MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7123336400 · doi:10.1109/mele.2025.3627137

Hybrid AC/DC Secondary Distribution Systems With Enhanced Electric Vehicle Hosting Capacity: A real-world demonstration in Alberta.

2025· article· W7123336400 sur OpenAlexaffabout
Yunwei Ryan Li, Zhongyi Quan, Monique Schluff Soboren, Daniel Plantinga

Notice bibliographique

RevueIEEE Electrification Magazine · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Vehicles and Infrastructure
Établissements canadiensAlberta Bible CollegeWave Control Systems (Canada)University of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRetrofittingElectric vehicleHybrid systemPower (physics)Electric power systemPower qualityDistribution (mathematics)Quality (philosophy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The secondary distribution system plays a pivotal role in delivering electric power to residential consumers. Conventionally, secondary distribution systems are implemented using ac configuration. In recent years, the rapid proliferation of loads, such as electric vehicle (EV) chargers has led to significant overloading issues in ac-based secondary distribution systems. A straightforward solution involves upgrading distribution infrastructure including cables and transformers; however, this approach is often costly, requiring substantial investments in both equipment and labor. To address this issue, this article presents a cost-effective alternative: retrofitting existing ac systems into hybrid ac/dc systems using power electronic converters. This hybrid configuration not only enhances the system’s hosting capacity with minimal infrastructure modifications, but also provides additional technical benefits, including improved power quality and smart energy management. A real-world demonstrative hybrid ac/dc secondary distribution system was established in Red Deer, Alberta, Canada, with extensive testing conducted to validate its technical benefits and practical value.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,534
Score d'incertitude au seuil0,926

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 GPT0,210
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeObservationnel
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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Electrification MagazineMême sujetElectric Vehicles and InfrastructureTravaux en français237 207