Combining Detailed Equivalent Model With Switching-Function-Based Average Value Model for Fast and Accurate Simulation of MMCs
Notice bibliographique
Résumé
Modeling and simulation play a vital role in the design and testing of modular multilevel converter (MMC) high voltage direct current (HVDC) systems. Detailed equivalent model (DEM) and switching-function-based average value model (SFB-AVM) are two major types of accurate and efficient models to represent the dynamic response of the MMCs. However, the DEM and the SFB-AVM possess unique benefits depending on the purpose of the simulation studies. The DEM provides a detailed representation of submodule (SM) switching events and individual capacitor ripples. The SFB-AVM provides faster simulation speed by using arm equivalent capacitance. Combining both models in a universal arm equivalent circuit gives the users the choice of selecting the most appropriate modeling method during dynamic simulation. This paper proposes a universal modeling framework combining the DEM with the SFB-AVM which allows the DEM and the SFB-AVM smoothly switch from one to the other during dynamic simulation. The proposed SFB-AVM can accurately represent the MMCs with different SM types. The proposed models are validated in offline and real-time simulation studies which demonstrate the improved simulation speeds of the proposed SFB-AVM over the DEM especially for large numbers of SMs.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».