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Enregistrement W2138894308 · doi:10.1109/pes.2004.1372821

Reduced-order realization of a nonlinear power network using companion-form state equations with periodic coefficients

2004· article· en· W2138894308 sur OpenAlexafffund
Taku Noda, A. Semlyen, Reza Iravani

Notice bibliographique

RevueIEEE Power Engineering Society General Meeting, 2004. · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower System Optimization and Stability
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNonlinear systemControl theory (sociology)Frequency domainTransfer functionLinearizationTime domainHarmonic balanceOperating pointMathematicsComputer scienceApplied mathematicsMathematical analysisEngineeringPhysicsElectronic engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary form only given. This paper presents a methodology for the identification of a reduced-order dynamic equivalent of a nonlinear power network for the simulation of electromagnetic transients. The equivalent is deduced from the observer companion form of the state equations with periodic coefficients and includes the effects of the nonlinearity of the power network at its operating point. A previously proposed concept, the harmonic domain dynamic transfer function (HDDTF) is used to characterize the network's transient behavior, superimposed on the steady state. The HDDTF is obtained by linearization of the nonlinear state equations of the network corresponding to harmonic perturbations applied to the steady-state operating point. Then reduced-order companion-form state equations with periodic coefficients are fitted to the HDDTF in the frequency domain using a least-squares procedure based on the SVD and QR algorithms. The SVD algorithm serves to determine an appropriate model order. A test network with nonlinear inductances is used to demonstrate the performance of the identification method as well as the time-domain simulation results.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,598
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,211 · 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.

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

Citations1
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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