Notice bibliographique
Résumé
Harnessing green and renewable sources of energy is a future solution that addresses rising energy demands and growing environmental concerns. Among these, tapping wind energy using wind turbines appears to be one of the most promising solutions. A wind energy conversion system captures kinetic energy of wind and converts it into electrical energy. By nature, availability of wind energy is stochastic and intermittent. In contrast, electric power system expects a steady and planned supply of energy. This thesis addresses the gap in characteristics of wind energy supply and conventional electric energy demand. This thesis considers a doubly fed induction generator (DFIG) connected to a wind turbine to harness wind energy. The proposed topology connects a Supercapacitor through a buck-boost chopper to the DC link of rotor circuit. The Supercapacitor works to perform the job of a flywheel. The thesis proposes an appropriate control system that controls the output of the DFIG to constant value (Pref) eliminating short-term fluctuations. This control system works to control the buck-boost chopper and works as a inner control loop. Thereafter, this thesis proposes and optimization algorithm that considers short-term forecasted wind speeds (energy) for several minutes. It then optimizes to determine a minimum set of output values of the DFIG (Pref). It ensures that output of the DFIG has minimum changes thus minimizing intermittency in the DFIG output. This optimization algorithm forms the outer loop in the overall control strategy. The complete system is implemented in Matlab/Simulink and analysed in this thesis. The results demonstrate that the inner and outer control loops work to minimize output power oscillations and improve power quality.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».