MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3135438844 · doi:10.1109/icjece.2020.2989222

Design and Modeling of Hybrid DC/AC Microgrid With Manifold Renewable Energy Sources

2021· article· en· W3135438844 sur OpenAlexvenueno aff
G. Soundarya, C.K. Sundarabalan, C. Balasundar, D. Karthikaikannan, Jayant Sharma

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Electrical and Computer Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSASTRA University
Mots-clésRenewable energyMicrogridWind powerPhotovoltaic systemMaximum power point trackingTidal powerPower optimizerComputer sciencePermanent magnet synchronous generatorAutomotive engineeringDistributed generationElectrical engineeringEnvironmental scienceEngineeringInverterMagnetVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increased demand and depletion of the fossil fuels for power generation led to the need for extracting power from the renewable energy resources (RERs). The microgrids (MGs) are designed with the help of effective power extracted from renewable sources such as solar, wind, tidal, and geothermal. The advent of DC MGs overcomes the conventional AC grids. The hybridization of the AC and DC MGs will provide more advantages for various levels of consumers. This article proposes the design and modeling of a hybrid DC/AC MG with the efficient use of RERs and it can reduce numerous power conversions. The solar energy is extracted through photovoltaic (PV) panels meritoriously using interval type 2 fuzzy logic technique as the maximum power point tracking algorithm. The AC grid is designed using wind energy source and tidal energy. The permanent magnet synchronous generator is used as the wind turbine. Various control mechanisms are employed in order to extract maximum power from the wind and tidal waves at varying conditions. These generated powers can supply the load and are connected to the utility grid. These are executed with the aid of MATLAB/SIMULINK software.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,131
Écart entre enseignants0,127 · 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

Citations37
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Electrical and Computer EngineeringMême sujetMicrogrid Control and OptimizationTravaux en français237 207