An Optimized Superconducting Magnetic Energy Storage for Grid Connected Systems
Notice bibliographique
Résumé
As the power quality problems emerge, the cost of fossil fuels rises and, in this case, the system requires a high energy storage device, which is effective, reliable and durable.In this study, a Superconducting Magnetic Energy Storage (SMES) device is utilized, that stores large amount of electrical power in superconducting coil and the energy stored, which is in the form of a DC magnetic field.The output attained from the SMES is AC, which is converted into DC with the aid of a 1-Ф PWM rectifier.To boost the operation, an input inductance is connected at the AC side and to smooth the DC voltage, an output capacitance is connected at the DC side in the PWM rectifier circuit.The PI controller is utilized to regulate the PWM rectifier and the parameters such as proportional constant (Kp) and integral constant (Ki) are tuned with the utilization of particle swarm optimization (PSO) algorithm, which provides best optimal values.The attained value is then fed to the grid through 1-Ф VSI, and the gating pulses for VSI are produced by comparing actual value with reference value that converts the DC into AC voltage.Thus, the grid synchronization and the compensation of reactive power are achieved with the aid of PI controller.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».