A novel predictive control strategy for neutral-point clamped converter with harmonic spectrum shaping
Notice bibliographique
Résumé
This thesis proposes a new predictive control strategy to achieve fixed-switching frequency operation for a neutral-point clamped (NPC) inverter. The classical fixed-sampling frequency finite control-set model predictive control (FSF-FCS-MPC) operates with variable switching frequency, and thus produces spread-spectrum in an output current. The classical method also suffers from high computational complexity as the number of converter voltage levels increases. To overcome these issues, a high performance variable sampling frequency finite control-set model predictive control (VSF-FCS-MPC) strategy is proposed to control the power converters. The proposed control technique combines the advantages of space vector modulation (SVM) with a newly introduced mechanics to determine the appropriate sampling frequency. With these features the major requirements such as balancing of DC-link capacitor voltages, switching frequency minimization and common-mode voltage mitigation have been achieved with simultaneous elimination of even-order and inter-harmonics in the load current harmonic spectrum. The VSF-FCS-MPC strategy for current control with decoupled active/reactive power regulation of grid-connected multilevel converter was also analyzed. Moreover, a novel DC-link voltage balancing technique is presented which eliminates the need for balancing the capacitor voltages through cost function, and thus alleviates the weighting factor design. An introduction of SVM highly reduces the calculation time by considering only adjacent vectors, rendering FCS-MPC more suitable for implementation with multi-level converters with a number of voltage levels higher than three. Finally, the proposed control technique has been validated through simulation and experimental verification and a detailed comparison of VSF-FCS-MPC with FSF-FCS-MPC and SVM is presented
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».