MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2987870322 · doi:10.1139/tcsme-2018-0013

Optimal power tracking control of a hydraulic wind turbine based on active disturbance rejection control methodology

2019· article· en· W2987870322 sur OpenAlexvenueno aff
Chao Ai, Chao Wu, Fan Zhao, Xiangdong Kong

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Turbine Control Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésControl theory (sociology)TurbineActive disturbance rejection controlWind speedWind powerNonlinear systemEngineeringMaximum power point trackingPower optimizerRobustness (evolution)Maximum power principleState observerComputer scienceControl (management)Photovoltaic system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Power point tracking (PPT) is one of the necessary functions of the wind turbine to optimize the use of wind energy. PPT is a condition that needs to be completed after the grid is connected, which can be achieved by tracking the optimal rotation speed of the output of the wind turbine and the optimum torque and power output of the hydraulic system. Based on a fixed displacement pump speed control, an optimal PPT strategy with the active disturbance rejection control (ADRC) method is proposed, and the control objective is to maximize the energy conversion of the system. This paper sets out to (i) establish a hydraulic wind turbine grid-connected affine nonlinear mathematical model, based on the ADRC method and a fixed displacement pump speed output control, (ii) design a nonlinear tracking differentiator and extended state observer and nonlinear state error feedback control law, and (iii) achieve optimal PPT under different wind speeds. Simulations were model by MATLAB/Simulink, where the system inputs signals of different wind speeds and analyses control system stability and robustness. Simulation results show that the input power was greater with a fixed displacement pump speed .

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,195 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTransactions of the Canadian Society for Mechanical EngineeringMême sujetWind Turbine Control SystemsTravaux en français237 207