An Accurate and Fast Method for Conducted EMI Modeling and Simulation of MMC-Based HVdc Converter Station
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Notice bibliographique
Résumé
The analysis of electromagnetic interference (EMI) noise of power electronic circuits involves both the transient characteristics of power semiconductor devices and the wideband stray parameters of passive equipment. Modular multilevel converters (MMCs) used in high-voltage direct current (HVdc) transmission systems contain thousands of submodules (SMs), which makes it considerably challenging to perform device-level simulation on the traditional commercial software. This article presents an accurate and fast method for wideband modeling and simulation of MMC-HVdc system for the assessment of conducted EMI during the design stage. Physical characteristics of the semiconductor devices, parasitic parameters of the insulated-gate bipolar transistor (IGBT) packages, and stray capacitances of the SMs are all taken into consideration, and massively parallel transient simulation of the wideband MMC model is carried out on the graphics processor (GPU). The accuracy and efficiency of the GPU-based parallel algorithm are validated by the comparison with the experimental measurement of an 11-level full-bridge MMC prototype. Furthermore, the stray capacitance network of the valve tower in HVdc project is extracted, and a matrix partition method based on the shielding plate configuration is utilized to conduct the computation in a fully parallelized manner. The developed GPU program is used to run the large-scale case of a 201-level two-terminal MMC-HVdc system, and the primarily affected frequency range by various factors is analyzed. Execution time test is conducted for different level topology, and it is demonstrated that the GPU can achieve a remarkable speedup over multicore CPUs, especially when the system scale is more substantial.
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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 découle