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Enregistrement W4236599781 · doi:10.5383/ijtee.10.02.008

Control of DFIG on Variable Wind Speed

2015· article· en· W4236599781 sur OpenAlexvenueno aff
Nasrullah Khan, Naeem Abas, T Bukhari

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Thermal and Environmental Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Turbine Control Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)StatorRotor (electric)Wind powerTurbineInduction generatorVariable speed wind turbineWind speedGenerator (circuit theory)Variable (mathematics)Constant (computer programming)Electronic speed controlPower (physics)Doubly fed electric machineAutomatic frequency controlComputer scienceEngineeringAC powerPhysicsControl (management)Electrical engineeringMathematicsAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Doubly Fed Induction Generator (DFIG) is one of the most reliable wind generator. Major problem in wind power generation is to generate constant frequency output on variable speed. This paper summarizes & reviews major techniques used in DFIG, and investigate various technologies developed by and solution proposed by different researchers to maintain constant frequency. In addition authors proposed method on these issues is discussed and experimental results are also included. DFIG experiment is demonstrated by driving it with a motor instead of real wind turbine. A variable frequency drive will be used to cause drive motor speed variations. Control circuit is attached with rotor windings, which will try to maintain the rotor excitation constant during speed variations. Proposed DFIG model controls the rotating magnetic field of the rotor in such a way that stator frequency becomes independent of RPM. Experiment is successfully performed on +/- 12 % speed variations.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,351

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,165
Écart entre enseignants0,159 · 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'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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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