MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4378842962 · doi:10.1109/apec43580.2023.10131440

Rapid Curve Scanning Global MPPT for PV Applications Under Partial Shading

2023· article· en· W4378842962 sur OpenAlexaff
Ignacio Galiano Zurbriggen, Nicolás Agüero Meineri, Ignacio Santana, Anastasiya Rybitska

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiquePhotovoltaic System Optimization Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaximum power point trackingPhotovoltaic systemMaximum power principleConvertersShadingIrradiancePower (physics)Computer scienceControl theory (sociology)Point (geometry)MathematicsEngineeringElectrical engineeringPhysicsArtificial intelligenceOpticsGeometryControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When the Photovoltaic (PV) cells that form a PV module are exposed to different levels of solar irradiance (partial shading), several maximum power points might be created. Traditional Maximum Power Point Tracking (MPPT) methods operate at the first Maximum Power Point (MPP) found, and disregard the possibility of finding a higher-power MPP (global maximum). As a result, PV modules operating under partial shading conditions can incur on significant energy losses. This work introduces a Rapid Curve Scanning Global MPPT (RCS-GMPPT) method by combining the intuitive concept of I-V curve scanning with large-signal state-plane modelling to achieve an extreme scanning speed. As a result, the method is capable of finding the GMPP in under lms. The RCS-GMPPT is fully compatible with digitally controlled power converters, and it can be implemented as an add-on with minimum processing requirements. The analysis is supported by detailed mathematical procedures and validated by simulation and experimental results.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,955
Score d'incertitude au seuil0,560

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

Explorer davantage

Même sujetPhotovoltaic System Optimization TechniquesTravaux en français237 207