Wideband Modeling of Power SiC mosfet Module and Conducted EMI Prediction of MVDC Railway Electrification System
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Notice bibliographique
Résumé
The SiC mosfet in the medium-voltage direct-current (MVdc) transportation electrification system features faster switching performance, while simultaneously binging more significant electromagnetic interference (EMI) issues within the rolling stocks, substations, and radiated disturbance into space along the catenaries and tracks. Due to the necessity to involve both the transient characteristics of power semiconductor devices and the stray parameters of all the equipment in the analysis of EMI, it is considerably challenging to perform wideband device-level simulation on traditional commercial software for such a complex system with numerous trains and stations. A computationally efficient method for wideband modeling and simulation of the MVdc high-speed railway system for the assessment of conducted EMI during the project design stage is proposed in this article. Physical characteristics of the semiconductor devices, parasitic parameters of the mosfet package, and converter topology are all taken into consideration to provide not only accurate system-level performance of the system but also an insight into high-frequency characteristics under different operation conditions. The calculation burden is alleviated by a hierarchical circuit partitioning architecture based on the frequency-dependent time-domain transmission line model and the Norton equivalent parameter extraction of each mosfet module to split the whole system into several smaller subcircuits in terms of matrix size, and a fully parallel implementation of the MVdc system is carried out on the graphics processor. The developed program is used to study the case of Jing-Zhang high-speed railway system topology, which is compatible to be modified to the MVdc project. Simulation results show that it is essential to estimate the EMI level comprehensively considering the alternative of speed and dc voltage.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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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