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Enregistrement W2020441545 · doi:10.1111/j.1934-6093.2005.tb00238.x

HIERARCHAL CONTROL SYSTEM FOR A VARIABLE SPEED CAGE MACHINE WIND GENERATION UNIT USING NEURAL NETWORKS

2008· article· en· W2020441545 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

RevueAsian Journal of Control · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Turbine Control Systems
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Wind speedRectifier (neural networks)Controller (irrigation)EngineeringWind powerAC powerInduction generatorPulse-width modulationPower (physics)Rotor (electric)PWM rectifierVoltageTorqueArtificial neural networkComputer scienceControl (management)Electrical engineeringRecurrent neural network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A hierarchal control strategy, that addresses three control objectives for a wind generation system, is proposed in this paper. It controls the local bus voltage (to avoid voltage rise), captures the maximum power in the wind and also minimizes the power loss in the induction generator. In the first level, given the instantaneous wind speed, electrical torque and output power, the designed neural networks calculate the desired rotor speed, air-gap flux and the grid side reactive power. In the second level, the desired current wave shapes (instantaneous three-phase currents) of the rectifier and the inverter in a double-sided PWM converter system are calculated. In the third level, the PWM controller guides the system towards the optimum operating conditions. Simulation results show that even as the wind speed changes randomly, the proposed control strategy leads the system to the optimum operating conditions.

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 enseignants0,841
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,189 · 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