Simulation of transients on frequency dependent transmission lines using an improved multipoint Padé approximation technique
Notice bibliographique
Résumé
Transmission line structures are commonly found in electrical power delivery systems. Efficient transient simulations of transmission line networks are important for characterization of power system performance. Conventionally, transients on power transmission lines are computed using time domain techniques such as PSCAD simulator [1] and the computational effort associated is generally high. In the last decade, model order reduction techniques, such as multipoint Padé approximation method, have been introduced for the analysis of interconnect networks containing transmission lines and have demonstrated a high computational efficiency as compared to conventional circuit simulation methods [2]-[5]. Multipoint Padé approximation method employs all moment sets available at all updated frequency expansion points and can be used to efficiently obtain a closed-form solution of the linear networks in the presence of distributed transmission line models. Despite its success in solving interconnect circuit problems, applications of multipoint Padé approximations to transients simulation of power transmission lines are not always straightforward. This is because transmission lines in power systems are generally high frequency dependent as compared to those found in typical high-speed interconnect circuits, resulting in solution instability of multipoint Padé approximations. More specifically, the matrix that is used to yield coefficients of Padé rational transfer function is prone to be ill-conditioned when multipoint Padé approximation method is applied to simulate frequency dependent power transmission lines.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».