Identification en ligne pour la gestion d'énergie des systèmes multi-stacks = Online identification for energy management of multi-stack systems
Bibliographic record
Abstract
Vil au Chapitre 2, un modèle mathématique de batterie et quatre convertisseurs de courant continu.Afin d'étudier la performance de la stratégie proposée, trois scénarios différents ont été conçus.Dans le premier scénario, un profil de puissance de rampe a été utilisé pour montrer clairement la différence entre la distribution de la puissance entre les sources par les trois stratégies.Le deuxième scénario traite de l'évaluation des performances des stratégies tout en utilisant un vrai profil de conduite du véhicule Némo.Enfin, le dernier scénario a été conçu en utilisant un très long profil de puissance aléatoire pour évaluer le taux de dégradation des P ACs.Les résultats de la stratégie proposée indiquent une amélioration prometteuse de la performance globale du système et un accroissement de la durée de vie du système en réduisant le temps de fonctionnement du FC avec un taux de dégradation plus élevé comme le montre la Figure 3.15.viii
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".