Modeling and Simulation of Fuel Cell Elevator Backup Power Systems Using Advanced Vehicle Simulator
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.
Notice bibliographique
Résumé
With limited available space in the city and increasing land cost, multi-storey and high-rise buildings now dominate most urban areas of the world. The irresistible trend to build taller and taller buildings to leverage increasing land cost turns elevator from a tool of convenience to a necessity of life. This dependence of elevator further requires its continuous function in spite of power failure caused by a variety of reasons. Reliable and effective elevator power backup system becomes an urgent need today. In this work, advanced electric power backup technologies, including battery, ultracapacitor and hydrogen fuel cells, are examined. To design a functional elevator backup power system, and to assess the feasibility of a battery–ultracapacitor–fuel cell hybrid elevator backup power system with superior performance, the modeling and simulation of an elevator and its backup power system are carried out. Based on its resemblance to an electric vehicle traveling vertically, the elevator, its power need and performance are modeled using the MatLab/Simulink based hybrid vehicle design and analysis tool, ADvanced VehIcle SimulatOR (ADVISOR). The modeling and simulation provide guidelines for selecting and sizing energy storage and conversion devices. More importantly, the quantitative analysis allows complex battery–ultracapacitor–fuel cell hybrid backup power system to be optimized to reach the best potential of each components for a given elevator usage cycle. To explore the feasibility of wide commercial applications of this technology, the initial cost, maintain costs and reliability of the battery–ultracapacitor–fuel cell hybrid elevator backup power system are also discussed.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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