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Enregistrement W2140696504 · doi:10.6000/1927-520x.2014.03.02.4

Fuente AC programable basada en convertidor multinivel asimétrico en cascada para la reproducción controlada de fenómenos de calidad de energía eléctrica

2014· article· en· W2140696504 sur OpenAlexvenueno aff
Yogesh C. Bangar, Tawseef Khan, Amit Kumar Dohare, D. V. Kolekar

Notice bibliographique

RevueJournal of Buffalo Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLivestock Management and Performance Improvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDivision (mathematics)Veterinary medicineDemographyBiologyGeographyMedicineMathematicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La creciente integración de generación distribuida, convertidores electrónicos y cargas no lineales ha incrementado la presencia de fenómenos de calidad de energía en los sistemas eléctricos. Su estudio experimental requiere plataformas capaces de reproducir eventos bajo condiciones controladas, debido a que los registros de campo no siempre permiten imponer magnitud, duración y frecuencia definidas. Desarrollar y validar una fuente basada en convertidor multinivel para la reproducción de fenómenos de calidad de energía en laboratorio. La propuesta se implementó sobre un convertidor multinivel asimétrico y combinó un modelo analítico basado en series de Fourier con un algoritmo de optimización para obtener los estados y tiempos de conmutación requeridos. La validación se realizó mediante simulación en Matlab/Simulink y pruebas experimentales sobre una condición base de 110 V RMS a 60 Hz. La plataforma permitió reproducir de forma controlada depresión de tensión, elevación de tensión, interrupción y variación de frecuencia. En los fenómenos definidos por variación de tensión eficaz, las mediciones experimentales presentaron errores porcentuales entre 0.09 % y 3 % respecto a los valores programados. Para la frecuencia, se verificó la generación de escenarios a 58 Hz y 62 Hz, por fuera del rango nominal. La plataforma reproduce de forma controlada los cuatro fenómenos evaluados con errores en V_RMS no superiores al 3 % y un THDv experimental del 2 %, cumpliendo el límite del 5 % de IEEE 519-2022, posicionándola como alternativa de bajo costo para laboratorios.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,229 · 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
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

Citations2
Publié2014
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Résumé présentoui

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