MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2074673724 · doi:10.1109/tpwrs.2015.2393372

Decentralized Supplementary Control of Multiple LCC-HVDC Links

2015· article· en· W2074673724 sur OpenAlexaff
Sahar Pirooz Azad, Joshua A. Taylor, Reza Iravani

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Systems · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHVDC Systems and Fault Protection
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésController (irrigation)Control theory (sociology)Automatic Generation ControlDecentralised systemControl engineeringComputer scienceControl (management)Electric power systemOptimal controlStability (learning theory)Noise (video)EngineeringControl systemPower (physics)Mathematical optimizationMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a decentralized wide-area coordinated supplementary control of multiple line-commutated converter (LCC)-HVDC links to 1) prevent interactions among the HVDC links and 2) enhance the damping of the inter-area oscillatory modes. The proposed approach is based on the sparsity-promoting optimal control. The main features of the proposed approach are 1) it requires minimal communication infrastructure to achieve the control objectives and thus reduces the impacts of communication delays and noise, 2) it entails in an optimal gain which preserves the closed-loop stability and 3) it does not require the estimates of the system states. The performance of the proposed controller is evaluated based on eigen analysis and time-domain simulation of an interconnected AC system that includes five LCC-HVDC links. Performance of the proposed controller is also compared with those of fully centralized and conventional local supplementary controllers and its merits are highlighted. The studies indicate the proposed controller, based on 13 remotely communicated signals, provides similar performance as that of a fully centralized optimal controller using 2050 communicated signals and is far superior to the conventional local supplementary controllers.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations32
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Transactions on Power SystemsMême sujetHVDC Systems and Fault ProtectionTravaux en français237 207