Improving Power Density of a Three-Level ANPC Structure Using the Electro-Thermal Model of Inverter and a Modified SPWM Technique
Notice bibliographique
Résumé
Multilevel inverter structures have become an interesting substitute for the well-known two-level inverters in a variety of applications due to their exceptional characteristics when compared to conventional inverters. One major issue regarding multilevel structures is the unequal junction temperature of the switches which deteriorates the power density and increase the cost of the inverter by reducing the maximum achievable output power with a given thermal model and cooling system. Hence, on account of the aggressive goals of power density and cost in a majority of power electronic applications, this article proposes a new technique for reducing the maximum junction temperature of switches in a three-level active neutral-point clamped (ANPC) inverter based on a junction temperature estimation method and a modified SPWM control scheme. This technique can ensure up to a 12% rise in the power density value when compared to basic SPWM techniques with no loss distribution algorithm. Moreover, the suggested approach can be used as a protection stage in the inverter which protects the inverter in transient loads, while allowing for reaching the maximum power capability of the inverter. Finally, the simulations of the proposed technique are validated with experimental results of a 400 V, 20 kW three-level ANPC inverter, controlled by the conventional and proposed techniques.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».