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Enregistrement W2907807852 · doi:10.1109/redec.2018.8597744

Modeling, P&O MPPT and PI controls and performance analysis of PV/Energy storage hybrid power system

2018· article· en· W2907807852 sur OpenAlexaffabout
Albert Ayang, Mohamad Saad, Mohand Ouhrouche, R. Wamkeue

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotovoltaic systemCapacitorEnergy storageConvertersMaximum power point trackingRenewable energyElectrical engineeringBattery (electricity)Voltage sourceEngineeringHybrid powerPower (physics)State of chargeVoltageControl theory (sociology)Computer scienceInverterControl (management)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The variable nature of renewable energy sources, coupled with unpredictable changes in load, requires the simultaneous implementation of high power and high energy density storage systems. This work addresses dynamic modeling, control and performance analysis of a PV/Batteries/Ultra capacitor hybrid energy system connected to a DC load in a remote house located around the town of Rouyn Noranda (Quebec-Canada) during one day in winter period. The P&O MPPT control is used to extract the maximum power of a photovoltaic generator which is considered as the main energy source of the hybrid system. In this paper, batteries and ultra-capacitors (UC) are serving as an energy storage system (ESS) and a main source in winter period. The UC are used for facing high frequency variations of the load, such as in transient state, while the batteries are in charge of slow load/source variations. Classical control of battery current and ultra-capacitor current allows choosing the suitable storage element in order to face correctly the production/ consummation variations. Classical PI control strategy is proposed in manner to stabilize the DC bus voltage by controlling the attached DC/DC bidirectional converters. Simulations during 00 AM to 3 PM (during a snowy day) are carried out using Matlab/Simulink which confirm the good performances of the hybrid system and associated control systems.

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 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 candidatesaucune
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 enseignants0,344
Score d'incertitude au seuil0,367

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 savante0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,170
Écart entre enseignants0,166 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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