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Enregistrement W4378573856 · doi:10.1049/gtd2.12847

A three‐stage switching MMC topology for capacitor voltage ripple reduction in HVDC applications

2023· article· en· W4378573856 sur OpenAlexafffund
Qiang Fan, Jianzhong Xu, Tian Liang, Venkata Dinavahi, Chengyong Zhao

Notice bibliographique

RevueIET Generation Transmission & Distribution · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHVDC Systems and Fault Protection
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRippleCapacitorInductanceVoltageCapacitanceConvertersController (irrigation)Computer scienceTopology (electrical circuits)EngineeringElectrical engineeringControl theory (sociology)PhysicsControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Modular multi‐level converters (MMCs) are a mainstay in many HVDC transmission projects worldwide. Half‐bridge MMC (HB‐MMC) is mostly used in the current project. The large capacitor of sub modules (SMs) is often required in MMC to ensure the low voltage ripple. Here, the three‐stage switching MMC (TSS‐MMC) topology is proposed, which can greatly reduce the capacitor voltage ripple of SMs by dynamically adjusting the position of inductance on the upper and down bridge arms. The principle of reducing capacitor voltage ripple based on equal capacitance theory is introduced. The selection of the inductance value of each part in TSS‐MMC is introduced. The start‐up process strategy, capacitor voltage ripple reduction strategy in steady‐state operation, and DC fault ride‐through strategy of TSS‐MMC are proposed. The effectiveness and engineering practicability of the proposed TSS‐MMC is verified by transient simulation program built on PSCAD/EMTDC. The simulation results show that compared with MMC with circulating current suppressing controller (CCSC), it can effectively reduce the capacitor voltage ripple by over 50%. Furthermore, the total used inductance of TSS‐MMC can also be reduced. A comprehensive assessment of TSS‐MMC is also carried out.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,905
Score d'incertitude au seuil0,778

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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