MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4200557291 · doi:10.3390/en14248388

Efficiency Enhancement of Switched Reluctance Generator Employing Optimized Control Associated with Tracking Technique

2021· article· en· W4200557291 sur OpenAlexaff
Wanderson Rainer Hilário Araújo, Márcio R. C. Reis, Gabriel Wainer, Wesley Pacheco Calixto

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Motor Design and Analysis
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesDivision of Graduate EducationUniversidade Federal de GoiásFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de GoiásCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésSwitched reluctance motorGenerator (circuit theory)Computer scienceElectricity generationElectricityMagnetic reluctanceWind powerAutomotive engineeringElectric generatorGridVoltageControl theory (sociology)Power (physics)Control (management)Control engineeringEngineeringElectrical engineeringRotor (electric)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents studies related to the driving and control of the switched reluctance generator in order to enhance its efficiency. This type of electrical machine is an option for wind energy conversion systems, favoring the generation of electricity in distributed generation systems and contributing positively to loads without access to the main grid. The studies developed in this paper verify the possibility of controlling the output voltage of the switched reluctance generator in parallel with an efficiency tracking technique acting on the switching angles of the power converter. Simulation and experimental results are presented in order to verify the feasibility of implementing this technique to enhance the efficiency of the generator.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,395
Score d'incertitude au seuil0,541

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,193 · 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'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

Citations22
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnergiesMême sujetElectric Motor Design and AnalysisTravaux en français237 207