MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2886246186 · doi:10.1049/iet-rpg.2018.5353

Model‐free adaptive learning control scheme for wind turbines with doubly fed induction generators

2018· article· en· W2886246186 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIET Renewable Power Generation · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Turbine Control Systems
Établissements canadiensEnergie NB Power (Canada)University of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWind powerInduction generatorScheme (mathematics)Doubly fed electric machineControl theory (sociology)Computer scienceAdaptive controlControl engineeringControl (management)EngineeringMathematicsAC powerArtificial intelligenceElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The classical control mechanisms of the wind turbines are generally based on precise modelling approaches to ensure robust and effective interplay between the wind turbines and the main power grids in both autonomous and grid‐connected modes. This study presents an innovative intelligent control system for the doubly fed induction generator wind turbines. The proposed system uses model‐free control polices. The online controller is based on a policy iteration reinforcement learning paradigm along with an adaptive actor‐critic technique. It is shown to be robust against the turbine's high non‐linearities and stochastic variations in the input–output conditions. These are associated with single and double rotor doubly fed large‐scale induction generators driven by wind turbines in the range of 5–7 MW. The performance of the controller is validated against challenging scenarios of coexisting undesired situations like severe wind changes with load excursions and abrupt shifts in the loads.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,438
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,190 · 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