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Enregistrement W2947003375 · doi:10.1109/apec.2019.8722277

Quasi-Online Low-Frequency Impedance Monitoring Scheme for Submodule Capacitors in Modular Multilevel Converters

2019· article· en· W2947003375 sur OpenAlexaff
Deepak Ronanki, Sheldon S. Williamson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHVDC Systems and Fault Protection
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapacitorElectrolytic capacitorRippleCapacitanceElectrical impedanceConvertersEquivalent series resistanceHarmonicElectronic engineeringController (irrigation)Modular designFilter capacitorMaterials scienceVoltageElectrical engineeringComputer scienceEngineeringElectrodeAcousticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite being the most fragile component, aluminum electrolytic capacitors (AECs) are preferred in modular multilevel converters (MMC) due to their high volumetric efficiency and low price. Due to the ageing of AECs, its capacitance decreases and equivalent series resistance (ESR) increases. This can result in an increased voltage ripple, power loss, and could damage the operation of the MMC. Therefore, condition monitoring of submodule (SM) capacitors in an MMC is indispensable to enhance system reliability. This paper presents a new condition monitoring technique for SM capacitors based on the measurement of its low-frequency impedance. The low-frequency impedance is evaluated based on the information of the second harmonic component in the SM capacitor voltage and current. In this scheme, a low-frequency voltage signal is injected in the control loop of the MMC with available hardware and controller for converter control. The proposed scheme has been validated through PLECS simulations on a three-phase half-bridge submodule (HB-SM) based MMC. This technique is also verified experimentally on a single-phase MMC with a four HB-SMs per arm.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations19
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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