MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2171725574 · doi:10.1109/tpwrd.2014.2348557

Principal Component Analysis of Wide-Area Phasor Measurements for Islanding Detection—A Geometric View

2015· article· en· W2171725574 sur OpenAlexfundno aff
Xueqin Liu, David Laverty, Robert Best, K. Li, D. John Morrow, Seán McLoone

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Delivery · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIslanding Detection in Power Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilZhejiang UniversityQueen's UniversityQueen's University BelfastElectric Power Research Institute
Mots-clésIslandingPhasorPrincipal component analysisElectric power systemReliability (semiconductor)Units of measurementPower (physics)Phasor measurement unitElectronic engineeringEngineeringComputer scienceDistributed generationRenewable energyElectrical engineeringArtificial intelligencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a new technique for the detection of islanding conditions in electrical power systems. This problem is especially prevalent in systems with significant penetrations of distributed renewable generation. The proposed technique is based on the application of principal component analysis (PCA) to data sets of wide-area frequency measurements, recorded by phasor measurement units. The PCA approach was able to detect islanding accurately and quickly when compared with conventional RoCoF techniques, as well as with the frequency difference and change-of-angle difference methods recently proposed in the literature. The reliability and accuracy of the proposed PCA approach is demonstrated by using a number of test cases, which consider islanding and nonislanding events. The test cases are based on real data, recorded from several phasor measurement units located in the U.K. power system.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,195 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations100
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Transactions on Power DeliveryMême sujetIslanding Detection in Power SystemsTravaux en français237 207