MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3048486331 · doi:10.1109/access.2020.3015315

Control Strategies and Power Decoupling Topologies to Mitigate 2ω-Ripple in Single-Phase Inverters: A Review and Open Challenges

2020· review· en· W3048486331 sur OpenAlexaff
Aditya R. Gautam, Deepak Fulwani, Rammohan Rao Makineni, Akshay Kumar Rathore, Dheerendra Singh

Notice bibliographique

RevueIEEE Access · 2020
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced DC-DC Converters
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesMinistry of Electronics and Information technology
Mots-clésDecoupling (probability)RippleNetwork topologyConvertersComputer scienceNotationTopology (electrical circuits)Electronic engineeringControl theory (sociology)Control (management)Electrical engineeringMathematicsControl engineeringEngineeringArithmeticComputer networkArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper provides a comprehensive review of the control approaches and the power-decoupling topologies to mitigate$2\omega $-ripple problem in the single-phase inverters, its solutions, and discusses open challenges yet to be addressed. The cause and effects of$2\omega $-ripple problem and its solution based on the passive and active power-decoupling techniques are discussed. A subcategory of the active power-decoupling technique nominated as the control-oriented compensation technique is reviewed in detail, this technique can achieve the ripple-mitigation at the source through the control but not necessarily adds extra circuit or active filter to the system. The control-oriented compensation techniques can be applied in the two-stage DC-DC-AC converters and the single-stage inverters having a front-end control capability with the H-bridge such as in the quasi-switched-boost inverters. The merits and associated challenges of these techniques are listed and summarized in a tabular form. Finally, a conclusive discussion with open challenges is presented.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,278 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations67
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE AccessMême sujetAdvanced DC-DC ConvertersTravaux en français237 207