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Enregistrement W1971363881 · doi:10.1109/ias.2012.6374109

A frequency adaptive three-phase Sequence Detector Synchronization System for power systems applications

2012· article· en· W1971363881 sur OpenAlexaff
Essam S. El Sahwi, Adrian Z. Amanci, F.P. Dawson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmonicsPhase detectorTotal harmonic distortionDetectorSynchronization (alternating current)Phase distortionControl theory (sociology)Field-programmable gate arrayAmplitudePhase (matter)Computer scienceSIGNAL (programming language)Phase-locked loopDistortion (music)Electronic engineeringEngineeringElectrical engineeringVoltagePhysicsTopology (electrical circuits)Computer hardwareTransmission (telecommunications)Telecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a Sequence Detector Synchronization System (SD-SS) capable of extracting the positive, negative and zero sequence components of a three phase signal. The system is frequency adaptive, and provides real time frequency, phase and amplitude estimations of the extracted positive sequence component. The SD-SS is able to operate over a wide range of frequencies (40-2000Hz), and in the presence of significant input signal distortion (THD as high as 100%). The SD-SS dynamically compensates for DC offsets and is capable of achieving parameter estimations in compliance with the IEEE Std.C37.118-2011 for synchrophasors. The system employs an adaptive FIR filtering technique that offers a high degree of immunity to harmonics and notch-types disturbances over the full operating range of frequencies. In the event of input transients such as balanced/unbalanced amplitude sags and swells, balanced/unbalanced phase steps and positive or negative frequency ramps (up to 700Hz/sec), the system achieves a worst case transient response time of 2 cycles of the input period. The SD-SS is implemented as a proof of concept on a Field Programmable Gate Array (FPGA) platform.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil0,549

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 GPT0,227
Écart entre enseignants0,213 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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