Systematic approach to construct and assess power electronic conversion architectures using graph theory and its application in a fuel cell system
Notice bibliographique
Résumé
With the proliferation of renewable energy generations, power conversion systems (PCSs) are becoming much more complex; it is becoming challenging to search all possible power conversion architectures (PCAs) and find the best optimisation in terms of different objectives. Therefore, this study investigates a systematic approach to construct and evaluate PCAs using graph theory. First, the components in PCSs are graphically modelled as either nodes or edges. Then, a generalised PCA deduction methodology is proposed, and all possible PCAs can be mathematically deduced by modifying elements in adjacency matrices. For a fuel cell (FC) generation system, 45 possible PCAs are found with the proposed method. Furthermore, an evaluation methodology based on graph theory is proposed. The performance indices of the deduced PCAs, including costs, efficiency, and reliability, are calculated. Then, an optimisation approach is applied to finding the best architecture compromise, where the one with the shortest distance to the ideal architecture is considered the best architecture compromise. For the FC demo system, with the proposed assessment methodology, the best architecture compromise (dc‐bus structure) is found among 45 possible architectures. Finally, the experimental platform, which adopts the dc‐bus optimised architecture, is built and experimental results validate the architecture selection.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».