Optimal DC Voltage Control of a Photovoltaic Water Pumping System for Induction Motor Applications
Notice bibliographique
Résumé
Photovoltaic (PV) water pumping systems address water accessibility challenges in isolated regions by offering sustainable, self-sufficient solutions that do not rely on the power grid.These systems provide enduring advantages, such as reduced operational expenses, while also making a substantial contribution to agricultural progress and enhancing the quality of life in rural areas.The utilization of solar energy for powering rural areas has been significantly reduced due to recent technological breakthroughs.The objective of this study was to utilize MATLAB-Simulink models to simulate a photovoltaic water pumping system and generate an ideal direct current (DC) voltage at the input of the inverter.In addition, the machine side utilizes space vector modulation (DTC-SVM), while the DC voltage side employs fuzzy logic control (FLC).The fuzzy logic methodology is highly effective in dealing with non-linear and complicated systems, providing strong control in situations where conventional methods may face difficulties.DTC-SVM improves the management of motors by providing superior dynamic performance, minimizing torque fluctuations, and increasing overall efficiency.This makes it a highly valuable technique for motor control systems.When the DTC-SVM method is applied to the induction motor instead of the field-oriented control (FOC) and conventional direct torque control (DTC), it was discovered that the centrifugal pump exhibits a more rapid dynamic reaction and performs more effectively.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».