MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2996472215 · doi:10.1109/iecon.2019.8927625

Comparative Analysis of the Utilization of Supercapacitor Versus Grid-Tie Inverter Regenerative Braking Methods for Elevator Systems

2019· article· en· W2996472215 sur OpenAlexaff
Jae-Sung Kim, Zongyou Han, Pintian Huang, Donovan O'Donnel, Narayan C. Kar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupercapacitorElevatorRegenerative brakeAutomotive engineeringInverterComputer scienceEngineeringElectrical engineeringChemistryBrakeCapacitanceAerospace engineeringElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, supercapacitors and grid-tie inverters are compared as means of integrating regenerative braking functionality into elevator systems. In dynamic braking, a conventional motor drive is unable to utilize energy during braking periods because it is powered by a rectifier in which energy flows in only one direction. Typically, braking resistors are used to dissipate any excess energy generated that can result in a breakdown of the device if left uncontrolled. Alternatively, supercapacitors or grid-tie inverters can be installed to the DC-link and the energy either stored for future use or fed to the power grid, thus preventing energy waste. Models for these two regenerative braking methods are constructed and simulated in the Simulink environment in order to compare their energy efficiencies under several unique elevator usage patterns. In usage patterns that allow the motor to generate energy within a long duration, the simulation results show the supercapacitor option is less of an improvement in energy efficiency than the grid-tie method due to energy flowing through two energy conversion devices. On the contrary, in usage patterns that limit regeneration within short bursts, the grid-tie inverter option is less efficient than the supercapacitor method due to output current limitations.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetSupercapacitor Materials and FabricationTravaux en français237 207