An intelligent sensor-less supervisory power management control algorithm with a fuzzy logic voltage controller for off-grid wind systems
Notice bibliographique
Résumé
Conventional power management schemes for standalone wind systems typically use maximum power point tracking (MPPT) methods to extract maximum power from the wind even when the energy storage has reached its capacity. By doing so, the dummy load suffers from unnecessary stress when the load and energy storage element cannot absorb the excess power. This paper proposes an intelligent sensor-less fuzzy-logic based power management supervisory control scheme that autonomously transitions between an adaptive MPPT control mode and a power limiting control mode to regulate the wind turbine energy extraction. The proposed power management scheme is intended for off-grid applications such as remote telecom base stations. The adaptive MPPT and power regulator (PR) algorithms use a derived pseudo tip speed ratio (pTSR) parameter that correlates the measured power and the output voltage of the rectifier to the system's tip speed ratio (TSR). To enable the algorithm to effectively adapt to the wind system despite parameter shifts due to machine aging, a fuzzy-logic controller is used to drive the system to the voltage references generated by the MPPT and PR algorithms. The operating principles of the proposed control technique will be provided in this paper. Performance results for the proposed algorithm are provided in this paper for a 2kW wind system to highlight the merits of the control algorithm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».