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Enregistrement W2324894204 · doi:10.1109/jestpe.2014.2334051

A Power Management Strategy for PV/Battery Hybrid Systems in Islanded Microgrids

2014· article· en· W2324894204 sur OpenAlexaff
Hisham Mahmood, Dennis Michaelson, Jin Jiang

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrogridVoltage droopBattery (electricity)Photovoltaic systemAutomotive engineeringState of chargeComputer scienceMaximum power point trackingEnergy managementPower managementPower (physics)VoltageEnergy storageEngineeringControl theory (sociology)Electrical engineeringVoltage sourceControl (management)Energy (signal processing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a power management strategy for PV/battery hybrid systems in islanded microgrids is proposed. The control strategy enables the photovoltaic (PV)/battery unit to operate as a voltage source that employs an adaptive droop control to share the load with other sources while charging the battery. Also, the PV/battery unit can track and supply the maximum PV power to the microgrid as long as there is sufficient load. Otherwise, the hybrid unit will autonomously follow the changing load while storing the excess energy in the battery. The control strategy is designed to modify the PV operating point to match the load autonomously whenever the available PV power is higher than the load and the battery is fully charged. In addition, the battery can provide the operational functions that a separate storage unit may provide in an islanded microgrid, such as regulating voltage and frequency, and supplying deficit power in the microgrid. This is achieved by utilizing multi-loop control and multi-segment adaptive droop control without relying on communications or a state machine. Small-signal models of the proposed control loops are developed to investigate system stability. The system performance is validated using experimental results from a 3-KVA prototype microgrid.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations227
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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