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Enregistrement W2991433382 · doi:10.1109/ecce.2019.8911905

A New Fully Magnetically Coupled SiC-Based DC/DC Step-up LLC Resonant Converter with Inherent Balanced Voltage Sharing for Renewable Energy Systems with a Medium Voltage DC Grid

2019· article· en· W2991433382 sur OpenAlexaff
Mehdi Abbasi, Reza Emamalipour, Muhammad Ali Masood Cheema, John Lam

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced DC-DC Converters
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVoltage multiplierVoltageElectrical engineeringTransformerInductorHigh voltageĆuk converterBoost converterBuck–boost converterSchottky diodeDiodeElectronic engineeringModular designMaterials scienceComputer scienceEngineeringVoltage droopVoltage divider

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new fully magnetically coupled based LLC resonant converter is proposed in this paper that achieves balanced output voltage sharing for medium voltage (MV), high power applications. The modular approach of input-parallel output-series (IPOS) configuration with voltage multiplier is introduced to achieve high voltage gain and high power level. By magnetically-coupled the inductors and high-frequency transformers, the proposed converter can inherently achieve balanced output voltage sharing and significantly reduce the size and volume of the entire system. The modular LLC resonant circuit networks in the proposed converter allow zero voltage switching (ZVS) for all the primary-side SiC MOSFETs and ZCS turn-on and off in all the secondary-side SiC Schottky diodes over a wide load range. The output voltage sharing performance of the proposed converter is validated by simulation results of a 1.2kV/28kV, 130kW modular step-up converter, considering the variation of the parasitic parameters of the high-frequency magnetics and the resonant capacitances. Experimental results on a laboratory-scale SiC-based 6kW, 500V/6kV also verifies the performance of the proposed converter with 99% full-load efficiency.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,184 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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