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Enregistrement W4400351048 · doi:10.1109/gpecom61896.2024.10582628

Aggregated and Reduced-Order Admittance-Based Modeling of Converter-Interfaced Resources for Power Systems Transient Analysis

2024· article· en· W4400351048 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectromagnetic Simulation and Numerical Methods
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdmittanceTransient (computer programming)Transient analysisComputer sciencePower (physics)Electric power systemElectronic engineeringTransient responseControl theory (sociology)Electrical engineeringEngineeringElectrical impedancePhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The proliferation of converter-interfaced resources (CIRs) in power grids has highlighted the need for their accurate and efficient modeling. This paper proposes an aggregated and reduced-order admittance-based modeling (ARO-ABM) method for multi-converter systems, aimed at achieving efficient time-domain simulations. First, the nonlinear subsystems of the grid-following CIR with slow dynamics, i.e., the phase-locked loop (PLL) and power controller, are linearized. Then, both the fast (linear) and slow (linearized) subsystems of the CIR system are integrated into a unified admittance-based transfer matrix model. Subsequently, the obtained admittance models of the CIRs, combined with the impedance of the collector lines, facilitate the proposed aggregated modeling of multi-converter systems. This aggregation, followed by model-order reduction, reduces the computations and simplifies the evaluation of the overall dynamic behavior of the multi-converter system, as seen from the external power network. The accuracy and computational improvement of the proposed ARO-ABM are verified through simulations using MATLAB/Simulink.

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.

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 enseignants0,659
Score d'incertitude au seuil0,388

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,251 · 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