Fuente AC programable basada en convertidor multinivel asimétrico en cascada para la reproducción controlada de fenómenos de calidad de energía eléctrica
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.
Bibliographic record
Abstract
La creciente integración de generación distribuida, convertidores electrónicos y cargas no lineales ha incrementado la presencia de fenómenos de calidad de energía en los sistemas eléctricos. Su estudio experimental requiere plataformas capaces de reproducir eventos bajo condiciones controladas, debido a que los registros de campo no siempre permiten imponer magnitud, duración y frecuencia definidas. Desarrollar y validar una fuente basada en convertidor multinivel para la reproducción de fenómenos de calidad de energía en laboratorio. La propuesta se implementó sobre un convertidor multinivel asimétrico y combinó un modelo analítico basado en series de Fourier con un algoritmo de optimización para obtener los estados y tiempos de conmutación requeridos. La validación se realizó mediante simulación en Matlab/Simulink y pruebas experimentales sobre una condición base de 110 V RMS a 60 Hz. La plataforma permitió reproducir de forma controlada depresión de tensión, elevación de tensión, interrupción y variación de frecuencia. En los fenómenos definidos por variación de tensión eficaz, las mediciones experimentales presentaron errores porcentuales entre 0.09 % y 3 % respecto a los valores programados. Para la frecuencia, se verificó la generación de escenarios a 58 Hz y 62 Hz, por fuera del rango nominal. La plataforma reproduce de forma controlada los cuatro fenómenos evaluados con errores en V_RMS no superiores al 3 % y un THDv experimental del 2 %, cumpliendo el límite del 5 % de IEEE 519-2022, posicionándola como alternativa de bajo costo para laboratorios.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it