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Enregistrement W4390576757 · doi:10.1109/tpel.2023.3347762

A Compact Cuk-Based Differential Power Processing IC With Integrated Magnetics and Soft-Switching Controller for Maximized Cell-Level Power Extraction

2024· article· en· W4390576757 sur OpenAlexafffund
Afshin Amoorezaei, S. Ali Khajehoddin, Kambiz Moez

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Electronics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Technologies Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence FundUniversity of Alberta
Mots-clésPower (physics)Electronic engineeringSwitched-mode power supplyExtraction (chemistry)Controller (irrigation)Differential (mechanical device)Electrical engineeringEngineeringComputer scienceControl theory (sociology)VoltagePhysicsControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, a cell-level differential power processing integrated circuit (IC) is presented to perform maximum power point tracking on photovoltaic cells under mismatch conditions, such as partial shading. To reduce the form-factor of the design, a bidirectional Cuk-based converter is implemented by integrating magnetics on the packaging bond wires. Using variable frequency TCM, a novel closed-loop soft switching controller is proposed to guarantee zero voltage switching (ZVS) for a wide operating range, regardless of process and component variations. To evaluate the stability and performance of the proposed nonlinear soft switching controller, a detailed analysis is provided using the phase plane portrait. In addition, a modified low-drop bootstrap circuit is presented to provide the floating voltage supply for the high-side switches in low-voltage applications. The proposed differential power processing IC is implemented in a 130 nm complementary metal-oxide semiconductor (CMOS) with an area of 3 by 3$\text{mm}^{2}$. Simulation and experimental results are provided to validate the performance of the circuit, and a system efficiency above 93% is achieved for mismatch currents up to 3 A.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,245 · 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'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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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