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Enregistrement W4401917454 · doi:10.18280/jesa.570424

Analytical Modeling and Experimental Validation of Common Mode Impedance in a Low- Voltage DC Micro-Grid

2024· article· en· W4401917454 sur OpenAlexvenueno aff
Djelloul Bensaad, Abdechafik Hadjadj, Rabah Djekidel, Achour Ales

Notice bibliographique

RevueJournal Européen des Systèmes Automatisés · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectromagnetic Compatibility and Noise Suppression
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrical impedanceGridMode (computer interface)Low voltageModel validationVoltageComputer scienceMaterials scienceElectrical engineeringEngineeringMathematicsData science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Currently, electrical networks contain more and more electrical devices interconnected by power, ground, and control cables, which are generally propagation paths of conducted electromagnetic interference (EMI).It is interesting to focus specifically on mode disturbances common.This paper proposes an effective method to recognize low voltage direct current micro-grids (LVDCMG), through common mode impedance identification.For this purpose, a direct current micro-grid (DCMG) can be modeled, it consisted from three converters connected in parallel, including the connectors; the model consists in calculating the common mode impedance of the DCMG.It should be noted that a good knowledge of impedance helps engineers to perform filter optimization, prognostic algorithms, and the protection of electrical installations.The analytical models have been tested by numerical simulation and validated by experimental measurements over a wide frequency range up to 30MHz.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,566
Score d'incertitude au seuil0,632

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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