Adaptive Neuro Fuzzy Inference System Based Intelligent Control for Grid Connected Hybrid Energy System with Improved SEPIC Converter
Notice bibliographique
Résumé
The primary objective of this study is to meet the energy demands of the power consumer through the implementation of Hybrid Renewable Energy System (HRES) with multiple solar panels and wind turbines. As the photovoltaic (PV) power generation is enveloped with multiple advantageous measures like low maintenance, environmental-friendliness and fuel-efficient, it is significantly preferred in this study. However, the low power conversion quality of PV weakens the overall system and so the DC-DC improved SEPIC converter with magnetic coupling is employed to achieve maximum DC output voltage. In addition, the Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) is implemented in this work totrack the maximum power from PV and to maximize the energy efficiency in an optimal manner. The MATLAB Simulink is used to validate the present study with optimal outcomes and the obtained results prove that the present approach delivers lesser THD of 1.00%, which in turn efficiently enhances the overall performance of the system. Thus, the research findings of this system are well suited to be applied as the solution for rectifying the issues in the DC link voltage control and grid compensation or synchronization.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».