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Enregistrement W3210727755 · doi:10.1109/isie45552.2021.9576303

A Novel Bidirectional Single-Phase Fifteen-Level Buck-Boost Rectifier for Power Factor Correction with Reduced Switch Count

2021· article· en· W3210727755 sur OpenAlexaff
Amirabbas Kaymanesh, Ambrish Chandra, Catherine N. Mulligan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMultilevel Inverters and Converters
Établissements canadiensConcordia UniversityÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRectifier (neural networks)Power factorPrecision rectifierWaveformControl theory (sociology)Peak inverse voltageComputer scienceVoltageAC powerTopology (electrical circuits)Three-phasePower (physics)Electronic engineeringEngineeringElectrical engineeringPhysicsVoltage optimisationControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper introduces a novel bidirectional single-phase buck-boost rectifier for power factor correction that generates a fifteen-level voltage at its input. This multilevel rectifier as a high-power density topology with a reduced number of switches is based on the packed U-cell (PUC) converter. In this fifteen-level PUC-based rectifier (PUC15-rectifier), triple output terminals are available to supply various de loads at different voltages without requiring any dc-side passive filter. Besides, it is connected to the grid merely through a reduced size inductive filter. Generating a fifteen-level voltage waveform decreases the harmonic content of both voltage and current in the PUC15-rectifier input that makes it a reliable candidate for various industrial applications with a high-power quality performance. As PUC15-rectifier accurate operation depends on achieving four main control objectives and considering its dynamic model, a finite control-set model predictive control (FCS-MPC) method is also designed. The overall performance of the proposed PUC15-rectifier is verified by extensive simulation results.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,863
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,205 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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