MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1941173606 · doi:10.1109/ecce.2015.7309721

A multifunctional grid tied solar energy conversion system with ANF based control approach

2015· article· en· W1941173606 sur OpenAlexaff
Bhim Singh, Chinmay Jain, Sagar Goel, Ambrish Chandra, Kamal Al‐Haddad

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiquePhotovoltaic System Optimization Techniques
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmonicsPhotovoltaic systemControl theory (sociology)Total harmonic distortionComputer scienceGridElectronic engineeringMaximum power point trackingAC powerEngineeringElectrical engineeringVoltageInverterMathematicsControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a two stage, three-phase grid interfaced SPV (Solar Photovoltaic) energy conversion system with an ANF (Adaptive Notch Filter) based control algorithm. The proposed SPV system is a multi-function grid-interfaced solar PV energy conversion system, which along with conversion of dc-power from SPV to AC mains, is capable of reactive power compensation, harmonics current elimination and load balancing in a three-phase AC distribution system. Compared to multiple devices with different functionalities, a multifunction grid-interfaced SPV energy conversion system is capable to save substantially capital investment, space and maintenance cost. The ANF successfully extracts a single sinusoid of a possibly non-stationary nature from harmonics corrupted load currents at PCC (Point of Common Coupling). The control algorithm is adaptive with respect to the fundamental frequency of the system compared to other methods; and provides instantaneous values of the fundamental signals. Simulation and experimental results verify the validity of the presented algorithm and confirms its desirable transient and steady state performances. The THD (Total Harmonics Distortion) of grid currents is found well under IEEE-519 standard even under nonlinear loads.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil0,777

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,177 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations9
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetPhotovoltaic System Optimization TechniquesTravaux en français237 207