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Enregistrement W4378187409 · doi:10.14447/jnmes.v26i1.a02

Implementation of an Asymmetric Multilevel Inverter for Solar Photovoltaic Applications Using N-R Approach

2023· article· en· W4378187409 sur OpenAlexvenueno aff
Devineni Gireesh Kumar, Neerudi Bhoopal, Aman Ganesh, Nagineni Venkata Sireesha, DSNM Rao

Notice bibliographique

RevueJournal of New Materials for Electrochemical Systems · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMultilevel Inverters and Converters
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotovoltaic systemInverterComputer scienceMaterials scienceEngineering physicsEnvironmental sciencePhysicsEngineeringElectrical engineeringVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two-level inverters are the most basic kind of multi-level inverter (MLIs).Total harmonic distortion diminishes as the number of output levels is increased.In classic MLI topologies, more electronic components are utilized to get higher-level outputs, which raises the cost, complexity, and volume of typical MLI installations.By reducing the use of power components, overall costs can be reduced.Further, the two and three-level inverters produce constant dv/dt output, which increases the stress on the power switches.This research proposed an asymmetric MLI topology that is suitable for PV applications and utilizes a minimum number of components.A selective harmonic elimination-based pulse width modulation (SHEPWM) is implemented for the proposed inverter to eliminate the lower-order dominant harmonics.The non-linear transcendental equations produced by the SHEPWM are solved for the switching angles of the proposed inverter using the Newton-Raphson approach.The performance of the inverter is analyzed based on the THD of output for different operating levels of the inverter.In this research, the NR method yielded a THD of 7.3% at a 0.9 modulation index.Also, the proposed inverter is applied to grid-connected solar PV systems for the analysis of THD.T The THD of the grid voltage is measured as 0.06% and the THD of the grid current is 4.8% with the proposed inverter which is acceptable as per the IEEE519 standards.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,261 · 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'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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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