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Enregistrement W1990521712 · doi:10.1109/jestpe.2015.2413756

Strategies for Independent Deployment and Autonomous Control of PV and Battery Units in Islanded Microgrids

2015· article· en· W1990521712 sur OpenAlexafffund
Hisham Mahmood, Dennis Michaelson, Jin Jiang

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMicrogridVoltage droopBattery (electricity)Photovoltaic systemPower BalanceState of chargePower (physics)Control theory (sociology)Computer scienceVoltageEngineeringAutomotive engineeringControl engineeringControl (management)Electrical engineeringVoltage regulator

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, autonomous control strategies are proposed for Photovoltaic (PV) and battery units operating in a droop-controlled islanded microgrid. Based on the proposed strategies, the PV and battery units can be deployed independently in any droop-controlled microgrid. Both the PV unit and the battery unit are controlled as voltage sources that follow multisegment adaptive power/frequency (P/f) characteristic curves. These P/f characteristic curves are adjusted locally in real time based on the available PV power, load demand, and the state of charge of the battery to autonomously coordinate the operation of these units and maintain the power balance in the microgrid. The strategy proposed for the battery unit enables it to autonomously supply power only during peak load periods, to support the droop-controlled units and maintain the power balance in the islanded microgrid. The control strategies are implemented in each unit using multi-loop controllers, without relying on communication, a central management algorithm, or switching logic. Small signal models of the proposed control loops are presented, and the performance of the proposed strategy is validated using simulation and also through experiments on a 3-kVA prototype microgrid.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,211 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations98
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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