MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2737072496 · doi:10.1049/iet-rpg.2017.0392

Inertial response from wind power plants during a frequency disturbance on the Hydro‐Quebec system – event analysis and validation

2017· article· en· W2737072496 sur OpenAlexaffabout
Mohamed Asmine, Charles‐Éric Langlois, Noël Aubut

Notice bibliographique

RevueIET Renewable Power Generation · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Turbine Control Systems
Établissements canadiensHydro-Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisturbance (geology)Environmental scienceWind powerEvent (particle physics)Electric power systemInertial frame of referenceControl theory (sociology)Power (physics)Computer scienceEngineeringGeologyPhysicsElectrical engineeringControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To better assess the contribution of wind power plants (WPPs) during disturbances, Hydro‐Québec TransÉnergie (HQT), the main transmission system operator in the Quebec Interconnection, uses on‐line monitoring to record data at the point of common coupling of each WPP. This data is used to analyse their performance during voltage and frequency disturbances. Until recently, very few WPPs were able to provide an inertial response (IR) for under‐frequency events. On 28 December 2015, a generation loss of 1700 MW caused a frequency nadir of 59.08 Hz on the system, to which most WPPs required to provide IR contributed significantly. The analysis of the event showed that the behaviour of the WPPs had a significant effect on the recovery of the system frequency. This study presents the performance analysis of WPPs during this under‐frequency event. The analysis is based on data collected from 25 large‐scale WPPs in operation and equipped with the IR feature as required by HQT. Field measurements and simulation results are used to emphasise the effect of the active power reduction during the recovery phase. Impacts of the IR from the WPPs as used on the Hydro‐Quebec system are discussed.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,319
Score d'incertitude au seuil0,641

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,195 · 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'étudeObservationnel
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

Citations24
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIET Renewable Power GenerationMême sujetWind Turbine Control SystemsTravaux en français237 207