A new fuzzy-wavelet based representative quality power factor for stationary and nonstationary power quality disturbances
Notice bibliographique
Résumé
Power factor is an important index for evaluating the transmission efficiency in electric power system (EPS) along with the quality of the transmitted power. Three different power factors currently exist in the standards to satisfy those requirements namely; displacement, transmission efficiency and oscillation power factors. Currently those three power factors are defined according to the fast Fourier transform (FFT) which produces inaccurate results in case of nonstationary (sinusoidal or nonsinusoidal) waveforms. Therefore in this paper, the three power factors are redefined in the time-frequency domain using the wavelet packet transform (WPT) that proves to be capable of accurately measuring and representing EPS waveforms especially under nonstationary disturbances. Then a new fuzzy-wavelet based representative quality power factor module is developed to amalgamate the three redefined power factors into one single index called fuzzy-wavelet representative quality power factor (FWRQPF). The advantage of the new index is to evaluate quantitatively, qualitatively and accurately the power transmission efficiency while benefiting from the advantages of fuzzy systems to be simple, easy to be used with no need for an expert since it contains its own knowledge base. The new index can be indicative for billing purposes, evaluating the PQ in deregulated markets, help deciding suitable PQ mitigation and power factor correction techniques for power factor improvements under stationary or nonstationary operating conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».