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Enregistrement W1974055302 · doi:10.1109/tpwrs.2014.2361451

On Dynamic Evaluation of Harmonics Using Generalized Averaging Techniques

2014· article· en· W1974055302 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Systems · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Quality and Harmonics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrequency domainTime domainHarmonicsSpurious relationshipHarmonicTransient (computer programming)Domain (mathematical analysis)Computer scienceFourier transformWaveformControl theory (sociology)Fictitious domain methodMatching (statistics)Harmonic analysisAlgorithmMathematicsMathematical analysisEngineeringPhysicsAcousticsVoltageArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two distinct methods of applying generalized averaging techniques appear in the literature. The first method involves a direct mathematical mapping of all system equations and inputs into the frequency domain to produce harmonic coefficients that precisely match those produced by a sliding window Fourier decomposition during transient events. Although this approach reproduces the same harmonic coefficients as a sliding window decomposition, it is shown that reconstruction of the time domain waveforms does not match the response of the underlying time domain system during transients. In contrast, a second method has recently been employed by some researchers that does not strictly map all system equations and inputs into the frequency domain, and yet it has been shown to precisely reproduce time domain results during transients. This paper shows that this matching of the time domain transients comes at the expense of introducing spurious dynamics into the associated harmonic domain model, which may not exist in the underlying time domain system. The limitations and implicit assumptions behind these two methods are identified and compared, thus allowing researchers to readily determine which compromises are to be made based on the application in question.

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.

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)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,809
Score d'incertitude au seuil0,867

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,248 · 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