Linear time complexity sorting algorithms for electromagnetic transient simulation of MMC‐HVdc system
Notice bibliographique
Résumé
In the electromagnetic transient (EMT) simulation programs, the candidate integration methods backward Euler (BE) method and Trapezoidal rule (TR) are normally used to discretise the submodule capacitors in modular multilevel converter (MMCs). This study proposes linear time complexity sorting algorithms for nearest level control‐based BE and TR MMC models to further accelerate the EMT simulation of the equivalent MMC‐HVdc models. First, the capacitor voltage increments in the charging and discharging processes are investigated from an EMT point of view. Second, for both BE and TR methods, although the actual capacitor voltage increments are not identical at each time step, the voltage ranking of the capacitors from the same inserted/bypassed category at each control period are proved to be unchanged. Taking this advantage, when preparing the entire ranked voltage table for the next control period, the sorting can be significantly simplified since one only needs to compare the capacitor voltages from capacitor categories of ascending orders. Third, when implementing the sorting algorithms, at most ( N –1) comparisons for BE model and (2 N –3) comparisons for TR model are required, showing that the proposed sorting algorithms have linear time complexities. Finally, all the proposed approaches are validated by EMT simulations on MATLAB/Simulink.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».