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Enregistrement W2961882715 · doi:10.1109/aupec.2018.8758037

Towards the Development of High Fidelity Harmonic Models for Solar Farms: Existing Knowledge

2018· article· en· W2961882715 sur OpenAlexaff
Samadhi Liyanage, Sarath Perera, Duane Robinson, Dharshana Muthumuni, Jahan Peiris, D. Mahinda Vilathgamuwa

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensResearch Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmonicsPhotovoltaic systemQuality (philosophy)Power system harmonicsHarmonicComputer scienceVendorRelation (database)EngineeringElectrical engineeringTelecommunicationsReliability engineeringBusinessVoltagePhysicsMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The unprecedented growth of solar photovoltaic (PV) generation at both small (domestic/commercial) and largescale (farm level) is evident from around the world including Australia. This growth has brought about significant technical challenges that are being addressed progressively by network operators and owners. As an example, the steps being taken to address these issues is evident in Australia with the release of several documents by the Australian Energy Market Operator recently and the Standards Australia. In relation to large solar farms, among the technical issues of concern, power quality is a significant issue of concern. In this regard, the attention paid to harmonics has taken a prominent position in power quality studies associated with the connection of large solar plants. The large inverters in these plants tend to produce both characteristic and uncharacteristic harmonics of low order. These harmonics are seen to arise and/or amplify due to a number of reasons including non-ideal behaviour associated with inverter operation, grid conditions, associated control systems, control interactions and network resonance. The networks to which these plants are connected need to be managed using existing harmonic management techniques and the connection studies require reliable and reasonably robust models of the inverters and the associated networks. It is vital that these models are used with greater understanding so that resulting harmonics can be effectively managed. It is evident that the network connection studies are currently carried out using vendor provided models of inverters. Although these models may be representing worst case behaviours, it is important to develop a deeper understanding of the sensitivity of these models to the various influencing factors. The aim of this paper is to develop this understanding which can be used as a foundation to develop high fidelity solar plant models.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,885
Score d'incertitude au seuil0,237

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)0,0000,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,207 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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