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Enregistrement W2570398923 · doi:10.1109/tpwrd.2017.2650480

A Digital Frequency Adaptive Synchronization Unit for On- and Off-Grid Systems

2017· article· en· W2570398923 sur OpenAlexaff
Essam S. Elsahwi, Adrian Z. Amanci, F.P. Dawson

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Delivery · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Adaptive filterPhase distortionElectronic engineeringEngineeringComputer scienceFinite impulse responseFilter (signal processing)Electrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the analysis and implementation details of a frequency adaptive synchronization unit (FASU) capable of extracting the positive, negative, and zero sequence components of a three-phase signal as well as real-time tracking of the amplitude, phase, and frequency of the positive sequence component. The FASU consists of three subsystems: First, a sequence component extractor block based on a fast retrieval technique, second, a zero-crossing peak detection system with dynamic dc compensation and, third, a frequency adaptive multi-input multioutput low-pass finite-impulse response filter. The frequency adaptive filter is able to provide filtering of the positive sequence component over a wide frequency range (40-2000 Hz), in the presence of significant input signal distortion (total harmonic distortion as high as 100%). The system achieves a worst case transient response time of one and a half-cycle of the input period, in the event of input transients such as balanced/unbalanced amplitude sags and swells, balanced/unbalanced phase steps, and positive/negative frequency ramps (up to 700 Hz/s). The proposed system is suitable for use in islanded microgrids, in the aerospace industry, and as a phasor measurement unit. The system is implemented as a proof of concept on a field programmable gate array hardware platform.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,647

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,187 · 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 tête enseignante, 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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