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Enregistrement W2605980053 · doi:10.1109/tie.2017.2694405

High-Accuracy Impedance Detection to Improve Transient Stability in Microgrids

2017· article· en· W2605980053 sur OpenAlexafffund
Francisco Paz, Martin Ordonez

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Industrial Electronics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésElectrical impedanceTransient (computer programming)Stability (learning theory)Transient analysisFocused Impedance MeasurementControl theory (sociology)Computer scienceElectronic engineeringTransient responseMaterials scienceEngineeringElectrical engineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The advancements in dc microgrids and the increase in distributed generation systems have led to a new trend toward the coexistence of multiple power converters from different sources (renewable, storage, etc.) supplying a variety of loads of different natures in a weak network. The loads can behave as passive loads (resistances) or be implemented by tightly regulated power converters, leading to constant power load (CPL) behavior. The CPLs present a characteristic negative incremental resistance that can alter the response of the system, even causing instability. In this work, a novel embedded technique based on a digital lock-in amplifier is proposed that enables the real-time detection of the dynamic impedance present in a power converter. The proposed technique uses a very efficient algorithm, along with standard sensors available in the converter, to measure the magnitude and phase of the dynamic load, and uses this information to improve the performance of the converter. A sample application of the proposed technique in an adaptive control system is described. Although the total output power of the converter is independent of the nature of the load, the converter's dynamic response is not. The interaction of the CPL, passive load, and control loop will determine not only the stability but also the transient response. The proposed instrument allows the incremental load of the converter to be accurately measured while reducing the complexity and sensor requirements, and improving the performance of the controller. Simulations of the proposed technique are presented to illustrate its behavior. Experimental results for different kinds of loads are presented to validate the proposed strategy.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations18
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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