Calculation of Optimal Switching Angles for a Multilevel Inverter Using NR, PSO, and GA- a Comparison
Notice bibliographique
Résumé
Currently, multilevel inverters have been increased the number of applications in the industrial sector and renewable energy sources. Among its characteristics, the most remarkable are modular design, high performance, and low harmonic distortion in the output voltage waveform. For this paper, a single-phase Cascade H-Bridge Multilevel Inverters (CHB-MLI or CMLI) topology with independent DC sources, has been selected for the case study. Analyzing three scenarios: 5-level, 7-level, and 9-level applying the concept of the Optimized Harmonic Stepped-Waveform (OHSW) and comparing the results between the Selective Harmonic Eliminated-Pulse Width Modulation (SHE-PWM) and the Optimal Minimization of the Total Harmonic Distortion (OMTHD) are also presented. To compare the results obtained with classical and nature-inspired optimization methods, three techniques are used to solve transcendental nonlinear equations for the problem of Total Harmonic Distortion (THD) minimization: Newton Raphson (NR), Genetic Algorithm (GA), and Particle Swarm Optimization (PSO), which have been widely used for the problems of THD minimization in multilevel inverters.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».