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Enregistrement W2106934845 · doi:10.1109/tste.2011.2149551

Dynamic Modeling and Performance Analysis of a Grid-Connected Current-Source Inverter-Based Photovoltaic System

2011· article· en· W2106934845 sur OpenAlexaff
Prajna Paramita Dash, Mehrdad Kazerani

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Sustainable Energy · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotovoltaic systemInterfacingElectronic engineeringComputer scienceInverterGrid-connected photovoltaic power systemTransient (computer programming)ControllabilityMaximum power point trackingElectric power systemGridEngineeringElectrical engineeringControl theory (sociology)Power (physics)Voltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Voltage-source inverter (VSI) topology is widely used for grid interfacing of distributed generation (DG) systems. However, when employed as the power conditioning unit in photovoltaic (PV) systems, VSI normally requires another power electronic converter stage to step up the voltage, thus adding to the cost and complexity of the system. To make the proliferation of grid-connected PV systems a successful business option, the cost, performance, and life expectancy of the power electronic interface need to be improved. The current-source inverter (CSI) offers advantages over VSI in terms of inherent boosting and short-circuit protection capabilities, direct output current controllability, and ac-side simpler filter structure. Research on CSI-based DG is still in its infancy. This paper focuses on modeling, control, and steady-state and transient performances of a PV system based on CSI. It also performs a comparative performance evaluation of VSI-based and CSI-based PV systems under transient and fault conditions. Analytical expectations are verified using simulations in the Power System Computer Aided Design/Electromagnetic Transient Including DC (PSCAD/EMTDC) environment, based on a detailed system model.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,165 · 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

Citations232
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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