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Enregistrement W4416136777 · doi:10.1109/pesgm52009.2025.11225845

Leveraging Real-Time Digital Simulations for Fast Accurate Dynamic and Stability Studies of IBR Dominated Hybrid AC-MTDC Grids

2025· article· W4416136777 sur OpenAlexaff
Satish Kumar Ancha, Zerui Dong, Juan Paez-Alvarez, Wei Li, A. Ashok

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueReal-time simulation and control systems
Établissements canadiensOpal-Rt Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGridSoftwareElectric power systemVoltagePower electronicsStability (learning theory)Fault (geology)Power (physics)Inverter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this era of an unprecedented energy transition, the digital representations of dynamic power system models in the time domain for Electro Magnetic Transients including DC (EMTDC) simulations, have become necessary and even mandatory by most grid codes for a range of use cases. This is primarily due to the increased penetration of Inverter Based Resources (IBRs) and other power electronic components like Voltage Source Converters-based High Voltage Direct Current (VSC-HVDC) grids or Multi-Terminal HVDC grids. While accurate, offline EMTDC simulations are limited to some basic, small-scale studies, such as voltage, frequency, fault studies, etc., due to limitations in their performance. In contrast, carefully developed and decoupled models for real-time EMTDC simulations can be both accurate and fast. They can also be leveraged to serve as digital twins/replicas of the existing system to conduct detailed and accurate studies including hardware controllers. In this context, this paper presents a real-time simulation case study of an IBR-dominated, hybrid AC-surrounded Multi-Terminal high voltage DC (AC-MTDC) grid using HYPERSIM on a real-time digital simulator. This paper also includes the integration of Software In-the Loop (SIL) and Hardware In-the Loop (HIL) aspects to show the value of real-time simulations for dynamic and stability studies by considering two different scenarios and by comparing IBR-dominated systems performance with an equivalent synchronous machine (SM)-dominated system.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,268 · 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.

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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