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Enregistrement W4380885005 · doi:10.1109/globconet56651.2023.10149959

Numerically Efficient Model of Voltage-Source Converters for Power Systems Transient Studies

2023· article· en· W4380885005 sur OpenAlexaff
Taleb Vahabzadeh, Seyyedmilad Ebrahimi, Juri Jatskevich

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesScience and Engineering Research Council
Mots-clésInterfacingConvertersVoltage sourceComputer scienceElectric power systemVoltagePower (physics)Latency (audio)Control theory (sociology)Electronic engineeringElectrical engineeringComputer hardwareEngineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Voltage source converters (VSCs) enable the vast integration of renewable energy resources in modern power systems. Planning and analysis of VSC-based power systems require numerically efficient and accurate models of VSCs. The traditional discrete switching models of VSCs are computationally burdensome; therefore, the average-value models (AVMs) are indispensable for system-level studies. Conventionally, the AVMs of VSCs are interfaced with external subsystems using dependent voltage and current sources in nodal analysis-based programs. This classical type of indirect interfacing of AVM (IDI-AVM) requires a one-time step delay inherently which can cause numerical inaccuracy and/or instability. Recently, a directly-interfaced AVM (DI-AVM) was proposed for VSCs in which the interfacing delay is avoided. This was achieved by formulating the new AVM as a conductance matrix that merges with the overall network nodal equations so that it can be solved with the external subsystems simultaneously and without inducing latency. In this paper, the computational performance of the DI-AVM is investigated against the IDI-AVM for a large-scale VSC-based wind generation system. It is verified that the DI-AVM outperforms the IDI-AVM of VSCs in terms of numerical accuracy as well as efficiency by enabling large simulation time steps.

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 enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil0,295

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,203 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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