Frequency Locked Phase Estimation Under Harmonically Distorted Conditions
Notice bibliographique
Résumé
A novel method is proposed for the estimation of the fundamental component of harmonically distorted power line voltage. Common estimation techniques involve a multiplication of the line voltage signal with an estimate of the fundamental line voltage component, to measure the discrepancy between the line phase and the estimated phase, which results in undesired frequency components in the phase error signal. These new frequency components cause ripple in the output phase estimation, which can typically be reduced by low-pass filtering following the phase detection, at the expense of slowing down the overall dynamic response of the synchronization process. To address the harmonic distortion in the line voltage signal, the proposed method measures the phase error by directly subtracting the incoming signal from a one-cycle delayed copy of this same signal. This error signal is then used to adapt the sampling rate to store exactly one cycle of the input signal. For a harmonically distorted signal, this produces a zero steady state phase error signal, and a ripple-free sampling frequency. This sampling clock signal serves to operate a fixed discrete frequency quadrature signal generator, used to perform a sliding correlation of the input signal with the quadrature signals, to extract an estimate of the line voltage fundamental component. The principal feedback loop in the proposed method thus aims only at frequency tracking, resulting in faster overall response. Furthermore, due to notching distortion commonly encountered in power systems, an additional mechanism is proposed to attenuate the impact of such distortion. Simulation results are presented to validate this proposed method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».