MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7044033859

Voltage flicker assessment in distribution feeders with large wind farms

2013· dissertation· en· W7044033859 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2013
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Turbine Control Systems
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesHydro-Québec
Mots-clésFlickerWind powerTurbinePower qualityRule of thumbVoltageInduction generatorDoubly fed electric machineWind generator
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, Doubly Fed Induction Generator (DFIG) wind turbines connected to rural distribution feeders represents an emerging trend that has experienced growth.Higher penetration levels of embedded wind generation has interesting benefits (i.e.peak-shaving, congestion alleviation, reduction of losses, etc.) but raises important issues concerning the quality of power delivered to utility consumers.This thesis investigates the technical limitations involved with integrating large DFIG based wind farms into existing distribution feeders with regard to voltage flicker.This dissertation includes an overview of firstly, the applicable Electromagnetic Compatibility (EMC) standards related to the measurement and assessment of flicker emissions produced by distribution-connected wind farms.Secondly, aerodynamic, turbine and feeder characteristics which influence voltage flicker.Thirdly, the level of modeling required to conduct a pre-connection flicker study.Based on these three aspects, flicker emissions produced by a DFIG are quantified and a rule of thumb and a set of guidelines are presented for the acceptance of a 10 MW to 14 MW distributed wind farm, compliant to the allocated flicker emission quota.If the rule of thumb does indeed reveal a problem, both passive and active flicker mitigation techniques are proposed such that EMC of the power system is preserved.First and foremost, I would like to thank my supervisor, Prof. Gza Jos, for his continuous guidance and support throughout my engineering master's degree.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueeScholarship@McGill (McGill)Même sujetWind Turbine Control SystemsTravaux en français237 207