MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2793814978 · doi:10.1109/tste.2018.2808601

PV-STATCOM: A New Smart Inverter for Voltage Control in Distribution Systems

2018· article· en· W2793814978 sur OpenAlexafffund
Rajiv K. Varma, Ehsan M. Siavashi

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Sustainable Energy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Centres of Excellence
Mots-clésPhotovoltaic systemInverterMaximum power point trackingLow voltage ride throughAC powerEngineeringGrid-connected photovoltaic power systemVoltageControl theory (sociology)Computer scienceElectrical engineeringControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a novel smart inverter PV-STATCOM in which a photovoltaic inverter can be controlled as a dynamic reactive power compensator-STATCOM. The proposed PV-STATCOM can be utilized to provide voltage control during critical system needs on a 24/7 basis. In the night-time, the entire inverter capacity is utilized for STATCOM operation. During a critical system disturbance in the daytime, the smart inverter discontinues its real power generation function temporarily (for about a few seconds), and releases its entire inverter capacity for STATCOM operation. Once the disturbance is cleared and the need for grid voltage control is fulfilled, the solar farm returns to its predisturbance real power production. The low voltage ride through (LVRT) performance of the PV-STATCOM is demonstrated through both EMTDC/PSCAD simulations and laboratory implementation using dSPACE control. This proposed PV-STATCOM with a response time of 1-2 cycles can provide an equivalent service as an actual STATCOM in a given application and possibly seek revenues for providing this service.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations173
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Transactions on Sustainable EnergyMême sujetMicrogrid Control and OptimizationTravaux en français237 207