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Enregistrement W3147624098 · doi:10.1109/pesgm41954.2020.9281778

A TPFW Solar PV-BSS-DG set Based Microgrid with Power Quality Improvement and Maximum Power Extraction Capability

2020· article· en· W3147624098 sur OpenAlexaff
Bhim Singh, Vivek Narayanan, Seema Seema, Aditya Chandra, Kamal Al‐Haddad

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiquePhotovoltaic System Optimization Techniques
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrogridPhotovoltaic systemPower factorHarmonicsAC powerDiesel generatorMaximum power point trackingCompensation (psychology)Distributed generationElectrical engineeringVoltageEngineeringComputer scienceControl theory (sociology)Electronic engineeringAutomotive engineeringRenewable energyInverterDiesel fuel

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a three-phase four-wire (TPFW) standalone microgrid is presented for powering the electrical energy to the rural areas where the electric grid is not available. This microgrid is designed with a synchronous generator (SG) based diesel generator (DG) set, a photovoltaic (PV) array and a battery storage system (BSS). The BSS handles the intermittent variation of the PV array power as well as provides power to the load during the heavy load demand. The DG set feeds power to the nonlinear and unbalanced loads. Hence the voltage source converter (VSC) is controlled in such a manner that it provides the harmonics, reactive power as well as the compensation of unbalanced load. Thereby the power quality (PQ) at the DG set is improved. The main functional features of the microgrid, are extraction of maximum PV array output power, DG set terminal voltage regulation, unity power factor (UPF) operation of the DG set by compensating the reactive power, harmonics elimination, compensation of the unbalanced load and neutral current compensation etc.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,216
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,251 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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