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Enregistrement W2786456277 · doi:10.1109/tii.2018.2799594

Time-Delay Analysis of Wide-Area Voltage Control Considering Smart Grid Contingences in a Real-Time Environment

2018· article· en· W2786456277 sur OpenAlexaff
S. M. Muyeen, Ahmed Al‐Durra, Innocent Kamwa, Mohammad A. S. Masoum, Syed Islam

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Industrial Informatics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Security and Resilience
Établissements canadiensHydro-Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTestbedReal Time Digital SimulatorSmart gridPhasorGridController (irrigation)Computer scienceElectric power systemPhasor measurement unitTransmission (telecommunications)Real-time computingEmbedded systemEngineeringPower (physics)Electrical engineeringTelecommunicationsComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper addresses the time-delay effects of the wide-area monitoring and control systems (WAMCS) in smart power grids which may critically impact system stability. The main purpose is to conduct a detailed delay analysis of the WAMCS in case of grid contingences. This analysis is performed via an advanced WAMCS testbed where a flexible ac transmission system (FACTS) device is utilized and controlled via a wide-area controller (WAC). Phasor measurements units (PMUs) are adopted to collect the real-time measurements for the WAC. The testbed results from an interface of four main segments known as the WAC; the actual FACTS device, the local area controller, and the power grid system along with the PMUs are simulated via a real-time digital simulator. To mimic the real case scenario, both hardware-in-the-loop and software-in-the-loop schemes are adopted in the experimental testbed, considering time-delay effects. The results obtained clarify the effect of delay in WAMCS in case of smart grid contingences.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations68
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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