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Enregistrement W4206302686 · doi:10.3390/en15020437

Current Harmonic Aggregation Cases for Contemporary Loads

2022· article· en· W4206302686 sur OpenAlexafffund
K. Daniel, Lauri Kütt, Muhammad Naveed Iqbal, Noman Shabbir, Ateeq Ur Rehman, Muhammad Shafiq, Habib Hamam

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNew Brunswick Innovation Foundation
Mots-clésHarmonicsHarmonicPower (physics)Electronic engineeringElectrical engineeringComputer scienceInverterVoltageElectric power systemLimit (mathematics)Control theory (sociology)EngineeringPhysicsMathematicsAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Power electronic circuits in modern power supplies have improved the conversion efficiency on the one hand but have also increased harmonic emissions. Harmonic currents from the operation of these units affect the voltage waveforms of the network and could compromise the reliability of the network. Load and source non-linearity can, therefore, limit the renewable source’s hosting capacity in the grid, as a large number of inverter units may increase the harmonic distortions. As a result, voltage and current distortions could reach unbearable levels in devices connected to the network. Harmonic estimation modelling often relies on measurement data, and differences may appear in mathematical simulations as the harmonic aggregation or cancellation may generate different results due to the inaccuracies and limitations of the measurement device. In this paper, the effect of harmonic currents cancellation on the aggregation of different load currents is evaluated to show its impact in the network by presenting a comparison between the measurement and mathematical aggregation of harmonics. Furthermore, the harmonic cancellation phenomenon is also qualified for multiple loads connected to the power supply.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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