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Enregistrement W2949627523 · doi:10.1109/tia.2019.2923163

Solid-State Transformers for Distribution Systems–Part I: Technology and Construction

2019· article· en· W2949627523 sur OpenAlexafffund
S. A. Saleh, Chistian Richard, X. F. St. Onge, K. McDonald, E. Ozkop, Liuchen Chang, Basim Alsayid

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Industry Applications · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced DC-DC Converters
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesTürkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma KurumuUniversity of New Brunswick
Mots-clésTransformerElectrical engineeringElectronic engineeringNetwork topologyVoltagePower engineeringAC powerEngineeringElectronic circuitCompensation (psychology)Low voltageComputer sciencePower factorComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Solid-state transformers (SSTs) are an emerging technology that has been developed to improve the stability, reliability, and economic operation of distribution systems. These new transformers are composed of a medium ac voltage (MV) stage, a dc stage, and a low ac voltage (LV) stage. Passive and active dc links are used to construct the dc stage in SSTs in order to offer new functionalities, including hybrid (ac and dc) distribution, reactive power compensation, voltage/frequency regulation, power quality improvement, and distributed generation utilization. On one hand, a distribution SST has its ac stage connected to an MV level, which mandates specific power electronic converter (PEC) topologies, switching element capabilities, and filtering circuits. On the other hand, the dc-link stage has to provide isolation between the MV and LV levels, which requires the employment of isolated dc PECs. Part I of this work provides a review of SST designs and constructions (for deployment in distribution systems), in terms of the required technology, supported functionalities, and construction features.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,005

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations108
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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