MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3081249444 · doi:10.1109/tpel.2020.3019761

Communication-Free Power Management Strategy for the Multiple DAB-Based Energy Storage System in Islanded DC Microgrid

2020· article· en· W3081249444 sur OpenAlexafffund
Nie Hou, Yunwei Li

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Electronics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence FundAlberta Innovates
Mots-clésMicrogridEnergy storageRenewable energyPower managementElectrical engineeringEngineeringComputer scienceAutomotive engineeringPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Along with the development of the renewable energy, such as the photovoltaics and the wind turbine, the energy storage system (ESS) is becoming as a critical part for the renewable-based microgrids. In this article, dual-active-bridge (DAB) dc-dc converter with bidirectional power flowing ability, wide soft-switching range, and ultrafast dynamic characteristic is adopted for integrating multiple energy storage units (ESUs) for balancing the power flowing between the renewable energy and the loads in a islanded dc microgrids. For the multiple DAB-based ESS, a communication-free power management strategy is proposed in this article to maintain the dc-link voltage for the islanded dc microgrid, and high robustness of the dc-link voltage can be ensured when the output voltage of energy storage equipment, the load condition, and the power sharing performance of the ESS are changed. The proposed strategy also ensures seamless ESU plug-in or plug-out operations. Finally, the small-scale simulation model and experimental platform are both employed to verify the effectiveness of the proposed communication-free power management scheme.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations73
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Transactions on Power ElectronicsMême sujetMicrogrid Control and OptimizationTravaux en français237 207