MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2071471149 · doi:10.15625/1813-9663/27/4/602

Improved the ride-through capability of wind power plants using doubly-fed induction generator under unbalanced voltage conditions

2012· article· en· W2071471149 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueJournal of Computer Science and Cybernetics · 2012
Typearticle
Languageen
FieldEnvironmental Science
TopicEvaluation Methods in Various Fields
Canadian institutionsHatch (Canada)
Fundersnot available
KeywordsChemistryStereochemistryNuclear chemistry

Abstract

fetched live from OpenAlex

Bài báo này trình bày các kết quả nghiên cứu về việc áp dụng phương pháp phân tích các thành phần đối xứng nhằm nâng cao khả năng trụ lưới không đối xứng của các hệ thống phát điện chạy sức gió. Khi xảy ra lỗi lưới thì bộ điều khiển phía lưới phải áp đặt dòng lưới có dạng giống như dạng của thành phần thứ tự thuận cơ bản, đồng thời đảm bảo các thành phần thứ tự ngược phải bị triệt tiêu hoặc giảm nhỏ càng nhiều càng tốt. Muốn vậy thì bộ điều khiển dòng cần được thực hiện trên cả hai hệ trục tọa độ quay thuận và ngược. Trong khi đó, bộ điều khiển phía rotor được điều khiển ngừng làm việc, các dây quấn rotor được nối tắt qua một hệ thống điện trở tiêu tán để duy trì quá trình vận hành đồng bộ của máy phát với lưới phân phối. Các kết quả mô phỏng được thực hiện trong môi trường Matlab - Simulink - Plecs cho thấy việc áp dụng biện pháp khắc phục lỗi lưới nói trên đã giúp cho dòng điện lưới trở lên cân bằng hơn khi xảy ra lỗi lưới không đối xứng.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.769
Threshold uncertainty score0.329

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.042
GPT teacher head0.324
Teacher spread0.283 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it