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Enregistrement W3005367732 · doi:10.1109/cpere45374.2019.8980263

Variable Frequency-Duty Cycle Modulation Technique for Light Load Efficiency Improvement of LLC Resonant Converter for Wide Input Voltage Range in PV Applications

2019· article· en· W3005367732 sur OpenAlexaff
A. K. Awasthi, Snehal Bagawade, Praveen Jain

Notice bibliographique

Revue2019 IEEE Conference on Power Electronics and Renewable Energy (CPERE) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced DC-DC Converters
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDuty cycleVoltagePulse-frequency modulationModulation (music)Resonant converterSwitching frequencyFrequency modulationRange (aeronautics)Resonant inverterInverterMaterials scienceControl theory (sociology)Electronic engineeringConvertersComputer scienceElectrical engineeringPhysicsEngineeringAmplitude modulationRadio frequencyAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

LLC type series resonant converter has gained prominence for applications which require zero voltage switching (ZVS) for wide input and load range variation. However, conversion efficiency under constant switching frequency modulation (FM) degrades at light-load conditions. Switching losses (due to loss of ZVS and turn -off) dominates the total losses. This is due to a wide range of switching frequencies required for output voltage regulation. Turn-off losses also increase significantly at high switching frequencies. The proposed modulation technique narrows the switching frequency range while, while ensuring tight output voltage regulation. and reduces the effective duty ratio. Furthermore, the structure of the converter doesn't require any modification during the design procedure. An analytical time domain mathematical model has been derived for the proposed technique for accurate voltage gain calculations. An experimental prototype of 20-40V input, 380V/300W output LLC resonant converter for solar micro-inverter application has been built to validate the proposed modulation technique by significantly improving light 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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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