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Enregistrement W2103612649 · doi:10.1109/tpel.2010.2050006

A Control Strategy for a Distributed Power Generation Microgrid Application With Voltage- and Current-Controlled Source Converter

2010· article· en· W2103612649 sur OpenAlexaff
Emanuel Serban, Helmine Serban

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Electronics · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensSimon Fraser UniversitySchneider Electric (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrogridPhotovoltaic systemBackupDistributed generationRenewable energyEngineeringGridElectrical engineeringPower (physics)Battery (electricity)Computer scienceElectronic engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a pseudodroop control structure integrated within a microgrid system through distributed power generation (DPG) modules capable to function in off-grid islanded, genset-connected, and grid-connected modes of operation. System efficiency has an important role in order to harvest the maximum available renewable energy from dc or ac sources while providing power backup capability. A control strategy is proposed in off-grid islanded mode method based on the microgrid line-frequency control as agent of communication for energy control between the DPG modules. A critical case is where the ac load demand could be lower than the available power from the photovoltaic solar array, where the battery bank can be overcharged with unrecoverable damage consequences. The DPG voltage-forming module controls the battery charge algorithm with a frequency-generator function, and the DPG current source module controls its output current through a frequency-detection function. The physical installation between DPG modules is independent, since no additional communication wiring is needed between power modules, which represent another integration advantage within the microgrid-type application.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations204
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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