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Enregistrement W4294832582 · doi:10.3390/electronics11172779

Conception and Experimental Validation of a Standalone Photovoltaic System Using the SUPC5 Multilevel Inverter

2022· article· en· W4294832582 sur OpenAlexaff
Hind El Ouardi, Ayoub El Gadari, Youssef Ounejjar, Kamal Al-Haddad

Notice bibliographique

RevueElectronics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMultilevel Inverters and Converters
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTotal harmonic distortionPhotovoltaic systemCapacitorPulse-width modulationElectronic engineeringVoltageMaximum power point trackingMATLABInverterWaveformComputer scienceControl theory (sociology)EngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, an advanced pulse width modulation (PWM) technique was developed to provide the auto-balancing of the capacitors voltages of the five-level split-packed U-Cells (SPUC5) single-phase inverter, and then, the latter was applied to a photovoltaic (PV) system in standalone mode to evaluate its performance in this kind of application. The SPUC5 inverter makes use of only five switches (four active bidirectional switches and one four quadrant switch), one DC source and two capacitors to generate five levels of output voltage and a current with a quasi-sinusoidal waveform which reduces the total harmonic distortion (THD) without the need to add filters or sensors, and also reduces its cost compared to the other multilevel inverters. In the proposed system; the incremental conductance (INC) algorithm is combined with a DC/DC boost converter to reach the maximum power (MP) of the PV array by tracking the MP point (MPP). The offered concept has been constructed and then simulated in the MATLAB/Simulink environment to evaluate its efficiency. According to the results, the self-balancing of the capacitors voltages has been achieved. A comparative study was performed with the traditional PWM technique. The proposed PV system has been validated by experimental 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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,760
Score d'incertitude au seuil0,381

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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,210 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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