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Enregistrement W3203512225

The formulation and testing of extended DQPF method for unbalanced 3φ systems

2017· article· en· W3203512225 sur OpenAlexaff
S. A. Saleh

Notice bibliographique

RevueIEEE Conference Proceedings · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptimal Power Flow Distribution
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVoltageAdmittanceAdmittance parametersElectrical impedanceElectric power systemAC powerPower (physics)Control theory (sociology)Convergence (economics)Representation (politics)Impedance parametersElectric power transmissionSensitivity (control systems)Computer scienceTopology (electrical circuits)EngineeringElectronic engineeringElectrical engineeringPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the formulation and testing of the extended d — g-axis power flow (DQPF) method to analyze power systems that have buses with unbalanced 3φ voltages. The extended DQPF method is based on converting a 3φ system into three networks, which are defined using the d-axis, q-axis, and 0-axis voltage and current components. Each of the three networks is modeled by nodal equations, where the nodal voltages and admittance matrix determine the currents flowing in that network. Moreover, the apparent power mismatches are used (instead of active and reactive power mismatches) in order to reduce computational requirements. This approach offers accurate representation of buses with unbalanced 3φ voltages resulting from load unbalances or asymmetrical impedances of 3φ transmission lines. The extended DQPF method is implemented for performance testing on different power systems that have buses with unbalanced 3φ voltages. Performance results show good accuracy, fast convergence, and minor sensitivity the source of voltage unbalance. In addition, performance results reveal that the extended DQPF requires less iterations and lower memory requirements to obtain power flow solutions than other methods.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,254 · 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
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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