ANALISIS ENERGI LISTRIK PLTS ON-GRID DENGAN BOOST CONVERTER DAN INVERTER BERBASIS MATLAB/SIMULINK
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini membahas analisis energi listrik pada pemodelan & simulasi MATLAB/Simulink pada PLTS on-grid menggunakan boost converter dan inverter untuk mensuplai beban listrik rumah tangga 220V satu fasa AC, berlokasi di Samarinda, Kalimantan Timur. Pemodelan & simulasi berdasarkan konfigurasi PLTS on-grid dengan boost converter dan inverter sesuai kebutuhan daya beban listrik rumah satu fasa. PLTS didesain memiliki jam operasional total 288,597653 Ah dan memerlukan arus 65,59 A. Panel surya yang digunakan, Canadian Solar Modul CS60-300P, dengan 5 modul seri, 8 modul paralel, total 40 modul. Total daya listrik beban harian 4.718,49 W, dan total konsumsi energi listrik harian 46,397 kWh. Hasil simulasi, pada sisi keluaran panel PV, diperoleh Vrms 119,7 V, Irms 109.6 A, daya aktif 4.944 W. Pada sisi keluaran inverter, diperoleh Vrms 128,9 V, Irms 37,61 A, daya aktif 315,1 W, daya reaktif 873,6 VAR, pf = 0,3445, f = 49,99 Hz. Pada sisi keluaran beban grid, diperoleh Vrms 220,0 V, Irms 37,6 A, daya aktif 4.555 W, daya reaktif 4.388 VAR, pf = 0,7201 dan f = 50 Hz. Juga diperoleh, rugi-rugi daya 389 W, dan η = 92,13%.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,006 |
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 ».