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Enregistrement W4280541275 · doi:10.3389/fenrg.2022.908293

A Generic User-Defined Modeling Method in PSS/E and Its Application in an MMC-HVDC System

2022· article· en· W4280541275 sur OpenAlexaff
Lin Zhu, Zhigang Wu, Da Chen, Yu-Chuan Chen, Chao Xing, Qing Li

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Energy Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHVDC Systems and Fault Protection
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesChina Southern Power Grid
Mots-clésModular designTransient (computer programming)Generator (circuit theory)Interface (matter)High-voltage direct currentComputer scienceControl engineeringVoltageElectronic engineeringState spaceInterfacingEngineeringDirect currentElectrical engineeringPower (physics)Computer hardware

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper studies the user-defined modeling (UDM) method in PSS/E and applies it to a modular multilevel converter high-voltage direct current (MMC-HVDC) system. First, the mechanism of PSS/E UDM is discussed, including the requirements of the model call, storage space allocation, and flows of dynamic simulation. Then, a generic UDM method applicable to various objects is proposed in PSS/E, considering both the internal structures of models and their interfaces with the PSS/E main program. Next, the design of multiple time scales of UDM is presented for hybrid step size simulation. Accordingly, a user-defined MMC-HVDC system model is built in PSS/E considering the converter, DC-line, control system, and system interface. Finally, the model is compared with a PSCAD electromagnetic transient MMC-HVDC model in a modified two-area-four-generator system. The simulation results demonstrate the proposed UDM method.

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)0,002
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,400
Score d'incertitude au seuil0,568

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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