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Enregistrement W4220879513 · doi:10.18280/jesa.550111

Enhanced Control of Wind Energy Conversion System Based on DFIG Using Adaptive Super Twisting Controllers

2022· article· en· W4220879513 sur OpenAlexvenueno aff
Mostefa Amara, Abdelkader Mazouar, Haouari Sayah

Notice bibliographique

RevueJournal Européen des Systèmes Automatisés · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Turbine Control Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Wind powerTurbineWind speedComputer scienceSmoothingControl (management)Induction generatorPower (physics)Adaptive controlGridControl engineeringEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the control of Wind Energy System (WES), the most serious disturbances to occur are the variations of wind speed which can affect the quality and continuity of the generated power. In this research paper, an enhanced control strategy is proposed for a wind turbine (WT) system equipped with a Doubly Fed Induction Generator (DFIG) connected to the grid network. The proposed strategy design is based on an amended formula of the Super Twisting Control with adaptive gains that can be implemented to the cascaded system scheme comprising the speed and power control loops. This method is effective in reducing and smoothing the control effort by developing a simple formulation of sliding gain despite disturbance regarding variation on the parameters, and the random nature of wind speed. By comparison with the conventional Super Twisting Control, simulation results are given to illustrate the improvements of the use of adaptive Super Twisting Control based controllers in a WES Control.

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)
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,346
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,189 · 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'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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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