Current Injection for Active Islanding Detection of Electronically-Interfaced Distributed Resources
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an active islanding detection method for electronically-interfaced distributed resource units at the distribution voltage level. The proposed method is based on injecting a disturbance signal into the system through either the direct axis (d-axis) or the quadrature axis (q-axis) current controllers of the interface voltage-sourced converter. Signal injection through the d-axis controller modulates the amplitude of the voltage at the point of common coupling (PCC), whereas signal injection through the q-axis controller causes a frequency deviation at PCC, under islanded conditions. Monitoring strategies to detect islanding are also presented for the proposed injection method. The feasibility of the proposed method is evaluated under the UL1741 anti-islanding test configuration. The studies reported in this paper are based on time-domain simulations in the PSCAD/EMTDC environment. The studies show that the proposed islanding detection method succeeds in detecting the islanding phenomenon as fast as 33.3 ms for the parameter setting of the test system, and always meets the two-second UL detection requirement. The paper also concludes that the proposed method has the salient feature of offering a potential application in a micro-grid scenario, where fast "islanding detection" and not necessarily the "anti-islanding function" is required.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».