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Enregistrement W2551072710 · doi:10.1109/tpwrd.2016.2626266

Challenges of Power Converter Operation and Control Under Ferroresonance Conditions

2016· article· en· W2551072710 sur OpenAlexaff
Afshin Rezaei‐Zare, Amir H. Etemadi, Reza Iravani

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Delivery · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnetic Properties and Applications
Établissements canadiensUniversity of TorontoPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFerroresonance in electricity networksElectric power systemPower (physics)Control theory (sociology)Power controlEngineeringControl (management)Electrical engineeringVoltageComputer scienceTransformerPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the challenges that the power converters with dq-frame-based control confront when subjected to ferroresonance. This is mainly due to two main properties of the widely used dq-frame control systems. It is demonstrated in this paper that regardless of the phase-to-ground or phase-tophase voltage measurement, the dq-frame control only responds to phase-to-phase voltage variations. Furthermore, the PI controllers, which are employed in conjunction with the dq reference frame, can inherently only track dc references and reject dc disturbances. Consequently, a dq-based PI controller can only respond to the positive-sequence phase-to-phase voltage variations, effectively. This, in turn, limits the disturbance mitigation capability of the power converter. This study investigates the impacts of the ferroresonance phenomenon on the control system response and the operating conditions of the power converters. Based on a droop-based dq frame controller, the behavior of an electronically interfaced distribution generation system is studied, under various transient conditions. In spite of a promising performance under the load change and islanding scenarios, the dq-frame-based controller of the power converter fails to detect and respond to the voltage fluctuation and excessive overvoltages as a result of ferroresonance.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,229
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 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'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

Citations8
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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