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Enregistrement W4395961897 · doi:10.18280/jesa.570230

Control of Power Converters for Soft Open Points Based on a Hybrid Approach

2024· article· en· W4395961897 sur OpenAlexvenueno aff
Hawraa A. Al-Ta'I, Riyadh Toman Thahab

Notice bibliographique

RevueJournal Européen des Systèmes Automatisés · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced DC-DC Converters
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConvertersPower (physics)Control (management)Computer scienceControl theory (sociology)Artificial intelligencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Distribution networks are employing more power electronics devices to achieve several desired objectives.Soft Open Points (SOP) are one of these devices that tend to be implemented in points that are normally open in a radial structured system.In this work control of power converters from which SOPs are constructed is first investigated in the atmosphere of a test distribution system.The primary step in setting up the controls is to obtain the reference real and reactive power settings per converter required to minimize the cost functions set out by the distribution system operator.Through an adaptive Particle Swarm Optimization (PSO) the former mentioned power settings were determined based on a desired cost function to be minimized.In this work, the control settings where first implemented using PI controllers for each converter.An approach is proposed in which a combination of two different control methods is employed.This hybrid approach is based on controlling one of the converters in PI synchronous reference frame environment while the other converter is based on a hysteresis current controller which corresponds to the power references obtained for that specific converter.The proposed method is implemented on the IEEE33 bus distribution system and simulated in MATLAB/SIMULINK.Results show the effectiveness of the proposed hybrid approach in reducing the number of required PI controllers and eventually the effort of parameter tuning.Furthermore, the hybrid approach shows considerable reduction in, overshoots of actual bus power signals and tracking errors.These improvements are reflected directly in the bus voltage profiles at the points of SOP connections and other buses of distant radials.Moreover, the aforementioned features of the proposed approach directly affect the reliability of power delivered to consumers' feeders at the SOP connection points and others within its vicinity.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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