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Enregistrement W2936642067 · doi:10.1007/s40565-019-0521-x

Field validation of generic wind park models using fault records

2019· article· en· W2936642067 sur OpenAlexafffund
Aboutaleb Haddadi, Ilhan Koçar, Thomas Kauffmann, Ulas Karaagac, Evangelos Farantatos, Jean Mahseredjian

Notice bibliographique

RevueJournal of Modern Power Systems and Clean Energy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Turbine Control Systems
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNational Technical University of AthensNational and Kapodistrian University of AthensHong Kong Polytechnic UniversityPolytechnique MontréalGeorgia Institute of Technology
Mots-clésPhasorTransient (computer programming)Fault (geology)Generator (circuit theory)RelayReliability engineeringSequence (biology)Field (mathematics)EngineeringWind powerComputer scienceControl engineeringElectric power systemElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A challenge faced by protection and planning engineers is the development and validation of accurate wind turbine generator (WTG) models to study the impact of increased wind integration on system protection. This paper is on the experimental validation of a generic electromagnetic transient-type (EMT-type) model of aggregated WTGs or wind parks suitable for transient studies. The phasor domain equivalent of the generic model, suitable for protection tools based on steady-state solvers, is also considered. The model has been validated using two sets of actual relay records for the fault response of two wind parks consisting of Type-III WTGs and connected to 115 kV and 230 kV transmission systems. The objective is to show that the generic model can reproduce the actual fault response in simulations, and protection engineers can obtain accurate models of wind parks using fault records. A distinctive characteristic of a WTG is its substantially different negative sequence fault current contribution compared to a synchronous generator. The paper shows that the generic model provides enough options to reproduce the negative sequence behavior and hence is suitable for fault studies involving negative sequence-based protection.

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)0,002
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations19
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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