Incorporating Saturation in Permanent-Magnetic Synchronous Generator Modeling for All-Electric Ship Applications
Notice bibliographique
Résumé
Increasing ship-board power demand coupled with environmental sustainability initiatives has created interest in pursuing all-electric ships (AES) for both commercial and military applications. AES can be equipped with power electronic components, loads, machines, and cables. Many electric generator topologies can be used for AES. To our best knowledge, permanent-magnetic synchronous generator (PMSG) is the most attractive solution because it is characterized by low maintenance levels, high compactness, and quiet operation. To evaluate, provide information, and guide technology selection, modeling and simulation of AES is required. This paper proposes an accurate PMSG model to analyze the dynamic characteristics of the generation system and to support system critical operations in the event of dynamic load change or component failure. Saturation in PMSG is modeled by means of analytical expressions, which can be easily embedded in equivalent-circuit models and which has some distinct advantages over look-up tables. The proposed model can be used in real-time control applications and in computer simulations. Four case studies are investigated through computer simulations with Simulink. From the simulations, it is found that the PMSG model has accurate performance as the variations of voltages and currents within acceptable ranges.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».