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Enregistrement W2755743537 · doi:10.1109/tec.2017.2752129

Generalized Parametric Average-Value Model of Line-Commutated Rectifiers Considering AC Harmonics With Variable Frequency Operation

2017· article· en· W2755743537 sur OpenAlexaff
Seyyedmilad Ebrahimi, Navid Amiri, Hamid Atighechi, Yingwei Huang, Liwei Wang, Juri Jatskevich

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Energy Conversion · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMultilevel Inverters and Converters
Établissements canadiensBC Hydro (Canada)Okanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmonicsThyristorRectifier (neural networks)Parametric statisticsControl theory (sociology)Computer scienceElectronic engineeringPower (physics)Line (geometry)CommutationNonlinear systemParametric modelElectric power systemVoltageEngineeringElectrical engineeringMathematicsPhysicsControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Line-commutated rectifiers are often utilized in machine-converter systems and many energy conversion applications. Simulation of such power systems using detailed switching models of rectifiers is computationally expensive, and as an alternative for system-level studies, the so-called average-value modeling (AVM) techniques have become indispensable. The parametric AVM (PAVM) uses a computerized approach for establishing the key relationships between the averaged ac and dc variables. In this paper, a generalized PAVM (GPAVM) is proposed, which extends several previously proposed models. The new GPAVM includes the ac harmonics in thyristor-controlled rectifier models considering their nonlinear dependency on the line frequency. The new model is verified using detailed simulations and experimental results and is demonstrated to have better accuracy in a wider range of operating conditions and speeds/frequencies.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,223
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'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

Citations34
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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