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Enregistrement W2746374726 · doi:10.1049/iet-gtd.2017.0299

Adaptive non‐linear neural control of wide‐area power systems

2017· article· en· W2746374726 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIET Generation Transmission & Distribution · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower System Optimization and Stability
Établissements canadiensHydro-QuébecCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Computer scienceArtificial neural networkController (irrigation)Adaptive controlElectric power systemLyapunov functionPower (physics)Control engineeringControl (management)Nonlinear systemEngineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, the authors propose an adaptive neural network (NN) excitation control for wide‐area power systems. Compared with most existing approaches, the system dynamics is assumed to be totally unknown, which is approximated by a two‐layer NN in an online manner, i.e. no offline training is required. With the help of NN approximation, it is not necessary to pay much attention to system modelling since this modelling is of great difficulty and inaccurate. In addition, the tuning of controller parameters in most existing control designs is avoided as well, which simplifies the controller design. It is proved that all the signals in the closed loop are bound using Lyapunov analysis. Finally, numerical analysis has been conducted on an IEEE 39 Bus power system to verify the effectiveness of the proposed adaptive controller.

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.

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 enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil0,706

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,210 · 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