MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6903365519 · doi:10.1109/tpwrd.2025.3590630

Stability Assessment of Multi-Rate Electromagnetic Transient Simulations

2025· article· en· W6903365519 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Delivery · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLightning and Electromagnetic Phenomena
Établissements canadiensHamilton Health SciencesUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésTransient (computer programming)Stability (learning theory)Control theory (sociology)Eigenvalues and eigenvectorsRepresentation (politics)Numerical stabilityTransient analysisElectromagnetic simulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multi-rate Electromagnetic Transient (EMT) simulations use smaller time-steps for parts of the network requiring greater accuracy, and larger time-steps for the rest of the network. This paper presents an analytical approach for evaluating the stability of multi-rate EMT simulations of linear time-invariant (LTI) networks. It is shown that their resulting discrete time system is inherently time-periodic. Leveraging this characteristic, a sampled-data time-invariant representation of the simulated network is derived. The overall simulation’s numerical stability can then be assessed through eigenvalue analysis. The paper shows that contrary to popular belief, a multi-rate EMT simulation may become unstable even if the well-known A-stable trapezoidal rule is used. The proposed approach is validated with example 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 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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,418
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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Explorer davantage

Même revueIEEE Transactions on Power DeliveryMême sujetLightning and Electromagnetic PhenomenaTravaux en français237 207