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Enregistrement W4417250000 · doi:10.1109/icpre67300.2025.11274032

Low-Order Induction Machine Model with Saturation and Air-Gap Flux Harmonics

2025· article· W4417250000 sur OpenAlexaff
MohammadSadegh Khajuee Zadeh, Arash Safavizadeh, Navid Amiri, Juri Jatskevich

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueWind Turbine Control Systems
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmonicsSaturation (graph theory)Control theory (sociology)Transient (computer programming)Computational modelElectric power systemHarmonic analysisHarmonic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The computational efficiency of induction machine models is crucial for the simulation of large-scale power systems. In this paper, a reduced-order qd0 model of the induction machine is proposed to explicitly account for magnetic saturation and its adverse effects on the air-gap flux, which emerge as higher-order distortions. Capturing the saturation and harmonic effects leads to higher-order models and thus increased computational complexity. However, neglecting dynamic states of harmonics that play a minor role in the general system’s behavior and replacing them with algebraic solutions results in a lower system order. The eigenvalue analysis shows that the full-order and low-order models share almost the same dynamics. This confirms that the proposed low-order model may offer similar transient performance but with higher computational efficiency. The model’s performance is evaluated against the full-order model and experimental measurements, verifying its accuracy and computational efficiency.

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 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,787
Score d'incertitude au seuil1,000

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,195 · 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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