論文の概要: Development of a Real-Time Simulator Using EMTP-ATP Foreign models for Testing Relays
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11893v1
- Date: Fri, 14 Jun 2024 13:18:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-20 00:55:56.856645
- Title: Development of a Real-Time Simulator Using EMTP-ATP Foreign models for Testing Relays
- Title（参考訳）: EMTP-ATP外部モデルを用いたリレー試験用リアルタイムシミュレータの開発
- Authors: Renzo Fabian, Rommel Romero,
- Abstract要約: 提案したシミュレータは、Linux OSとリアルタイムカーネルを用いて実装された。
PCIカードは、シミュレートされた電圧と電流に対応する波形を生成するために使用された。
このツールはリアルタイムシミュレーターで、HiLテストによって保護リレーと対話できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper reports the PC implementation of a real-time simulator for testing protective relays, based on the widely used EMTP-ATP software. The proposed simulator was implemented using the GNU/Linux OS with a real-time kernel. In order to generate the waveforms corresponding to simulated voltages and currents, a PCI card was used. This card also includes digital I/O interface. Via foreign models programmed in standard C, ATP was recompiled to include waveform generation at each simulation time step and digital I/O. Additionally, an IEC-61850 open source library was used, in order to use Sampled Values and GOOSE protocols. The resulting tool is a real-time simulator that can interact with protective relays by means of HiL tests. The performance of the simulator was analyzed via an interaction with an actual relay.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,広く使用されているEMTP-ATPソフトウェアをベースとした保護リレーテスト用リアルタイムシミュレータのPC実装について報告する。
提案するシミュレータは,GNU/Linux OSとリアルタイムカーネルを用いて実装した。
シミュレーション電圧と電流に対応する波形を生成するために、PCIカードが使用された。
このカードにはデジタルI/Oインタフェースも含まれている。
標準Cでプログラムされた外部モデルにより、ATPは、各シミュレーション時間ステップで波形生成とデジタルI/Oを含むように再コンパイルされた。
さらに、Sampred ValuesとGOOSEプロトコルを使用するために、IEC-61850オープンソースライブラリが使用された。
このツールはリアルタイムのシミュレーターで、HiLテストによって保護リレーと対話できる。
シミュレータの性能は、実際のリレーとの相互作用を通して分析された。
関連論文リスト
- Modeling flux tunability in Josephson Traveling Wave Parametric Amplifiers with an open-source frequency-domain simulator [0.0]
Josephson Traveling Wave Parametric Amplifiers (JTWPAs) は量子技術における多くの実験の不可欠な部分である。
これらのデバイスは、単純な解析モデルでは完全に説明できない複雑な非線形挙動を示す。
WRSPICEやPSCAN2のようなJTWPAフラックスバイアスをモデル化できるオープンソースの数値ツールは、時間領域のアプローチに基づいている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-30T13:48:16Z) - Automatic AI Model Selection for Wireless Systems: Online Learning via Digital Twinning [50.332027356848094]
AIベースのアプリケーションは、スケジューリングや電力制御などの機能を実行するために、インテリジェントコントローラにデプロイされる。
コンテキストとAIモデルのパラメータのマッピングは、ゼロショット方式で理想的に行われる。
本稿では,AMSマッピングのオンライン最適化のための一般的な手法を紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-22T11:17:50Z) - Design-Space Exploration of SNN Models using Application-Specific Multi-Core Architectures [0.3599866690398789]
RAVSimは最先端のSNNシミュレータであり、彼らのウェブサイトで公式モジュールとして公開されている。
RAVSimは、ユーザがモデルと対話し、出力集中の振る舞いを観察し、シミュレーション実行中いつでもパラメトリック値のセットを変更することができる実行時仮想シミュレーション環境である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-07T20:41:00Z) - LibSignal: An Open Library for Traffic Signal Control [8.290016666341755]
本稿では,信号制御タスクにおける強化学習モデルのクロスシミュレータ比較のためのライブラリを提案する。
このシステムは、Urban Mobility(SUMO)やCityFlowなどの交通信号制御タスクで一般的に使用されるシミュレータをサポートする。
これらの手法が、異なるシミュレーターで同じデータセットでかなり比較されたのは、これが初めてである。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-19T10:21:50Z) - Continual learning autoencoder training for a particle-in-cell
simulation via streaming [52.77024349608834]
今後のエクサスケール時代は 次世代の物理シミュレーションを 高解像度で提供します
これらのシミュレーションは高解像度であり、ディスク上に大量のシミュレーションデータを格納することはほぼ不可能であるため、機械学習モデルのトレーニングに影響を与える。
この研究は、ディスク上のデータなしで、実行中のシミュレーションにニューラルネットワークを同時にトレーニングするアプローチを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-09T09:55:14Z) - Functional Simulation of Real-Time Quantum Control Software [1.005130974691351]
シミュレーションインフラは,ハードウェア上での実行に比べてカーネルを6.9倍高速にシミュレーションする。
タイムラインカーソルの位置は、適切な構成を選択すると平均97.9%の精度でシミュレートされる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-25T22:11:32Z) - PARTIME: Scalable and Parallel Processing Over Time with Deep Neural
Networks [68.96484488899901]
PartIMEは、データが継続的にストリーミングされるたびにニューラルネットワークを高速化するように設計されたライブラリです。
PartIMEは、ストリームから利用可能になった時点で、各データサンプルの処理を開始する。
オンライン学習において、PartialIMEと古典的な非並列ニューラル計算を経験的に比較するために実験が行われる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-17T14:49:14Z) - Metaphorical User Simulators for Evaluating Task-oriented Dialogue
Systems [80.77917437785773]
タスク指向対話システム(TDS)は、主にオフラインまたは人間による評価によって評価される。
本稿では,エンド・ツー・エンドのTDS評価のためのメタファ型ユーザシミュレータを提案する。
また,異なる機能を持つ対話システムなどの変種を生成するためのテスタベースの評価フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-02T05:11:03Z) - Machine Learning Regression based Single Event Transient Modeling Method
for Circuit-Level Simulation [3.0084500900270004]
機械学習レグレッションに基づくSETモデリング手法を提案する。
提案手法は, 複雑な物理機構を考慮せずに, 合理的かつ正確なモデルを得ることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-22T13:24:13Z) - DriveGAN: Towards a Controllable High-Quality Neural Simulation [147.6822288981004]
DriveGANと呼ばれる新しい高品質のニューラルシミュレータを紹介します。
DriveGANは、異なるコンポーネントを監督なしで切り離すことによって制御性を達成する。
実世界の運転データ160時間を含む複数のデータセットでdriveganをトレーニングします。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-30T15:30:05Z) - Deep Transformer Networks for Time Series Classification: The NPP Safety
Case [59.20947681019466]
時間依存nppシミュレーションデータをモデル化するために、教師付き学習方法でトランスフォーマと呼ばれる高度なテンポラルニューラルネットワークを使用する。
トランスはシーケンシャルデータの特性を学習し、テストデータセット上で約99%の分類精度で有望な性能が得られる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-09T14:26:25Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。