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Enregistrement W4391791520 · doi:10.1109/tpel.2024.3365571

A Generalized Derivation Method of Tree-Type Active Neutral-Point-Clamped Multilevel Topologies

2024· article· en· W4391791520 sur OpenAlexaff
Kui Wang, Mingzhe Wu, Zedong Zheng, Josep Pou, José Rodríguez, Yunwei Li, Yongdong Li

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Electronics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMultilevel Inverters and Converters
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Beijing MunicipalityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésTopology (electrical circuits)ConvertersNetwork topologyCapacitorH bridgeVoltageTree (set theory)Control theory (sociology)Modulation (music)Pulse-width modulationAC powerComputer scienceMathematicsEngineeringPhysicsElectrical engineeringMathematical analysisControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Improving the power density of multilevel converters is a crucial task, particularly in high-power applications where the volume of passive components is significant. To achieve a high number of voltage levels with minimal device count, this article presents a novel and generalized derivation method for a new family of tree-type active neutral-point-clamped (TANPC) multilevel topologies. By utilizing the two-level bridge and three-level neutral-point pilot bridge as fundamental cells, the proposed method enables the extension of output voltage levels in a simple and straightforward way. Each derived TANPC topology is equivalent to a single-pole multi-throw switch without the need for flying capacitors, where n+1 voltage levels can be generated with only 2n active switches. The related pulsewidth modulation and neutral-point voltage balancing strategies for the derived TANPC multilevel converter family are also introduced. Experimental results are presented, demonstrating the effectiveness of the proposed topology derivation method through the implementation of a novel fivelevel TANPC converter.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,954
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,251 · 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.

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

Citations19
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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