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Enregistrement W4402474249 · doi:10.1109/ccece59415.2024.10667149

Scanning of I-V Curves of PV Generation Systems Using a Full Bridge Configuration

2024· article· en· W4402474249 sur OpenAlexaff
Reza Sangrody, Shamsodin Taheri, Ana-Maria Creţu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiquePhotovoltaic System Optimization Techniques
Établissements canadiensCégep de l'Outaouais
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBridge (graph theory)Computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A photovoltaic (PV) generation system is prone to fail because of issues in PV panels, terminal capacitors, boost power optimizers, DC bus capacitors, or inverters. In addition, the malfunction of the maximum power point (MPP) tracking algorithm decreases the generated energy due to getting stuck at a local MPP. All these problems can be detected by having information about the maximum potential power value of the PV panels. To this end, a scanning approach is a good solution to acquire the global MPP without interfering with the system’s operation and interrupting energy generation. In this paper, a specialized circuit based on the full bridge configuration is connected between the PV panels and the terminal capacitor to apply a current pulse. The terminal capacitor operates similarly to a voltage source and maintains the output voltage constant while the PV current and voltage change due to its low output capacitance. The full-bridge configuration is cost-effective because it employs an inductor instead of switching transformers, which often have two or three windings. Also, the issue regarding voltage drops across the primary leakage inductance is avoided.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,888
Score d'incertitude au seuil0,687

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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