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Enregistrement W2749692812 · doi:10.24200/sci.2016.3997

Wide-band modeling of modular multilevel converters using extended-frequency dynamic phasors

2016· article· en· W2749692812 sur OpenAlexafffund
Shailajah Rajesvaran, Shaahin Filizadeh

Notice bibliographique

RevueScientia Iranica · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHVDC Systems and Fault Protection
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsManitoba Hydro
Mots-clésThévenin's theoremPhasorModular designWidebandComputer scienceConvertersSynchronization (alternating current)Electronic engineeringHarmonicTransient (computer programming)Frequency bandHarmonicsControl theory (sociology)VoltagePower (physics)Electric power systemEngineeringEquivalent circuitElectrical engineeringControl (management)TelecommunicationsBandwidth (computing)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a model for a Modular Multilevel Converter (MMC) using extended-frequency dynamic phasors. The model is based upon a series of harmonicfrequency representations that are obtained for the fundamental and dominant harmonic components. Depending on the requirements of the study to be conducted and the desired level of model accuracy, a low-order model (i.e., average-value) or an arbitrarily wideband model may be constructed. The paper describes the principles of modeling using extended-frequency dynamic phasors, and applies them to an MMC connected to a power system represented using a Thevenin equivalent. The model contains details of the MMC's control system including its high-level control circuitry, as well as voltage balancing and synchronization components. The developed model is then validated by comparing it against a fully-detailed electromagnetic transient (EMT) simulation model developed in PSCAD/EMTDC simulator. Comparisons are made to establish the accuracy of the model (both its low-order and wide-band variants) and to assess the computational advantages it o ers compared to conventional EMT models.

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)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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