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Enregistrement W4416136212 · doi:10.1109/pesgm52009.2025.11225477

Real-time Implementation and Performance Analysis of A Novel Flying-Battery Boost Converter in A Grid-Forming PV system

2025· article· W4416136212 sur OpenAlexaff
Yi Qi, Luo Liu, Xianghua Shi, In Kwon Park, Yi Zhang, A.M. Gole

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensUniversity of WinnipegUniversity of ManitobaRTDS Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotovoltaic systemIslandingBattery (electricity)Boost converterVoltageEnergy storageTransient (computer programming)Power (physics)Waveform

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work proposes a novel Flying Battery Boost dc/dc Converter (FBBC) providing dc voltage boost from the PV generation side to the dc bus side. Including an energy storage battery into the FBBC can properly address the power imbalance between the PV array generation and grid side consumption and modularizes the energy storage in the PV system enhancing reliability. It eliminates the cost of an additional bi-directional converter and retains the capability of providing extra power and inertia into the network during transient faults. Also, the battery can be easily disconnected from the electrical system during a dc side short circuit, thereby limiting the short circuit current. Advanced non-linear control algorithms are designed to achieve satisfactory voltage and current waveforms across various scenarios, such as the initial battery charging and grid forming (GFM) converter’s transition to islanding mode. The system performance is then investigated using a Hardware-in-loop (HIL) simulation, in which a converted (improved) firing pulse application method is devised to maintain precision despite no interpolation.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,359
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,219 · 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.

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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