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Enregistrement W4396753507 · doi:10.1109/tpel.2024.3398039

Highly Efficient Three-Level AC–AC Converter With Identical In-Phase and Antiphase Buck–Boost Operations

2024· article· en· W4396753507 sur OpenAlexaff
Hafiz Furqan Ahmed, Ashraf Ali Khan, Omar Al Zaabi, Seyyed Mohammad Javad Mousavi, Ebrahim Babaei

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Electronics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMultilevel Inverters and Converters
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNational Science and Technology Council
Mots-clésThree-phasePhase (matter)Buck converterBuck–boost converterInductorĆuk converterControl theory (sociology)Electrical engineeringElectronic engineeringComputer sciencePhysicsVoltageBoost converterEngineeringControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a new coupled-inductors based three-level bipolar buck-boost ac-ac converter is proposed. The proposed converter can produce highly efficient and symmetric in-phase and anti-phase buck and boost modes of operation with much lower component voltage and current stresses. This reduces the operation and design complexity, and helps to achieve a high-efficiency operation. The high-frequency modulating switches of proposed converter are implemented with coupled-inductor based dual-buck phase-leg, producing three-level input and output voltages, and providing inherent protection from voltage-source short-circuit issue during switch transitions. The other salient features of the proposed converter are no-commutation issue, no need of RC snubbers or dedicated safe-commutation algorithms, provision of high-quality and continuous input/output currents, and support for non-resistive loads. An in-depth circuit analysis of the proposed converter is provided based on proposed switch modulation strategies. The guidelines for component design/ selection are discussed, followed by the comparisons with state of the art three-level ac-ac converters. Finally, practical circuit verifications are performed on a laboratory assembled prototype.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,763
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,229 · 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'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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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