Testing a Unit Commitment Based Controller for Grid-Connected PMG-Based WECSs With Generator-Charged Battery Units
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the performance of a controller for adjusting the power generated by the permanent magnet generator (PMG) in a wind energy conversion system (WECS), which has generated-charged battery units (BUs). The proposed controller is based on the Lagrangian relaxation unit commitment (LRUC) method to determine a command value for the PMG electromagnetic torque (Te*) at each wind speed. The determined value of Te* is set to calculate command values for q-axis currents that are required by the controllers operating the generator-side and charging power electronic converters (PECs). The performance of the LRUC-based controller is experimentally evaluated for a grid connected 7.5-kW PMG-based WECSs with 4.44-kW BUs, when operated under various wind speeds and/or charging and discharging modes of the BUs. Performance results show that the proposed controller is capable of initiating fast and accurate responses to adjust the power generation of the PMG to meet the demands of the generator-side and charging PECs for different wind speeds, and/or charging and discharging of the BUs. These performance features are found to have minor sensitivity to the changes in wind speed, and/or levels of charging the BUs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».