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Enregistrement W7125794305 · doi:10.26634/jcir.13.1.22256

Modeling of a multilevel SPWM inverter for photovoltaic system applications

2025· article· en· W7125794305 sur OpenAlexaff
Pothi Prasanna, Chabukswar Punam, Gour Shruti, Kelapure Renuka, Tamboli Tanjila

Notice bibliographique

Revuei-manager s Journal on Circuits and Systems · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMultilevel Inverters and Converters
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPulse-width modulationInverterPhotovoltaic systemVoltageControl theory (sociology)RectificationHarmonicPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a result of its current popularity, solar energy is linked to a network. The innovative interchangeable Jetter topology of this initiative, including SPWM and H-bridge inverters, is not very harmonious. The number of advanced sinus-PWM switching processes is 1/4, which is UPWM and BPW technology. The new optimized PWM labor mechanism is then thoroughly explained. In the proposed optimized PWM technology, as many switches have a fourth switch as traditional unipolar and bipolar PWMs. A practical forward control method, based on a clear, simplified PWM strategy, is created to improve the performance of rectification and inverter modes compared to traditional dual-loop control systems. Compared to unipolar and bipolar PWM, the simplified PWM method with the proposed forward control system is more efficient and has lower harmonic distortion. Furthermore, the simplified PWM operation proposed in inverter mode has a higher available basic output voltage (VAB) compared to unipolar and bipolar PWMs. By comparing the multilevel version with a sophisticated inverter, the extended inverter produces a sinus-shaped output voltage and power shaft shape, as it uses four switches instead of the six used by the multilevel inverter. When comparing how to switch between SPWM and UPWM, SPWM switching technology increases the efficiency of the inverter and at the same time reduces general harmonics. The PIC16F72A implemented a sophisticated inverter model and checked the results.

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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,212 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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