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Enregistrement W2965044809 · doi:10.1109/isie.2019.8781515

Hybrid Single Phase Wide Range Amplitude and Frequency Detection with Fast Reference Tracking

2019· article· en· W2965044809 sur OpenAlexaff
Luccas M. Kunzler, Luiz A. C. Lopes

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSynchronizingPhase-locked loopComputer sciencePhase (matter)AmplitudePhase detectorElectronic engineeringPhase distortionAmplifierPower (physics)Control theory (sociology)Bandwidth (computing)Electrical engineeringTelecommunicationsEngineeringTransmission (telecommunications)JitterPhysicsOpticsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amplitude, phase and frequency detection is key for synchronizing different AC sources. The most common and ever growing largely, usage for this technique is in grid interfaces for renewable sources. The determination of these variables are also useful for other power electronics applications, such as in Hybrid Power Amplifier (HPA), especially if it is digitally controlled. Several three-phase applications use variations of the Phase-Locked Loop (PLL) technique to determine the phase of the signals in order to apply the Clarke's Transformation to reduce the complexity of the system. Single-phase systems are more challenging since they require additional and more complex techniques to determine the phase. Usually, both single and three-phase systems are designed for a single and known frequency, usually the grid's frequency. However, a wider range of frequencies is necessary for other applications such as HPAs. In this paper, a hybrid solution for a single-phase signal amplitude and frequency detection with fast dynamics and wide input variation without prior knowledge of the frequency is proposed and evaluated experimentally. This solution enables the use of proper frequency, amplitude and phase values at the input of HPAs in order to improve the output quality.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,583
Score d'incertitude au seuil0,327

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,182 · 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'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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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