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Enregistrement W4406047260 · doi:10.1109/ojpel.2024.3525019

Discretized Impedance-Based Modeling of Converter-Interfaced Energy Resources for State-Variable-Based Real-Time EMT Simulators

2025· article· en· W4406047260 sur OpenAlexafffund
Taleb Vahabzadeh, Seyyedmilad Ebrahimi, Juri Jatskevich

Notice bibliographique

RevueIEEE Open Journal of Power Electronics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReal-time simulation and control systems
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDiscretizationVariable (mathematics)Electrical impedanceComputer scienceEnergy (signal processing)State (computer science)EngineeringPhysicsElectrical engineeringMathematicsAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modern power systems are experiencing high penetration of voltage-source converter (VSC)-interfaced distributed energy resources and loads. Design, analysis, and reliable operation of such systems require extensive offline and real-time electromagnetic transient (EMT) simulations. This paper proposes discretized impedance-based modeling (DIBM) of VSCs for efficient time-domain transient analysis in state-variable (SV)-based EMT simulators. Specifically, the VSC-based systems are first represented as admittance-based models in the Laplace domain, and then they are discretized and formulated to construct a Thévenin equivalent impedance matrix and history voltages that can be interfaced seamlessly with external systems in SV-based simulators. By replacing VSC subsystems with Thévenin equivalent circuits, the proposed DIBM technique significantly reduces the number of states and eliminates the need for fictitious snubbers that may be needed in SV-based EMT simulators for compatible interfacing. The effectiveness of the proposed DIBM approach over the conventional method that uses average value models of VSCs is demonstrated on a seven-bus VSC-based system in offline (MATLAB Simscape Electrical) and real-time (OPAL-RT) EMT simulators. It is verified that the proposed method enables high accuracy and larger simulation time steps while also significantly improving the overall computational performance.

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 seuil0,007

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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