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Enregistrement W4312729682 · doi:10.1109/pesgm48719.2022.9917225

Induction Machine Emulation for Extreme Weather Conditions

2022· article· en· W4312729682 sur OpenAlexafffund
Gayatri Tanuku, Pragasen Pillay

Notice bibliographique

Revue2022 IEEE Power & Energy Society General Meeting (PESGM) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReal-time simulation and control systems
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEmulationRobustness (evolution)VoltageComputer scienceElectric power systemHardware-in-the-loop simulationEngineeringControl engineeringPower (physics)Electrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Power hardware in loop technology can be used to emulate a machine's electrical behavior. This is done by power converter in a real time control loop. Stochastic extreme weather conditions lead to power systems faults. Under such conditions, the industrial machines should be able to disconnect and reconnect to the grid to have continued operations. The optimal reclosing operations to avoid vulnerability requires the knowledge of the machine terminal voltage in prior. Conventional voltage in and current out induction machine models will not provide such information. Hence, a current in voltage out model of the industrial induction machine is developed and tested with the proposed machine emulator for different fault opening and reclosing operations. High performance linear amplifiers of 100 kHz bandwidth are used for better emulating capability. The emulator test results for different reclosing operations are validated with a real machine to prove the robustness of the proposed PHIL emulator.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,420
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,219 · 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.

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'admission2
Résumé présentoui

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