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Enregistrement W1965245585 · doi:10.1109/tpwrs.2013.2246841

SSR in Double-Cage Induction Generator-Based Wind Farm Connected to Series-Compensated Transmission Line

2013· article· en· W1965245585 sur OpenAlexaff
Rajiv K. Varma, Akshaya Moharana

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Systems · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Turbine Control Systems
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInduction generatorWind powerTurbineControl theory (sociology)EngineeringWind speedTransmission lineGenerator (circuit theory)MATLABElectric power transmissionMarine engineeringElectrical engineeringPower (physics)Computer sciencePhysicsMechanical engineeringMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Series compensation of transmission networks is being increasingly considered for integration of large wind farms to transfer bulk power. This paper presents the potential of subsynchronous resonance in large wind farms based on double-cage induction generators connected to a series-compensated line. A detailed linear state space model is presented for the wind plant and the transmission system. Eigenvalues are determined for a wide range of series compensation levels for various sizes of wind farms as well as a wind farm producing different power outputs. The potential of SSR involving both induction generator effect and torsional interaction is investigated in-depth. Eigenvalue analysis results obtained through Matlab simulations are validated by detailed electromagnetic transient simulation using PSCAD/EMTDC software. Studies are conducted for different commercially available double-cage induction generator-based wind turbines. SSR analysis in a realistic wind farm with identical wind turbine generators subjected to different wind speeds, and different sizes of wind turbine generators subjected to same wind speed are also carried out. It is shown that induction generator effect-based SSR can potentially occur for wind farms even at realistic levels of series compensation.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations114
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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