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Enregistrement W3112810649 · doi:10.1109/tec.2020.3043307

Adaptive Heterogeneous Transient Analysis of Wind Farm Integrated Comprehensive AC/DC Grids

2020· article· en· W3112810649 sur OpenAlexafffund
Ning Lin, Shiqi Cao, Venkata Dinavahi

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Energy Conversion · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHVDC Systems and Fault Protection
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer scienceGridThread (computing)Transient (computer programming)Control reconfigurationParallel computingMultithreadingComputational scienceEmbedded systemOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increasingly complex AC/DC network as a result of the massive integration of wind farms manifests the significance of a comprehensive transient study. In this work, the wind turbine (WT) and the DC grid are modeled in detail for the electromagnetic transient (EMT) simulation to maximize its fidelity, whilst the AC grid transient stability is analyzed by dynamic simulation (DS). An interactive EMT-DS interface is thus introduced to enable their concurrency and subsequently form a co-simulation. The CPU which is dominant in system study faces a tremendous challenge in handling a great number of components albeit they exhibit homogeneity. The many-core graphics processing unit (GPU) featuring massive parallelism is therefore exploited and following the definition of an adaptive computing boundary, a flexible heterogeneous sequential-parallel processing architecture is proposed for efficient analysis of the wind-farm-integrated AC/DC grid. Topological reconfiguration of WTs is specifically carried out to reduce the numerical order whilst enhancing system homogeneity that enables the GPU to thoroughly utilize its peculiar property of single-instruction multiple-thread (SIMT) compute paradigm. Consequently, significant speedups can be attained by the proposed computing framework over pure CPU computation, while its accuracy is validated by the commercial EMT and dynamic security analysis tools PSCAD/EMTDC and DSATools, respectively.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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