Unified Sensitivity Analysis of Powers and Distortion Quantities in Non-Sinusoidal Regime
Notice bibliographique
Résumé
Non-sinusoidal operation is very common in modern power networks and affects both equipment and system-level performance. Real situations involve significant changes in the quantities values of electrical networks and determining the limitations imposed by industrial equipment is particularly important. In this case sensitivity analysis can be extremely useful. This paper unifies two complementary approaches-sensitivity-based evaluation of reactive/apparent ($Q / S_{a}$) power and sensitivity-based evaluation of active power (P) and total voltage and current harmonic distortion (THD${ }_{\text {u }}$, and THD${ }_{\text {i }}$) where also included the power factor$\left(\mathrm{K}_{\mathrm{P}}\right)$-into a single methodology. For these key quantities of nonsinusoidal regime$\mathbf{P}$,$Q, S_{a}, K_{p}, T H D_{u}$, and THD new relations are introduced with respect to harmonic weightings of voltage ($r_{k}$) and current ($p_{k}$). Thus, the modification of one or several parameters simultaneously$\mathrm{r}_{\mathrm{k}}$or/and$\mathrm{p}_{\mathrm{k}}$is reflected in the calculated sensitivities. The second order sensitivities are used to analyze the values of key quantities when two set of harmonic weightings are changed. A compact algorithm based on MATLAB is provided and the errors between the values obtained by classical definition and by sensitivity relations are calculated. The obtained results validate the accuracy of proposed method and the harmonic mitigation solutions reflected by the values of THD${ }_{\mathrm{u}}$, and THD${ }_{\mathrm{i}}$is compliant with IEEE Std 519-2022.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».