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Enregistrement W2167040674 · doi:10.1109/pes.2004.1373273

Comprehensive analysis of a dispersed generation scheme based on microturbine and induction generator

2004· article· en· W2167040674 sur OpenAlexaff
Arman Zarringhalam, Mehrdad Kazerani

Notice bibliographique

RevueIEEE Power Engineering Society General Meeting, 2004. · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Turbine Control Systems
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlternatorInduction generatorRectifier (neural networks)Rotor (electric)InverterControl theory (sociology)EngineeringPulse-width modulationPWM rectifierTransient (computer programming)Permanent magnet synchronous generatorGenerator (circuit theory)Wound rotor motorElectrical engineeringAutomotive engineeringVoltagePower (physics)Induction motorComputer sciencePhysicsControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To date, almost all of the commercial microturbine-based dispersed generation systems are composed of a high-speed permanent-magnet alternator and a diode rectifier-PWM inverter pair. In this paper, a dispersed generation scheme made up of a microturbine, an induction generator, and a diode rectifier-PWM inverter pair is introduced. A complete model for the self-excited squirrel-cage induction generator is developed and used to study the steady-state and transient behaviours of the overall system. The power delivered to the grid is controlled by an injected current control loop and the input/output power balance is maintained by regulating the DC bus voltage using a new method based on the torque control of microturbine. It is shown through analysis and Simulink simulation results that induction generator is a viable substitute for permanent magnet alternator in microturbine-based dispersed generation systems due to its low cost, low maintenance, rugged structure, and slack between rotor speed and terminal frequency, which isolates the transients of the grid from the generator system, when the DC-bus capacitor size is reduced.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

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)0,0030,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations11
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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