Harmonic Suppression Strategy in Single-phase SPWM Based on Mixed Integer Nonlinear Programming
Notice bibliographique
Résumé
In single-phase bipolar SPWM inverter circuit, the output voltage contains high content of harmonic components. To solve this problem, we build a model of output voltage in single-phase SPWM bipolar inverter based on SPWM theory and Fourier series theory. Through theoretical analysis, calculation and plotting, we work out the distribution of harmonic in output voltage, investigate the relationship between amplitude modulation (AM) depth and harmonic components and finally determine a proper amplitude modulation depth to efficiently reduce harmonic components. To further reduce harmonic components of output voltage, we use LC low-pass filter. Then, based on the mathematical model of the filter and the distribution law of harmonics, we establish a mixed integer nonlinear programming to fully suppress harmonics and reduce switching losses. After searching for two times based on genetic algorithm, we work out the best frequency-modulation ratio and LC low-pass filter parameter. Finally in simulation, total harmonic distortion is reduced from 213.47 percent to 0.16 percent after harmonic suppression strategy implemented. The result has proved the effectiveness of the harmonic suppression strategy we applied, which can be used as a reference for output voltage harmonic elimination in single-phase SPWM inverter.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».