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Enregistrement W4282840443 · doi:10.1049/elp2.12219

Advances in control of power electronic converter connected drive and generation systems

2022· article· en· W4282840443 sur OpenAlexaffabout
Arnau Dòria‐Cerezo, Martín Ordoñez, Jorge A. Solsona

Notice bibliographique

RevueIET Electric Power Applications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMultilevel Inverters and Converters
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConvertersPower (physics)Computer scienceElectronic engineeringElectric power systemPower electronicsElectricity generationElectrical engineeringPower controlEngineeringVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advances in control of power electronic converter connected drive and generation systemsNowadays, a large number of different power electronic conversion systems are being designed.Most of them are based on power electronic converters.These converters are widely used to create highly efficient conversion systems.Among others, these converters are used in microgrids, distribution grids, and transportation infrastructure, generating new technology applicable to renewable grid integration, efficient power transmission and distribution, electrical recharging systems for EV/ HEV vehicles, energy management, etc.The performance of power electronic converters, and the systems containing them, are strongly influenced by the type of control algorithm and the hardware used to execute it.Then, the design of control strategies that enables the achievement of high performance systems is an important issue for industrial applications.This special issue presents five papers introducing new control algorithms for attaining more efficient and/or reliable power electronic conversion systems.In the first paper, "The Output Performance of High Power Quality Three-Phase to Single-Phase AC Power Generation System Based on Open-Winding PMSG for Standalone Power System", a three-phase to single-phase direct AC power generation system based on the openwinding permanent magnet synchronous generator (PMSG) with the dual-inverter is proposed for the standalone power system.A cascade control is proposed and in the inner-loop currents are fed back and compared with current references.These references are obtained from DC bias voltage and root mean square values of the single-phase power errors, where references are calculated for satisfying a power balance.In the second paper, "A Novel Digital-Signal-Processor Based Maximum-Power-Point Tracking Control Design for a Vertical-Axis Wind-Turbine Generation System Using Neural Network Compensator", a novel algorithm based on neural network technique is introduced for maximum-power-point tracking algorithm of a vertical-axis wind-turbine generation system.This algorithm is implemented in a digital signal processing chip.A robust grid voltage sensor fault-tolerant control for single-phase two-level rectifiers is introduced in the third

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,187 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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