MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3102652900 · doi:10.1109/iecon43393.2020.9254509

Analysis of the Isolated Modular Multilevel DC-DC Converter by Considering the Impact of Magnetizing Inductance

2020· article· en· W3102652900 sur OpenAlexaff
Mahmoud Mehrabankhomartash, Amirnaser Yazdani, Deepak Divan, Maryam Saeedifard

Notice bibliographique

RevueIECON 2020 The 46th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHVDC Systems and Fault Protection
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésConvertersInductanceModular designTransformerForward converterElectronic engineeringFlyback converterComputer scienceĆuk converterElectrical engineeringMATLABVoltageEngineeringBoost converter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interconnection of Medium Voltage DC (MVDC) grids necessitates reliable and efficient DC-DC converters. Among the existing topologies, the Isolated Modular Multilevel DC-DC (IMM DC-DC) converter is a promising solution. In the technical literature, the impact of the magnetizing inductance of the High Frequency Transformer (HFT) on the operation and control of the converter is neglected. This paper analyzes the IMM DC-DC converter by focusing on the impact of the magnetizing inductance on the operation and control of the converter. Power transfer capability, arm current, reactive power, and soft-switching are discussed by considering the impact of the magnetizing inductance. This paper demonstrates that the magnetizing inductance of the HFT is a key parameter that needs to be carefully selected, as it can improve soft-switching operation, while reducing the power transfer capability of the converter. Simulation studies of a test system in the Matlab/Simulink software environment verify the presented modeling and analysis of the IMM DC-DC converter.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIECON 2020 The 46th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics SocietyMême sujetHVDC Systems and Fault ProtectionTravaux en français237 207