Probabilistic assessment of the impact of integrating large-scale high-power fast charging stations on the power quality in the electric power distribution systems
Notice bibliographique
Résumé
The work presented in this thesis assesses the impacts of integrating large-scale high-power fast charging stations on the electric power quality by studying different power quality phenomena such as low-order and high-order harmonics, supraharmonics and voltage/light flickering. New three-phase effective power quantities are developed at both the low-order (harmonics below 40th order) and high order (harmonics above 40th order) and are used to quantify such harmonic impact. Chargers from two different manufacturers are used in this study and the real measurement are performed at fast charging stations in Canada. The Monte Carlo method is used to probabilistically estimate the electrical vehicles (EV) power demand when charging from the fast charging stations. The IEEE 34-bus standard test distribution system is employed to simulate the different impacts from different chargers??? manufactures. The results have shown that the chargers from different manufacturers may contribute differently in terms of the harmonic distortion levels reaching 18% at the system level. Furthermore, the frequency spectrum of the chargers from different manufacturers are different at both the low-order and high-order harmonics. The results have also shown that the new three-phase power quantities defined in this work are useful in identifying the chargers with high contribution to both the low-order and the high-order harmonics distortion/interference by separating the power quantities defined in the IEEE Standard 1459-2010 into several power quantities at the low-order harmonic (ranging from 2nd to 39th harmonic order or below 2.4 kHz) and the high-order harmonics (beyond 40th harmonic order or beyond 2.4 kHz).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».