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Enregistrement W3007416633 · doi:10.1109/tie.2020.2975470

An Improved Hybrid Prefiltered Open-Loop Algorithm for Three-Phase Grid Synchronization

2020· article· en· W3007416633 sur OpenAlexaff
Anant Kumar Verma, Pedro Roncero‐Sánchez, U. Mohan Rao, Josep M. Guerrero

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Industrial Electronics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesVillum Fonden
Mots-clésPhase-locked loopControl theory (sociology)Computer scienceHarmonicsAlgorithmDemodulationGridFundamental frequencyPhase marginHarmonic analysisHarmonicInstantaneous phaseSynchronization (alternating current)DC biasLow-pass filterFilter (signal processing)Electronic engineeringVoltageEngineeringMathematicsBandwidth (computing)TelecommunicationsAmplifierArtificial intelligencePhysicsJitter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, a robust three-phase grid synchronization technique has been proposed for rapid detection of fundamental frequency, phase, and amplitude. The widely accepted phase locked-loop (PLL) algorithms possess complex architectures and require tedious tuning process for attaining a good stability margin. In order to surpass the shortfalls of PLL algorithms, a computationally efficient, stable, and open-loop scheme has been reported in this article. A novel two consecutive samples based frequency estimator is developed for fast detection of the fundamental frequency. Moreover, an efficient hybrid prefiltering approach is implemented based on the demodulation of the grid voltage signal. Additionally, the combination of a delayed signal cancellation operator and a band-pass filter allowed rapid rejection of dc-offset and harmonics, respectively. In the event of a grid voltage imbalance, the instantaneous symmetrical component method is a rescuer for the rejection of the fundamental negative sequence component without any delay. Subsequently, overall transient response time of the scheme is observed to be improved. On the other hand, the fundamental positive sequence component facilitates the estimation of amplitude and phase angle information. Importantly, the dynamic performance of the proposed scheme has been experimentally validated in presence of various grid disturbances.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,225 · 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'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

Citations49
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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