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Enregistrement W4407904769 · doi:10.1049/icp.2024.3765

Transient challenges of a BESS grid-forming integration project

2025· article· en· W4407904769 sur OpenAlexaffabout
Jean-François Haché, Omar M. Saad, Habacuc Honvo, Pierre-Luc Martel, Rémi Desrochers, Abdoulaye D. Sy

Notice bibliographique

RevueIET conference proceedings. · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDistributed and Parallel Computing Systems
Établissements canadiensHydro-Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransient (computer programming)GridComputer scienceMathematicsProgramming languageGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydro-Québec conducted a pilot project using a battery energy storage system (BESS) operating as the source of an islanded network. The BESS operates in grid-connected mode when it is charging from the grid. The BESS will be operated in islanded mode when the main power source is unavailable. The technical specifications required the BESS to replicate the behaviour of a synchronous generator in grid-forming operation. The approach was to perform electromagnetic transient (EMT) simulations, and to compare it to on-site testing with transient recorder and BESS fault tests. The transient studies and test records allowed the identification of some performance issues related to this technology that may be difficult to observe with another approach. The transient phenomena are as important as the steady state performances and should be the main design factor for these types of projects. The paper shows some challenges and issues related to transients that improved the BESS. It also shows some corrections and recommendations that shall be applied for future projects. Some of those challenges are:•Control algorithms during a fault.•Overvoltages observed when transitioning from a grid-connected to an islanded state.•Power oscillations due to control instabilities.•Differences between fault tests results and simulations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,263
Score d'incertitude au seuil0,523

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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