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Enregistrement W2463048043 · doi:10.1109/tpel.2016.2582901

A Digital Current Control Technique for Grid-Connected AC/DC Converters Used for Energy Storage Systems

2016· article· en· W2463048043 sur OpenAlexaff
Suzan Eren, Majid Pahlevani, Alireza Bakhshai, Praveen Jain

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Electronics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Controller (irrigation)ConvertersTransient (computer programming)Time domainComputer scienceFrequency domainGridSteady state (chemistry)Energy storageElectronic engineeringTransient responseControl engineeringEngineeringVoltageControl (management)Electrical engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents an advanced current controller for grid-connected bidirectional ac/dc converters used for energy storage systems (ESSs). The proposed control scheme is designed to incorporate both the time-domain and frequency-domain dynamics to achieve superior transient and steady-state performance. The advanced current controller can overcome the various challenges faced by the conventional current controllers used in this application, which lead to sluggish transients and steady-state errors when tracking the sinusoidal reference for the grid current. Combining the time-domain dynamics with the frequency-domain dynamics creates a more intelligent controller compared to existing methods, which only consider the dynamics of one domain. The proposed controller is able to eliminate steady-state error by adaptively changing the controller coefficients in the frequency domain according to the current error. In the time domain, the control scheme minimizes the derivative of a defined energy function in order to optimize the transient performance. Simulation and experimental results obtained from a 3.3-kW grid-connected ac/dc converter demonstrate its superior performance.

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 seuil0,006

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 savante0,0000,000
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 GPT0,193
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations54
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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