Interleaved SCC-LCLC Converter with TO-220 GaN HEMTs and Accurate Current Sharing for Wide Operating Range in Data Center Application
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, an interleaved LCLC converter with TO-220 enhancement mode GaN devices (e-mode GaN) and accurate current sharing performance is introduced for data center application. Any tolerance in the resonant tank elements can lead to large load imbalance between different phases. Due to the steep gain curve of LCLC converter, conventional current sharing methods are not so effective. In the proposed converter the impedances of the resonant networks are matched by switching a capacitor (i.e. Switch Controlled Capacitor SCC) in series with the resonant capacitor in one or some of the phases, which results in accurate load current sharing between phases (i.e. around 0.025% difference). The load share of each phase is sensed through the resonant current on each phase and the control logic is applied so current sharing between all phases can be achieved. By this method, an accurate current sharing is achieved for a wide input voltage range that is required for hold up time in data center application. Moreover, interleaving is applied in the proposed multi-phase LCLC converter resulting in low stress on the output capacitor allowing sole ceramic capacitor implementation. Moreover, phase shedding allows a flat high conversion efficiency curve for a wide load range. The performance of the proposed interleaved LCLC converter is verified by a two-phase 1 kW prototype with 250 V - 400 V input voltage and fixed 12 V output voltage.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».