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Enregistrement W3118240248 · doi:10.1109/tste.2021.3050783

Robust Hamiltonian Energy Control Based on Lyapunov Function for Four-Phase Parallel Fuel Cell Boost Converter for DC Microgrid Applications

2021· article· en· W3118240248 sur OpenAlexaff
Phatiphat Thounthong, Pongsiri Mungporn, Serge Pierfederici, Damien Guilbert, Noureddine Takorabet, Babak Nahid‐Mobarakeh, Yihua Hu, Nicu Bizon, Yigeng Huangfu, Poom Kumam, Piyabut Burikham

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Sustainable Energy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesKing Mongkut's University of Technology North BangkokUniversité de Lorraine
Mots-clésMicrogridConvertersBoost converterControl theory (sociology)EngineeringComputer scienceVoltageElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rapid developments in hydrogen fuel cell (FC) energy and DC microgrid systems have extended the applications of multiphase parallel interleaved step-up converters for stabilizing DC bus voltages. DC microgrid applications include vehicle systems, shipboard power systems, and more electric aircraft, which generate power at low voltage levels. The cascade architecture of a power converter in a DC microgrid may cause large oscillations and imbalance given that converters considered as loads have constant power load characteristics. In this work, output DC bus voltage stabilization and current sharing of a multiphase parallel-interleaved-FC boost converter is presented. The proposed robust controller with added integrator action is based on the Hamiltonian-Lyapunov function. The efficacy and robustness of the designed controller were successfully authenticated by experimental results obtained using a 2.5 kW prototype FC converter (via four-phase parallel-interleaved boost converters) and the dSPACE MicroLabBox platform. The main source of the FC is based on a fuel reformer engine that converts fuel methanol and water into H2gas in a polymer-electrolyte-membrane-FC stack (50 V, 2.5 kW).

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations43
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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