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Enregistrement W2621129841 · doi:10.1049/iet-gtd.2016.1574

Contribution to stability analysis of power hardware‐in‐the‐loop simulators

2017· article· en· W2621129841 sur OpenAlexaffabout
Olivier Tremblay, Handy Fortin‐Blanchette, Richard Gagnon, Y. Brissette

Notice bibliographique

RevueIET Generation Transmission & Distribution · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReal-time simulation and control systems
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureHydro-Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStability (learning theory)Loop (graph theory)Computer sciencePower (physics)Hardware-in-the-loop simulationPower analysisControl engineeringControl theory (sociology)EngineeringEmbedded systemControl (management)MathematicsArtificial intelligenceAlgorithmPhysicsMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study establishes a new basis for understanding the stability of power hardware‐in‐the‐loop (PHIL) systems considering their hybrid (analogue/digital) nature. Such systems are known to have closed‐loop stability issues due to delays between the simulator and the power amplifier (PA). This work demonstrates that the conventional method for determining the stability criterion, which considers the system as a continuous model, is not appropriate. A new method of assessing the stability of a PHIL system based on discrete‐time impedance frequency responses is thus presented. Hydro‐Québec's Research Institute will use this innovative approach for the development of its own PHIL system, which will involve connecting the institute's real‐life experimental distribution test line to its large‐scale real‐time digital simulator through a 25‐kV, 10‐MVA PA. The validity of the new method is demonstrated for simulation models of a well‐known inductive system and of a distribution feeder connected to a large‐scale power system.

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)0,002
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,244 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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