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Enregistrement W2766127716 · doi:10.1109/isgt.2017.8086029

Analyzing subsynchronous torsional interactions in large-scale power systems in frequency domain

2017· article· en· W2766127716 sur OpenAlexaff
Pouya Zadkhast, Frederic Howell, Xi Lin, Lei Wang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower System Optimization and Stability
Établissements canadiensPowertech Labs (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapacitorElectric power systemCompensation (psychology)Series (stratigraphy)Control theory (sociology)Computer scienceProcess (computing)Frequency domainMode (computer interface)Power (physics)EngineeringVoltagePhysicsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a generic technique for analyzing subsynchronous torsional interaction (SSTI) between series capacitors and multi-mass shaft system in steam turbinegenerators. The proposed method focuses on application of the method in large-scale power systems where the SSTI study is to be carried out for large number of generators, different compensation levels, and various contingencies. The proposed methodology encompasses three steps: 1) Performing a network frequency scan to identify generators that are likely to show SSTI, also called critical generators; 2) Finding local mode of critical generators to identify critical torsional modes that are likely to interact with series capacitors; 3) Using frequency of critical modes as initial guess to trace them in the full system and find associated damping. This three-step procedure reduces computational cost while minimizing possibility of missing any torsional interaction in the system. Moreover, the developed procedure highly automates the process of finding subsynchronous modes and minimizes user interaction.

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 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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,283
Score d'incertitude au seuil0,643

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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,239 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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