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Enregistrement W4404241514 · doi:10.3390/en17225600

A Comparative Analysis of Efficiency and Losses in a 5 kW Hybrid and Full-SiC Converter, for PV Applications in Austria

2024· article· en· W4404241514 sur OpenAlexaff
Rupak Chakraborty, Troy Eskilson, Sumanta Biswas, Markus Makoschitz

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSilicon Carbide Semiconductor Technologies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesBundesamt für Energie
Mots-clésPhotovoltaic systemAutomotive engineeringElectrical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wide Bandgap (WBG) devices like SiC-MOSFETs have become quite popular in recent times due to their superior switching characteristics, high current carrying capability and temperature stability. They are being adopted for many different applications and for a wide range of power levels. For the case of PV applications, manufacturers are considering moving to SiC-based topologies due to higher converter efficiencies and improved power density. However, the present industry largely uses hybrid approaches (IGBT + SiC-diode) to optimize system cost. The aim of this paper is to present a fair comparison of an industry-grade hybrid converter with another similar counterpart where only the Si device has been replaced with the SiC device. The effects of such a direct replacement on the efficiency and losses of the converter are studied under various power ratings. Both converters consist of two stages—a boost converter and a three-phase three-level DC to AC converter. Simulation and experimental results comprehensively indicate a higher efficiency (improvements of up to 8 percent points) for the full-SiC converter, and this is more prominent at low input voltages, where the boost converter is active. However, the gains in efficiency are moderate for high input voltages (1 percent point at nominal voltage), where the boost converter is bypassed, and the losses are almost entirely attributed to the inverter. When set in the backdrop of the Austrian inverter market, the use of SiC devices in PV inverters has the potential for an estimated savings of 37.5 GWh/year in terms of loss reduction.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,562
Score d'incertitude au seuil0,351

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,253 · 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'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

Citations2
Publié2024
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Résumé présentoui

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