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Enregistrement W2957132793 · doi:10.18280/ejee.210215

A Comparative Study Between a Perturb and Observe Based Passivity and a Classical Perturb and Observe Based PI for the Thermoelectric Generator

2019· article· en· W2957132793 sur OpenAlexvenueno aff
Toualbia Asma, Tadjine Mohamed

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Electrical Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Thermodynamics and Statistical Mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPassivityThermoelectric effectThermoelectric generatorPiGenerator (circuit theory)Control theory (sociology)PhysicsComputer scienceEngineeringMathematicsElectrical engineeringThermodynamicsArtificial intelligenceControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A thermoelectric generator is silent and reliable, can be used to convert a temperature gradient to electricity based on the principles of Seebeck effect and vice versa. Very maximum power point tracker (MPPTs) are widely used in thermoelectric systems in order to extract the maximum available power for varying load and a given temperature difference. The perturbation and observation (P&O) algorithm are one of the most widely used due to ease of implementation. However, the operating point oscillates around the MPP that increase the loss of energy in the power of the TEM. Many improvements of the P&O algorithm have been proposed in order to reduce the oscillations. Therefore, in this paper, a P&O MPPT technique based on PI controller has been used for achieving the Maximum Power Point of a thermoelectric system. Performance of this technique is compared against the P&O based passivity control one through simulations.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,899
Score d'incertitude au seuil0,594

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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