MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3119191403 · doi:10.18280/ejee.220606

Mitigation of Certain Power Quality Issues in Wind Energy Conversion System Using UPQC and IUPQC Devices

2020· article· en· W3119191403 sur OpenAlexvenueno aff
Pandu Ranga Reddy Gongati, Vijaya Kumar Malupu

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Electrical Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnergy Load and Power Forecasting
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmonicsVoltage sagWind powerRenewable energyVoltageEngineeringElectric power systemElectrical engineeringPower (physics)Electronic engineeringComputer scienceAutomotive engineeringPower quality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to limited conventional energy sources and to meet the increase of load demand there is a need for utilization of renewable energy sources. Among the all renewable energy sources wind energy is widely used and is highly sustainable as compared to other sources of energy. Many wind energy conversion devices working with doubly fed induction generators and synchronous generators and it is integrated to the grid produces the power quality issues like as voltage sags, swells, harmonics, voltage imbalance and short interruptions etc. Many power electronic based Flexible AC Transmission Systems (FACTS) are designed to solve above problems and facilitate to meet the required power demand. In this paper, UPQC (Unified Power Quality Conditioner) and IUPQC (Improved Unified Power Quality Conditioner) models are designed to mitigate the above power quality issues. In this paper, mainly voltage sags, voltage swells and harmonics are considered as a power quality issues to analyze the UPQC and IUPQC devices. The conventional PID controller is employed in control circuit of both the devices. It also discusses the comparative analysis between UPQC and IUPQC devices. The MATLAB/SIMULINK Software is used for above analysis.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Journal of Electrical EngineeringMême sujetEnergy Load and Power ForecastingTravaux en français237 207