present the power losses, the junction temperatures, and the switching transient waveforms of individual switches consuming more computation resources. The individual insulated-gate bipolar transistors of the CDSM MMC during fault clearance transient are evaluated from both electromagnetic and thermal perspectives, which interact with each other dynamically. To ensure the real-time performance of the proposed model, the equivalent circuit model is combined with the device-level model. The system-level and device-level waveforms during normal operation and dc fault transient for a three-terminal dc system are both presented and compared with PSCAD/EMTDC and SaberRD. The simulation system was implemented on the Xilinx Zynq UltraScale+ZCU102 multiprocessor system-on-chip (MPSoC) platform, and the results were captured by the oscilloscope in real-time.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».