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Enregistrement W2074890888 · doi:10.1109/ipec.2010.5542170

Opportunities for power quality improvement through DG-grid interfacing converters

2010· article· en· W2074890888 sur OpenAlexaff
Jinwei He, Md. Shirajum Munir, Yunwei Li

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterfacingDistributed generationConvertersPower electronicsElectrical engineeringAC powerVoltage sagVoltage optimisationComputer scienceElectronic engineeringElectric power systemPower factorEngineeringGridSwitched-mode power supplyVoltage regulationVoltagePower (physics)Power qualityRenewable energy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Power electronics technology is becoming an increasingly important aspect of today's power distribution system. It is the key interface to connect distributed energy resource (DER) to the utility and the local loads. With the increased penetration of power electronics based distributed generation (DG) systems, the power quality requirements are becoming more stringent. On the other hand, if controlled and regulated properly, the DG-grid interfacing converters are able to improve the system efficiency and power quality, in addition to the primary function of real power injection. This paper discusses the opportunities for power quality improvement through the DG-grid interfacing converters. While the harmonic voltage compensation is the focus of this paper, a number of other ancillary functions, such as unbalance voltage compensation, voltage sag mitigation and reactive power compensation, can be realized in a similar manner. Two alternative DG control methods, namely current controlled DG and voltage controlled DG, are considered and the associated power quality compensation strategies are developed. Simulation results and experimental results from a three-phase 5 kVA laboratory DG prototype are provided.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations30
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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