MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2795934354 · doi:10.1109/tec.2018.2823334

Analysis and Experimental Investigation of the Improved Distributed Electronic Load Controller

2018· article· en· W2795934354 sur OpenAlexaff
B. Nia Roodsari, E.P. Nowicki

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Energy Conversion · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Energy Management
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésController (irrigation)ChopperControl theory (sociology)EngineeringPower (physics)VoltageThyristorComputer scienceElectrical engineeringControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stand-alone microhydro systems based on the self-exited induction generator (SEIG) are popular in developing countries. However, an electronic based controller is required to maintain the quality (voltage and frequency) of the generated power within an acceptable range. Conventionally, this controller is designed using a phase-controlled thyristor circuit (or more recently using a dc chopper circuit) and a fixed resistance dump load to receive the excess generated power. Generally, in small communities the total dissipated power in the dump load is greater than the consumed power by all the households. This problem of inefficient power usage can be solved by distributing the controller among households. The objective of this paper is to improve the distributed electronic load controller (DELC). As with the original DELC, the proposed improved DELC is used for two purposes: First, consuming the excess generated power individually by each household; and second, operating as a complementary device for voltage and frequency regulation of the SEIG. The detailed design and experimental verifications of the proposed improved DELC including the design of an appropriate input filter to minimize the network current distortion are presented here. Additionally, MATLAB simulations are used to study the interaction between the proposed improved DELC and the powerhouse controller (the ELC).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,174 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations32
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Transactions on Energy ConversionMême sujetSmart Grid Energy ManagementTravaux en français237 207