A New Approach to Input Filter Design for Regenerative Cascaded H-Bridge Drives
Notice bibliographique
Résumé
The diode-front-end (DFE) cascaded H-bridge (CHB) inverter has prevailed in the nonregenerative industry drive domain for high power medium voltage applications due to its modularity, scalability, and fault-tolerant capability. The regenerative version of the CHB drives is made possible by adding the extra active-front-end (AFE) rectifier in each power cell, such as a three-phase Pulse width modulation (PWM) rectifier. However, AFE introduces the switching harmonics which requires to be attenuated by designing a grid interfaced filter to comply with the harmonic standard IEEE 519-2014. High-order filters likeLCLfilters are not preferred due to complex inherent resonances in a multiparallel AFE system. A large number of capacitive components in the system rouse multiple resonances, which decreases system reliability and modularity. This article proposes an active filtering strategy based on the optimal asymmetric carrier-shifting method for regenerative CHB drives with onlyLfilters. The required filter size is reduced significantly while complying with IEEE 519-2014 standard and thus improves the overall size, cost, and efficiency. The proposed filtering strategy is validated experimentally using a seven-level regenerative CHB drive.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».