Capacitance Estimation in Modular Multilevel Converters Under Nearest Level Modulation Scheme
Notice bibliographique
Résumé
The modular multilevel converter (MMC) is emerged as the most favourable multilevel converter topology for medium to high-voltage applications. Reliability is one of the major concerns in an MMC due to high fragile component count. Due to low-cost and high energy density, electrolytic capacitors (ECs) are usually preferred as floating capacitors in the MMC. However, the ECs are gradually degraded over the time due to inherent chemical processes, which results in a decrease in capacitance value. This results in an increase in voltage ripple across the SM capacitors and would distort the output waveforms. Moreover, the prolonged use of these aged capacitors could disrupt the MMC operation. Therefore, monitoring and failure detection of submodule (SM) capacitors in an MMC are pivotal to enhance the reliability. This paper presents an SM capacitance estimation strategy for an MMC using nearest level modulation (NLM). A modified voltage balancing control structure with NLM is presented to reduce the unbalance in the capacitor voltages. The proposed approach uses available hardware for converter control with easy implementation in the same controller. Extensive studies are conducted on a three-phase MMC in PLECS simulation platform. Furthermore, experimental results are presented to substantiate the effectiveness of the proposed approach.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».