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Enregistrement W4313855734 · doi:10.1109/access.2023.3235272

Universal Equivalent Model for Real-Time CPU/FPGA Co-Simulation of Hybrid Cascaded Multilevel Converters

2023· article· en· W4313855734 sur OpenAlexafffund
Levi Bieber, Liwei Wang, Juri Jatskevich, Wei Li

Notice bibliographique

RevueIEEE Access · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHVDC Systems and Fault Protection
Établissements canadiensOpal-Rt Technologies (Canada)Okanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésConvertersField-programmable gate arrayComputer scienceCo-simulationParallel computingElectronic engineeringEmbedded systemComputational scienceElectrical engineeringEngineeringVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Real-time simulation is important for ensuring the reliable operation of VSC-HVDC converters in power grids, particularly through the use of rapid control prototyping (RCP) and hardware-in-the-loop (HIL) based converter controllers. While real-time simulation is a common practice for modular multilevel converters (MMCs), it has been less frequently applied to the new class of hybrid cascaded multilevel converters (HCMCs). In this study, a universal equivalent model (UEM) is proposed for a range of HCMC topologies that combines accuracy and computational efficiency through the use of both CPUs and field-programmable gate arrays (FPGAs). The proposed UEM is derived using the hybrid five-level converter (H5LC), a compact, efficient, and fault-tolerant VSC within the HCMC family. The UEM relies on CPUs to simulate the main circuits and controls of the main converter, and utilizes FPGAs to calculate the instantaneous voltages of a large number of full-bridge submodules (FBSMs), flying capacitors, and DC-side pole capacitors. In addition, the FBSMs’ voltage-balancing and switching algorithms are implemented on the FPGAs. The proposed real-time CPU/FPGA-based H5LC-UEM is compared to an offline CPU-based detailed equivalent model to verify its accuracy.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,457
Score d'incertitude au seuil0,523

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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