Notice bibliographique
Résumé
This Master’s thesis project introduces a micro-grid system that includes a hybrid power storage backup system and photovoltaic module power generation system, which is connected to the grid and supports the hybrid backup system. The first section presents a solution or algorithm to an existing problem in an energy flow management strategy for the hybrid energy storage system. In the second section, power is provided from the photovoltaic arrays by the convenience of the Maximum Power Point Tracking (MPPT) for each photovoltaic module. The generated power will charge the storage backup system. The micro-grid is capable of selling the surplus power to the utility grid. A master controller optimizes integration, dispatching and control over the whole micro-grid operation. There have been many different control strategies and topologies presented over the years to manage the energy flow for hybrid energy storage systems; however, there are some aspects that differentiate some from others, such as real-time prediction, cumbersome architecture, full spectrum control over recourses, and cost-effectiveness. The first section of this thesis proposes a control strategy on hybrid energy storage systems based on fundamental electrical principles. The low volume and simple algorithm make the controller easy to perform on the embedded systems and quickly responds within a tiny space. The control strategy is equipped with a load prediction method, which provides a fast response at the time of load current surge. The controller architect provides the full control over all the resources. The presented controller is cost-effective by increasing the battery life and by minimizing the power loss in the hybrid storage backup system. The simulation results in two different experiments validate the efficiency and performance of the offered control strategy for hybrid backup system.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».