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Enregistrement W2114834373 · doi:10.1109/tpwrd.2014.2318024

Extended C37.118.1 PMU Algorithms for Joint Tracking of Fundamental and Harmonic Phasors in Stressed Power Systems and Microgrids

2014· article· en· W2114834373 sur OpenAlexaffabout
Mohamed Chakir, Innocent Kamwa

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Delivery · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIslanding Detection in Power Systems
Établissements canadiensHydro-QuébecUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhasorHarmonicsHarmonicControl theory (sociology)Fundamental frequencyHarmonic analysisElectric power systemMicrogridElectronic engineeringPhasor measurement unitEngineeringTotal harmonic distortionSpectral leakageComputer scienceFast Fourier transformAlgorithmPower (physics)VoltageElectrical engineeringAcousticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper extends synchrophasor algorithms approximating C37.118.1 filtering requirements to provide phasor measurement units (PMUs) with the capability of accurately tracking single-phase harmonic phasors subject to varying nominal frequency and out-of band interharmonic interference. The fastest solution is built on a Kalman filter (KF) bank responding with notches at harmonic frequencies, while the most accurate solution relies on a five-cycle finite-impulse-response filter with more than 80-dB harmonic rejection. Highly distorted standardized test signals following WECC and Hydro-Québec experiences for stressed transmission systems and IEC recommendations for medium- and low-voltage system distortions are used to demonstrate the good performance of the two algorithms in tracking nonstationary fundamental and harmonics quantities. The two schemes are compared advantageously in terms of computation speed and performance with a four-cycle short-time fast Fourier transform algorithm. Finally, the effectiveness of harmonic phasors-enabled PMUs is demonstrated on a generation-rich microgrid subjected to a severe fault, followed by an offnominal frequency operation in islanded mode and subsequent grid re synchronization.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations105
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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