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Enregistrement W4321605064 · doi:10.1002/acs.3566

Wind turbine emulator control improvement using nonlinear PI controller for wind energy conversion system: Design and real‐time implementation

2023· article· en· W4321605064 sur OpenAlexaff
Abdeldjebar Hazzab, Hicham Gouabi, Mohamed Habbab, Miloud Rezkallah, Hussein Ibrahim, Ambrish Chandra

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Adaptive Control and Signal Processing · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Turbine Control Systems
Établissements canadiensCegep de Sept IlesÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)TurbineWind powerMaximum power point trackingEngineeringPower optimizerTorqueWind speedController (irrigation)ChopperPID controllerControl engineeringComputer scienceInverterElectrical engineeringTemperature controlPhysicsControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Wind turbine emulators (WTE) have become a necessity for testing, developing, and improving design and control strategies in the renewable energy domain. The aim of this paper is to realize an experimental standalone wind energy conversion system emulator (WECSE) with improved torque and current control strategy using a nonlinear PI controller. The prototype was developed with a separately excited DC motor to simulate the wind turbine by providing the required speed and torque for power generation using a directly driven wound‐rotor synchronous generator and a power conversion system controlled by a modified drift‐free Perturb and Observe (P&O) Maximum Power Point Tracking algorithm (MPPT). The DC motor torque is controlled by an nonlinear PI controller regulator for an estimated current reference through a chopper driven by a dSPACE control board where the MATLAB/Simulink platform is used for wind turbine simulation. The proposed method was validated by experimental tests for different wind speeds and was compared with the conventional method. The experimental results have demonstrated that the control, emulation, and MPPT performances of the proposed method are significantly better.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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