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Enregistrement W2944832216 · doi:10.1109/tpwrd.2019.2911052

Spurious Power Losses in Modular Multilevel Converter Arm Equivalent Model

2019· article· en· W2944832216 sur OpenAlexaff
Anton Stepanov, Hani Saad, Ulas Karaagac, Jean Mahseredjian

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Delivery · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHVDC Systems and Fault Protection
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpurious relationshipConvertersModular designTransient (computer programming)Equivalent circuitControl theory (sociology)Power (physics)VoltageEngineeringElectronic engineeringComputer scienceElectrical engineeringPhysicsControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper demonstrates the presence of spurious power losses or generation in the Arm Equivalent Model (AEM) of Modular Multilevel Converters. Such power losses can occur if model equations are not solved simultaneously with surrounding power circuit equations, which is the case when the AEM is implemented using control system blocks in electromagnetic transient simulation software. Depending on operating conditions and simulation parameters, these additional losses can represent a significant part of the total converter station losses or even surpass them, thus making simulation results inaccurate. Analytical demonstration of the losses is presented, and several models that eliminate the losses are proposed. Based on simulation studies, only the variable resistance model and equivalent voltage source model can give accurate simulation results without significantly increasing simulation time and generating or consuming spurious power.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,488
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,198 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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