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Enregistrement W2099534925 · doi:10.1109/ccece.2004.1345301

A doubly-fed induction machine and energy storage system for wind power generation

2004· article· en· W2099534925 sur OpenAlexaff
Chad Abbey, G. Joós

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Turbine Control Systems
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWind powerEnergy storageAC powerInduction generatorElectricity generationDistributed generationRenewable energyElectric power systemStand-alone power systemPower optimizerComputer sciencePower controlPower (physics)EngineeringControl theory (sociology)VoltageElectrical engineeringMaximum power point trackingControl (management)Inverter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wind power has become a very important source of renewable energy, and has been shown to complement central generation effectively. However, good power quality from distributed generators is vital, and hence independent control of the real and reactive power is desirable. Also, there has been an increasing demand for alternative energy sources to behave like conventional generators, whereby their output power is deterministic. Wind energy is an inherently stochastic system and, therefore, external measures must be used to overcome the fluctuations in the generator's energy production. The paper deals with the modeling and simulation of a doubly-fed induction machine as a wind power generator. The ability of the system to provide independent control of the real and reactive power is demonstrated. The incorporation of a battery or other energy storage device in the DC link enables temporary storage of energy and, therefore, the ability to provide smooth output power which is both deterministic and resistant to wind speed fluctuations. Power electronic converters directly control the machine and act as the interface between the storage system and the grid. This allows full control over voltage characteristics as well as real power generation. Simulations of the system in EMTP-RV show that the design is feasible.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 GPT0,186
Écart entre enseignants0,178 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations18
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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