An Isolated Soft-Switched DC-DC Converter For Interconnection Of Medium- And Low-Voltage DC Grids
Notice bibliographique
Résumé
As the electric power grid increasingly hosts energy storage devices, renewable energy resources, plug-in hybrid and electric vehicles, and data centers, it is expected to benefit in the future from a multi-layer DC structure meshed within its legacy AC architecture. As such a multi-layer grid structure evolves, interconnection of DC grids with different voltage levels will become necessary. For such interconnections and for power-flow control, efficient isolated DC-DC converters are a key enabling technology. This thesis thus presents the results of an in-depth investigation into the operation, modulation, control, and performance assessment of a particular DC-DC converter configuration. The proposed DC-DC converter, which is based upon a hybrid combination of the conventional dual-active-bridge topology and the modular multi-level converter (MMC) configuration, is a potential candidate topology for interconnection of medium- and low-voltage DC grids. The thesis first introduces the circuit topology and presents the basics of operation and governing steady-state equations for the converter. Then, based on the developed mathematical model, it identifies a suitable modulation strategy for the converter bridges and submodules, as well as strategies for the regulation of the MMC submodule capacitor voltages and soft switching of the constituent semiconductor devices. The proposed converter topology offers significant benefits including galvanic isolation, utilization of the transformer’s leakage inductance, soft switching for high-frequency operation, and bidirectional power flow capability. The validity of the mathematical model, effectiveness of the proposed modulation and control strategies, and the realization of soft switching are verified through off-line simulation of a detailed circuit model as well as experiments conducted on a 1-kW experimental setup.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».