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Enregistrement W4214484606 · doi:10.14447/jnmes.v24i3.a04

Real-time Simulations on Ultracapacitor based UPQC for the Power Quality Improvement in the Microgrid

2021· article· en· W4214484606 sur OpenAlexvenueno aff
Rahul Wilson Kotla, Srinivasa Rao Yarlagadda

Notice bibliographique

RevueJournal of New Materials for Electrochemical Systems · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric and Hybrid Vehicle Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrogridSupercapacitorRenewable energyElectric power systemVoltageMATLABPower (physics)EngineeringAutomotive engineeringAC powerElectrical engineeringControl theory (sociology)Computer scienceCapacitanceControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,345

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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,268
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.

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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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