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Enregistrement W7095005631 · doi:10.1016/j.epsr.2025.112400

FPGA-based simulation of grid-tied converters using frequency-dependent network equivalent

2025· article· en· W7095005631 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueElectric Power Systems Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Screening and Diagnostics
Établissements canadiensHydro-QuébecPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConsortium de Recherche et d’innovation en Aérospatiale au QuébecPratt and Whitney CanadaBombardier
Mots-clésScalabilityAdmittanceConvertersHigh fidelityPower (physics)Transmission (telecommunications)Electric power systemAdmittance parametersEquivalent circuit

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper introduces a real-time simulation framework for grid-tied converters, implemented on field-programmable gate arrays (FPGAs). The framework incorporates a Frequency-Dependent Network Equivalent (FDNE) to reduce the original part of the circuit that is not directly under study into a frequency-dependent admittance model, enabling precise modeling of the power network’s frequency-dependent dynamics while streamlining the onboard simulation and modeling process. The proposed framework is implemented on the Alveo U280 FPGA, achieving sub-microsecond latencies, low resource utilization, and high computational fidelity across various data types, including single-, double-precision, and customized floating-point formats. The numerical test and validation were conducted using a high-voltage power network that includes detailed models of transmission lines, loads, and a Static Synchronous Compensator (STATCOM), etc. Simulation results show strong alignment with reference models developed in the EMTP, achieving faster-than-real-time performance. These findings demonstrate the effectiveness of the proposed solution in delivering high-speed, resource-efficient, and scalable real-time simulations, providing a promising approach for testing and validating advanced control strategies in modern power systems.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,421
Score d'incertitude au seuil0,571

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,319 · 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.

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
Publié2025
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