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Enregistrement W4362694751 · doi:10.1109/globconht56829.2023.10087766

Fuzzy Logic Scheduling of the Duty Cycle Perturbation of an Optimized MPPT for WECS's Energy Quality Improvement

2023· article· en· W4362694751 sur OpenAlexaff
Abdeldjebar Hazzab, Hicham Gouabi, Mohamed Habbab, Miloud Rezkallah, Ambrish Chandra, Hussein Ibrahim

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Turbine Control Systems
Établissements canadiensCegep de Sept IlesÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDuty cycleMaximum power point trackingControl theory (sociology)Fuzzy logicComputer scienceRobustness (evolution)Wind powerHill climbingVoltageEngineeringAlgorithmInverter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Efficient wind energy generation is a challenge against fluctuating wind speed conditions. The paper aims to analyze and improve the performance of an optimized and restructured hill-climbing Maximum Power Point Tracking (MPPT) method, called dP-P&O (Perturb and Observe), for fast-changing environmental conditions of a Wind Energy Conversion System (WECS). The proposed method simplified the schemes of the algorithm by considering the optimized dP-P&O scheme only, with the integration of a fuzzy logic scheduling controller for the duty cycle perturbation step size based on the power change and the previous duty cycle variation. The proposed MPPT controller is tested in a WECS emulator experimental test bench, to evaluate its performance and robustness. The experimental results prove that the proposed approach gives higher precision, which leads to an ameliorated energy quality and better performance and robustness, compared to the optimized and restructured dP-P&O algorithm, against different wind speed conditions and load change.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil0,304

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,253
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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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