Design and Implementation of Real-Time Mpsoc-FPGA-Based Electromagnetic Transient Emulator of CIGRÉ DC Grid for HIL Application
Notice bibliographique
Résumé
Real-time electromagnetic transient simulation is a powerful tool for the power system transient study and the hardware-in-the-loop (HIL) testing. Large-scale DC grid can meet the flexible transmission requirements with high power efficiency and high controllability. CIGRÉ working group has proposed a DC grid test system, which covers various HVDC configurations and deploys modular multi-level converters (MMCs) in the grid. This work focuses on the efficient solution of the DC grid real-time emulator providing accurate and detailed results. The design and implementation of the CIGRÉ DC grid are carried out on a hybrid MPSoC-FPGA platform realizing the synergy between the Xilinx Vitrex UltraScale+ FPGA device containing a large number of logic resources and Xilinx Zynq UltraScale+ MPSoC device containing the ARM multi-core processing system and FPGA resources on a single chip. Hybrid modeling methodology using device-level electrothermal model, equivalent circuit model, and average value model for the converters is employed to present the detailed device-level results of local equipment and the accurate system-level results of global interactions of the DC grid. The detailed design partitioning and implementation methods are presented, and the real-time results are captured by the oscilloscope and validated with commercial simulation tools PSCAD/EMTDC and SaberRD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».