Energy management of a hybrid locomotive equipped with fuel cell, batteries, supercapacitors and intermittent access to electric network
Bibliographic record
Abstract
Este trabajo de investigación de maestría propone una estrategia de gestión de energía (EMS por sussiglas en inglés) para una locomotora híbrida de modo dual equipada con pila de combustible, supercondensadores ybaterías, y acceso intermitente a una catenaria aérea electrificada. La EMS modular define la distribución de energíaentre las fuentes de energía respetando las restricciones en las variables eléctricas del sistema. La estrategia estáinspirada en el diagrama de Ragone, el cual relaciona las características de potencia y energía de cada una de lasfuentes. La EMS no considera información o predicciones del consumo de carga futuro. La EMS en tiempo realpropuesta tiene como objetivo reducir una función de costo que considera el costo del hidrógeno, la electricidadconsumida de la red y la degradación de las fuentes de energía. Esta estrategia propuesta se centra en maximizar laenergía recuperada durante el frenado. El trabajo de investigación también introduce una metodología original paraajustar los valores del conjunto de parámetros de la EMS, la cual se basa en el método experimental. Se emplean doscasos de estudio para evaluar la EMS propuesta. Los resultados muestran que existe una oportunidad real de aumentar la energía recuperada durante el frenado si se realiza una EMS apropiada.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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".