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Enregistrement W2050015269 · doi:10.6000/1929-6002.2013.02.01.3

Dynamic Behavior and Management Strategy of Hybrid Wind/Fuel Cell System

2013· article· en· W2050015269 sur OpenAlexvenueno aff
A. Meharrar, Mustapha Hatti, M. Tioursi, Tahar Benmessaoud

Notice bibliographique

RevueJournal of Technology Innovations in Renewable Energy · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueHybrid Renewable Energy Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWind powerHybrid powerMaximum power point trackingAutomotive engineeringEnergy managementWind speedInterfacingPower managementHybrid systemEngineeringMATLABRenewable energyPower (physics)Computer scienceControl theory (sociology)Control engineeringEnergy (signal processing)Electrical engineeringControl (management)Inverter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

hybrid generation system is considered as a solution for the uncontrolled energy production from such dispersed sources as wind generation. In this paper, modeling and control of wind/FC system is proposed. Dynamics models for the main system components, namely, wind energy conversion system (WECS), fuel cell, electrolyses, power electronic interfacing circuits, hydrogen storage tank and ultra-capacitor are developed. Also, a variable speed wind generation maximum power point tracking (MPPT) based on Adaptative Neuro-Fuzzy Inference system (ANFIS) is presented. Based on the dynamic component model, a simulation model for the proposed hybrid energy system has been developed using Matlab/Simulink and the power flows management strategy are proposed. The result shows that this system can tolerate the rapid changes in wind speed and/or power demand. This results shows also that, the overall power management strategy is effective and the power flows among the different energy sources and the load demand is balanced successfully.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,661
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
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,215 · 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.

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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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