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Enregistrement W4293095370 · doi:10.1049/icp.2022.1190

An open-source platform for modelling, simulation, and performance analysis of multi-converter, mixed-generation power systems

2022· article· en· W4293095370 sur OpenAlexaff
Paranagamage S. A. Peiris, S. Filizadeh

Notice bibliographique

RevueIET conference proceedings. · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhasorBenchmark (surveying)Transient (computer programming)Computer scienceElectric power systemController (irrigation)Stability (learning theory)Frequency domainPower (physics)Control engineeringElectronic engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Existing power system modelling and simulation tools are chiefly developed for analysing conventional grids that operate close to nominal frequency during disturbances; as such they are inadequately suited to analyse modern renewable generation sources, which may transiently operate in off-nominal frequencies and over much broader timescales. This warrants development of improved analytical tools for emerging converter-dominated systems. Existing simulation platforms, such as electromagnetic transient (EMT) and transient stability (TS) simulators, provide accuracy and computational efficiency, but are also limited in terms of analytical tools required for drawing broader general conclusions. This paper presents a systematic method to develop and expand positive-sequence, average-value analytical models of converter-based generation systems. The paper develops a new open-source platform for converter-dominated grids, which enables additional analyses including small-signal stability assessment, state trajectory analysis, and controller optimization. Using the proposed method, performance and stability matrices can be readily obtained to assess multi-converter, multi-machine systems. Due to its implementation in decoupled phasor domain, the developed method provides faster performance than existing time-domain simulators, whilst retaining its accuracy in off-nominal frequencies. The developed platform and its capabilities are exemplified using an IEEE benchmark system.

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)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,008

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 GPT0,246
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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