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Enregistrement W3209587407 · doi:10.1109/eecon52960.2021.9580962

Keynote Address 01: Digital Real-Time Simulation for Power and Energy Systems

2021· article· en· W3209587407 sur OpenAlexaff
Dinesh Rangana Gurusinghe

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReal-time simulation and control systems
Établissements canadiensRTDS Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterfacingReal-time simulationComputer scienceHardware-in-the-loop simulationReliability (semiconductor)Transient (computer programming)Electric power systemTime constraintEnergy (signal processing)Power (physics)Embedded systemComputer hardwareOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary form only given, as follows. The complete presentation was not made available for publication as part of the conference proceedings. Over the last few decades, power and energy systems have undergone an evolution that demands advanced system analysis and testing in order to ensure security and reliability. Modern digital real-time simulators are capable of performing highly detailed Electro-Magnetic Transient (EMT) type simulations of complex power and energy systems, where the system model is solved in discrete time with a chosen time-step using nodal analysis. At present, digital real-time simulation is one of the principal methods used for testing, validation, studies and research by utilities, manufacturers, educational and research institutions, and consultants the world over. Modern digital real-time simulators make use of advanced parallel processing hardware to execute simulations in “real-time” (10 seconds in the simulation is exactly 10 seconds in real-world time). Adherence to this so-called “real-time” constraint allows interfacing a multitude of external devices such as protection relays, controllers and other accessories to the simulator and, testing them in an integrated manner in hardware-in-the-loop (HIL) test setups. In this talk, firstly, an overview of the state-of-the-art digital real-time simulation for power and energy systems will be presented. Secondly, various applications of modern digital real-time simulators ranging from general to advanced applications will be discussed.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,909
Score d'incertitude au seuil0,529

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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