Real-time Simulations on Ultracapacitor based UPQC for the Power Quality Improvement in the Microgrid
Notice bibliographique
Résumé
Penetration of renewable energy systems (RES) into microgrid (MG) increases rapidly due to the intensified energy demands by the distribution level consumers. To meet this demand, consumers are erecting small scale distribution renewable energy generating systems (DREGS) which mostly constitutes of solar photovoltaic systems. Injecting power from the DREGS to the MG will rise potential problems like real and reactive power distortions, sag/swells which affect the power quality of the system. Voltage sags and swells are normally caused by MG intermittencies which occur at the high power and low energy situations. In order to maintain the power quality of the MG during intermittencies, an ultracapacitor (UC) is integrated along with a unified power quality conditioner (UPQC) with the DREGS is proposed in this paper. Basically, an ultracapacitor is a high power and low energy density device that will compensate the MG intermittencies. This proposed system deals with the control and design aspects of the ultracapacitor, a bidirectional converter for charging and discharging of UC, and a UPQC. The UPQC will act as a dynamic voltage restorer (DVR) for the MG side and an active power filter (APF) for the load side. The proposed system is designed and modelled using Matlab/Simulink platform and the results were analyzed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».