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Enregistrement W2980087789 · doi:10.1049/iet-epa.2019.0210

Design methodology to optimise induction machines based stand‐alone electrical wind water pumping systems

2019· article· en· W2980087789 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 Electric Power Applications · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Motor Design and Analysis
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWind powerEngineeringControl engineeringInduction generatorEnvironmental scienceMarine engineeringAutomotive engineeringComputer scienceElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel methodology for designing a wind‐electric water pumping system is developed in this study. The system employs a self‐excited induction generator (SEIG) driven by a wind turbine (WT) and an induction motor (IM) feeding a water pump. Selection of values and proper configuration of excitation capacitors for this system is the key factor which is performed by an optimisation algorithm. The methodology commences with the design of hydraulic system and choice of proper pump. Then, the gearbox ratio of the chosen WT is determined to coordinate the characteristic of the WT with that of the pump. The aim is operation of the system near the maximum power output of the WT in different wind speeds. Thereafter, the electrical system is designed by choosing the suitably rated powers for the SEIG and IM. The optimal capacitor values in various configurations, viz. the shunt, short shunt, long shunt, T, and Π, are calculated utilising the genetic algorithm and then, the best configuration considering the system operating conditions is introduced. The objective function is defined to regulate the IM operating point at the knee point of its magnetising characteristic under wind speed variations. The system performance is evaluated through simulation and experiment.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,946
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
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)0,0000,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,229 · 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