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Enregistrement W3104634751 · doi:10.1109/pedg48541.2020.9244455

An Electrical Stall Control Algorithm for Small-Scale Wind Generation System using Aerodynamic Observer

2020· article· en· W3104634751 sur OpenAlexaff
Guanhong Song, Bo Cao, Liuchen Chang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Turbine Control Systems
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Stall (fluid mechanics)Wind speedWind powerAerodynamicsTurbineRotational speedTip-speed ratioComputer scienceControl systemEngineeringAutomotive engineeringAerospace engineeringMeteorologyControl (management)Electrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a small-scale fixed-pitch variable-speed wind generation system, the power production has to adapt to various wind conditions by varying its rotation speed to achieve the maximum power extraction. However, this maximum power extraction behavior may result to over-rated operation of the system in high wind speed regions, where wind speed to the system is higher than its rated wind speed. Therefore, the power production of the system has to be regulated by certain stall control algorithm within system constraints in order to achieve long term operation in high wind speed regions. In this paper, a novel electrical stall control algorithm using an aerodynamic observer is proposed for small-scale wind generation systems to perform power curtailment and stall regulation of the wind turbine when operating in high wind speed conditions. By integrating of the aerodynamic torque observer and the additional stall control loop into the system, the operation of the wind turbine can be estimated and controlled to achieve desired stall regulation. Detailed control system analysis and simulation results have been presented in this paper to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,666
Score d'incertitude au seuil0,892

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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