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Enregistrement W4409426239 · doi:10.1109/ojpel.2025.3560554

An Equivalent Dynamic Phasor Model for a Single-Phase Boost Power-Factor-Correction Converter

2025· article· en· W4409426239 sur OpenAlexafffund
Udoka C. Nwaneto, Andrew M. Knight

Notice bibliographique

RevueIEEE Open Journal of Power Electronics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced DC-DC Converters
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhasorPower factorControl theory (sociology)Boost converterThree-phasePower (physics)Factor (programming language)Phase (matter)Computer sciencePhysicsElectric power systemElectrical engineeringEngineeringVoltageArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To mitigate harmonic current flow in distribution systems, single-phase diode-bridge rectifiers (DBRs) are commonly equipped with active power factor correction (PFC) controllers. Achieving high power quality and dynamic performance in PFC controller design demands a precise understanding of PFC converter behavior. While detailed electromagnetic transient (EMT) simulations provide accurate insights, they are time-consuming. To address this, the dynamic phasor (DP) method offers a more efficient modeling approach for power converters. This paper introduces and explores the DP model of a single-phase boost PFC converter, along with guidelines to integrate it with existing simulation platforms. To overcome challenges arising from differing driving frequencies (line frequency for the DBR and switching frequency for the DC-DC converter) in the DP modeling of boost PFC converters, we employ the sign function to transform the dynamic model of the single-phase DBR and boost DC-DC converter into an equivalent single-phase active rectifier model. Subsequently, we convert this equivalent model into a DP model for the single-phase boost PFC converter. Utilizing small-signal analysis, we establish a systematic design procedure for using the proposed DP model to tune and optimize PFC controller gains. Simulations conducted in MATLAB/Simulink, along with error calculations, demonstrate a strong correlation between the proposed DP model and the detailed EMT model results, while also highlighting significant numerical simulation advantages of the DP model over the detailed EMT model. Experimental results further validate the practical utility of the proposed DP model in tuning control systems for single-phase boost PFC converters.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,307 · 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'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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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