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Enregistrement W4413384417 · doi:10.1016/j.est.2025.118054

Ultracapacitor management system for IoT-based streetlight application

2025· article· en· W4413384417 sur OpenAlexaff
Henar Mike O. Canilang, Wansu Lim

Notice bibliographique

RevueJournal of Energy Storage · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric and Hybrid Vehicle Technologies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesCommercializations Promotion Agency for R and D OutcomesMinistry of Science and ICT, South KoreaNational Research Foundation of Korea
Mots-clésInternet of ThingsComputer scienceBusinessEmbedded system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes the highly efficient ultracapacitor management system (UCMS) for IoT-enabled, solar-powered streetlights. Existing battery-based storage solutions for streetlighting suffer from limited cycle life, slow recharge rates, and high maintenance overhead, motivating the need for a more durable and responsive approach. The proposed UCMS optimizes ultracapacitor (UC) charging and discharging cycles, improving streetlight efficiency and lifespan. The internet-of-things (IoT) integration allows for real-time monitoring and control. The system performance is evaluated through simulation, certification testing, and real-world deployment. Key features of hardware and software design include the ability to charge UCs at a minimum current of 0.5 A and a fault-tolerant design for enhanced reliability. The UCMS demonstrated monitoring accuracy of ≤0.2 V for voltage and ≤ 0.1 A for current, with successful wireless control and data acquisition. Design considerations and insights for broader UC-based energy storage applications are also discussed in this paper.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,962
Score d'incertitude au seuil0,330

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2025
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