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Enregistrement W1968712009 · doi:10.1109/tie.2011.2157296

Digital Hardware Emulation of Universal Machine and Universal Line Models for Real-Time Electromagnetic Transient Simulation

2011· article· en· W1968712009 sur OpenAlexaff
Yuan Chen, Venkata Dinavahi

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Industrial Electronics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReal-time simulation and control systems
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmulationHardware emulationField-programmable gate arrayTransient (computer programming)Computer scienceOscilloscopeVHDLReal-time simulationEmtpEmbedded systemComputer hardwareSoftwareHardware-in-the-loop simulationPower (physics)Electric power systemDetector

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Real-time electromagnetic transient simulation plays an important role in the planning, design, and operation of power systems. Inclusion of accurate and complicated models, such as the universal machine (UM) model and the universal line model (ULM), requires significant computational resources. This paper proposes a digital hardware emulation of the UM and the ULM for real-time electromagnetic transient simulation. It features accurate floating-point data representation, paralleled implementation, and fully pipelined arithmetic processing. The hardware is based on advanced field-programmable gate array (FPGA) using VHDL. A power system transient case study is simulated in real time to validate the design. On a 130-MHz input clock frequency to the FPGA, the achieved execution times for UM and ULM models are 2.5 μs and 1.42 μs, respectively. The captured real-time oscilloscope results demonstrate high accuracy of the emulator in comparison to the offline simulation of the original system in the EMTP-RV software.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations78
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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