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Enregistrement W2962846149 · doi:10.1109/tpwrd.2019.2930557

Harmonic Analysis of Three-Phase Diode Bridge Rectifiers Under Unbalanced and Distorted Supply

2019· article· en· W2962846149 sur OpenAlexaff
Ameen Hassan Yazdavar, Maher A. Azzouz, Ehab F. El‐Saadany

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Delivery · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensUniversity of WindsorUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmonicsJacobian matrix and determinantControl theory (sociology)HarmonicHarmonic analysisElectronic engineeringEngineeringDiodeNonlinear systemThree-phaseTotal harmonic distortionVoltageComputer scienceMathematicsElectrical engineeringPhysicsApplied mathematicsAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Developing an effective harmonic power flow tool requires fast and accurate calculations of the harmonics generated by the nonlinear elements. This paper presents a time-domain-based method for obtaining all steady-state characteristic and noncharacteristic harmonics generated by three-phase diode bridge rectifiers, under unbalanced and distorted supply. The developed model is generic and able to address both continuous- and discontinuous-conduction modes with a single formulation. By introducing a virtual resistance on the rectifier's DC side, the model is extended to accommodate any DC-side filter. Further, a unique analytical Jacobian matrix is developed to guarantee a quadratic convergence for the iterative part of the proposed method. The effectiveness of the proposed method for harmonic analysis is confirmed through a comparative evaluation with time-domain simulations using PSCAD/EMTDC.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,441
Score d'incertitude au seuil0,615

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,206
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.

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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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