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Enregistrement W1981481872 · doi:10.1049/iet-rpg.2009.0137

Multiple model multiple-input multiple-output predictive control for variable speed variable pitch wind energy conversion systems

2011· article· en· W1981481872 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIET Renewable Power Generation · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Turbine Control Systems
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)TorqueWind powerController (irrigation)Multivariable calculusModel predictive controlWind speedActuatorPower (physics)Generator (circuit theory)Computer scienceVariable (mathematics)Pitch controlOperating pointEngineeringControl engineeringControl (management)MathematicsElectronic engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A multivariable control strategy based on model predictive control techniques for the control of variable-speed variable pitch wind energy conversion systems (WECSs) in the above-rated wind speed zone is proposed. Pitch angle and generator torque are controlled simultaneously to provide optimal regulation of the generated power and the generator speed while minimising torsional torque fluctuations in the drive train and pitch actuator activity. This has the effect of improving the power quality of the electrical power generated by the WECS and increasing the life time of the mechanical parts of the system. Furthermore, safe and acceptable operation of the system is guaranteed by incorporating most of the constraints on the physical variables of the WECS in the controller design. In order to cope with the non-linearity in the WECS and the continuous variation in the operating point, a multiple model predictive controller is suggested to provide near optimal performance within the whole operating region.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,964
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,171 · 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