MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4239661842 · doi:10.32920/ryerson.14665410.v1

Modeling and Analysis of a Flywheel Energy Storage System for Voltage Regulation

2021· preprint· en· W4239661842 sur OpenAlexaboutno aff
Kamran Masteri Farahani

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnergy
ThématiquePower Systems and Renewable Energy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWind powerRenewable energyFlywheelEnergy storageStand-alone power systemIntermittent energy sourceElectricityFlywheel energy storageMains electricityAutomotive engineeringElectrical engineeringVoltageGridEngineeringEnvironmental sciencePower (physics)Distributed generationPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ontario in 21st century is progressing rapidly to source a bulk of its energy supply from green and renewable energy sources, including wind energy. However there are technical challenges. A significant limiting factor in the large-scale integration of wind energy is the inherent intermittent nature of wind supply. The purpose of the research project is to develop appropriate control systems to integrate energy storage into the Ontario electricity grid given that energy storage constitutes a fundamental component of a modernized electricity grid. The challenges are multiple. Given that wind generators driven by wind have an output that is intermittent and highly variable, as a result the power supply voltages on distribution lines change at a rapid rate. This research develops a control strategy for the flywheel system to inject or draw real power to or from the connected line on a voltage command, thereby mitigating voltage swings created by variable and intermittent power supply from wind generators.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,253

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 GPT0,231
Écart entre enseignants0,214 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetPower Systems and Renewable EnergyTravaux en français237 207