Modelling and Current-Mode Control of a Modular Multilevel DC-DC Converter
Notice bibliographique
Résumé
<p>The visions of multi-terminal direct-current (MTDC) grids, DC distribution systems for densely populated urban areas, and DC microgrids for more straightforward integration of distributed energy resources (including renewable energies, electric vehicles, and energy storage devices) have sparked a great deal of research and development in the recent past. An enabling technology towards the fulfilment of these visions is efficient, highly-controllable, and fault-tolerant AC-DC and DC-DC electronic power converters capable of interfacing networks that operate at different voltage levels. This thesis thus presents the results of an in-depth investigation into the operation and control of a particular class of DC-DC converters. The DC-DC converter studied in this thesis is based upon the so-called modular multi-level converter (MMC) configuration, employing halfbridge submodules and with no galvanic isolation. The thesis first presents the governing dynamic and steady-state equations for the converter. Then, based on the developed mathematical model, it identifies suitable variables, strategies, and feedback loops for the regulation of the submodule DC voltages as well as converter power throughput. In particular, two current-control loops are proposed that, in coordination with one another, not only enable the control of the power flow within the converter, but also promise protection against overloads and terminal shorts. The validity of the mathematical model and effectiveness of the proposed control are verified through off-line simulation of a detailed circuit model as well as experiments conducted on a 1-kW experimental setup. The results of this exercise motivate the extension of the proposed control method to more compact designs with galvanic isolation and enhanced power handing capabilities.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 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 ».