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Enregistrement W2915089099 · doi:10.1109/tpel.2019.2900019

Phase-Disposition PWM Based 2DoF-Interleaving Scheme for Minimizing High Frequency ZSCC in Modular Parallel Three-Level Converters

2019· article· en· W2915089099 sur OpenAlexafffund
Zhongyi Quan, Yunwei Li

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Electronics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMultilevel Inverters and Converters
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésInterleavingConvertersModular designElectronic engineeringComputer scienceControl theory (sociology)Pulse-width modulationVoltageEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes a two-degree-of-freedom (2DoF) interleaving scheme based on phase-disposition (PD) PWM for minimizing the high-frequency zero-sequence circulating current (ZSCC) in modular interleaved three-level converters. The method incorporates an internal interleaving by phase-shifting the carriers in each individual converter, and an external interleaving by phase-shifting the carriers of the different converters. A general harmonic distribution analysis which is valid for all types of voltage source converters is carried out to simplify the evaluation of the proposed method. A comprehensive evaluation of the proposed method shows that the PD-2DoF interleaving scheme produces the lowest ZSCC maximum value as compared to existing approaches. Moreover, it can achieve comparable performances as existing methods do in terms of output quality and common mode voltage magnitude, showing a great potential for practical implementation. Simulation and experimental results are obtained to demonstrate the performance of the proposed method. Generalization of the 2DoF interleaving scheme to high-level converter is also discussed in this paper.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,215 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations36
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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