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🔥 内容介绍
本论文针对准 Z 源 AC - AC 变换器因高频开关动作导致波形畸变,进而影响端电压质量的问题展开研究。通过深入分析高频开关引起波形畸变的机理,提出基于拓扑结构改进和控制策略优化的综合解决方案。研究表明,优化后的拓扑与控制策略能够有效抑制波形畸变,实现准 Z 源 AC - AC 变换器最佳端电压输出,提升变换器的电能质量和运行性能,为其在电力电子领域的广泛应用提供理论与技术支持。
一、引言
1.1 研究背景
准 Z 源 AC - AC 变换器凭借其独特的拓扑结构和优良特性,如升降压灵活、器件电压应力低等,在分布式发电、电机驱动、新能源汽车等多个电力电子应用领域展现出巨大的应用潜力 。随着电力电子技术向高频化、高效化方向发展,准 Z 源 AC - AC 变换器的开关频率不断提高,虽然这有助于减小磁性元件体积、提升功率密度,但高频开关动作不可避免地会带来波形畸变问题 。波形畸变会导致端电压偏离理想正弦波形,产生谐波分量,不仅降低了电能质量,还可能影响负载正常运行,甚至对电网造成谐波污染,因此研究解决高频开关引起的波形畸变,实现最佳端电压输出具有重要意义。
1.2 研究目的与意义
本研究旨在深入剖析准 Z 源 AC - AC 变换器中高频开关引发波形畸变的原因,通过改进拓扑结构和优化控制策略,有效抑制波形畸变,实现变换器最佳端电压输出,提高电能质量和系统运行稳定性。研究成果将为准 Z 源 AC - AC 变换器的优化设计和性能提升提供理论依据和技术方案,有助于推动该变换器在更多领域的可靠应用,促进电力电子技术的发展与进步。
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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
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2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
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