A Review on Switched Reluctance Generators in Wind Power Applications: Fundamentals, Control and Future Trends
Notice bibliographique
Résumé
With the ever growing environmental concerns, renewable energy sources emerge as a promise of clean and abundant energy, enabling long-term sustainable development. In this context, wind power gained significant interest due to its relative low cost and availability. Switched reluctance generators (SRGs) are suitable candidates for wind energy conversion systems, as they present a simple structure, robustness, a wide range of speed and are capable of operating in harsh environments. The machine, however, poses challenges such as high torque ripple, acoustic noise production and highly nonlinear behavior. Nonetheless, with the use of adequate control strategies, high dynamic performance SRG-based wind energy conversion systems can be achieved. As a result, this article presents a state of the art review of SRGs in wind power applications. First, the fundamentals of the SRG are presented. Next, two categories of firing angle control are reviewed: optimization and closed-loop control. Then, voltage and power control strategies are discussed, being divided in model-independent and model-based approaches. After that, a review on grid-tied SRG-based wind energy conversion systems is carried out. The most common filter topologies as well as the employed control strategies are detailed. Lastly, an outline of the discussed topics is presented and future trends as well as suggestions for future investigation are listed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».