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Enregistrement W4378187812 · doi:10.14447/jnmes.v26i1.a03

Modelling of Symmetric Switched Capacitor Multilevel Inverter for High Power Appliances

2023· article· en· W4378187812 sur OpenAlexvenueno aff
Devineni Gireesh Kumar, Nagineni Venkata Sireesha, DSNM Rao, Idamakanti Kasireddy, Bharath Kumar Narukullapati, Ranjith Kumar Gatla, P. Chandra Babu, S. Saravanan

Notice bibliographique

RevueJournal of New Materials for Electrochemical Systems · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced DC-DC Converters
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSwitched capacitorInverterPower (physics)Electrical engineeringCapacitorComputer scienceAutomotive engineeringElectronic engineeringEngineeringPhysicsVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While designing the inverter, the total harmonic distortion (THD) in the output is a major concern to decide its performance. In order to calculate the total harmonic distortion (THD) of a symmetric modular multilevel inverter (MMI) with switched capacitors, a Harris hawk optimization (HHO) was used in this study. Utilizing symmetric and identical DC sources, the suggested modular multilevel inverter is designed. The suggested topology may be expanded up to many levels and utilizes fewer switches to provide 9 levels of output than conventi1al cascaded H-bridge multilevel inverters. Using a low-frequency switching control approach known as selective harmonic elimination pulse width modulation, the switches are less stressed and the inverter output's THD profile is improved. Additionally, the switching angles of the MMI have been optimized by solving the non-linear equations of the SHEPWM using the Harris Hawk Optimizer. Ant colony optimization (ACO) and particle swarm optimization (PSO), two alternative optimizers, were compared in terms of the THD of the output. This comparison shows that the HHO delivers a lower THD than other optimization techniques approximately near to 5%, as per the IEEE-519 standard, and is thus more highly advised. Finally, a hardware configuration for the suggested inverter is implemented to confirm the simulation findings.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,240
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 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

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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