Utilization a Flying Capacitor Multicell Converter Based Adaptive Shunt Active Power filter to Enhance Power Quality
محل انتشار: بیست و پنجمین کنفرانس بین المللی برق
سال انتشار: 1389
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,356
فایل این مقاله در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
PSC25_030
تاریخ نمایه سازی: 24 بهمن 1390
چکیده مقاله:
Increasing use of nonlinear loads in industry and their accompanying contrary side effects such as profit deficit to customers have caused many economic and power quality problems to arise. Harmonic currents drawn from utility as a consequence of utilization nonlinear loads can be considered as one of these causes which are purified using shunt passive, active or hybrid filters. Multicell converters are a very appropriate alternative for medium voltage and high power applications. So implementation of flying capacitor multicellconverters (FCMCs) based shunt active power filters using artificial neural network is investigated in this paper. State-space representation of FCMCs is also derived. Numerical solution of these timedomain differential equations leads to acquire flying capacitors transient and steady state voltages and converter output voltage. Experimental results of 5 level FCMC is also given in the paper.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Vahid Dargahi
Center of Excellence for Power System Automation and Operation Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran
Mohammad Jafar Zandzadeh,
Center of Excellence for Power System Automation and Operation Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran
Mehdi Salehifar
Center of Excellence for Power System Automation and Operation Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran
Abbas Shoulaie
Center of Excellence for Power System Automation and Operation Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :