Grey Wolf Optimization based Improved Protection of Wind Power Generation Systems
Notice bibliographique
Résumé
Proper design of wind farm power system protection is an immensely challenging task for electrical power protection engineers which must be accomplished thoroughly to provide an adequate protection for power apparatus in case of fault incidence. Overcurrent relays (OCRs) are the most crucial protection tools for wind farms which are responsible for protecting power systems from faults. These relays need to be properly coordinated with each other and their settings function should be according to IEEE or IEC standards. During a fault occurrence in the wind farm especially, in the intertie section, several OCRs operate instead of a designated relay to that particular fault location, which would cause unnecessary power loss and disconnection of healthy feeders out of the wind farm that makes the situation tremendously ominous. Thus, this research proposes a novel grey wolf optimizer (GWO) based optimization technique for proper coordination of OCRs to gain improved protection of wind farms. GWO have ample advantages compared to other intelligent algorithms including, fast response, high accuracy and most notably attaining optimal solutions for nonlinear characteristics of OCRs. In this work the improvement in protection of wind farm is realized through optimizing the relay settings, reducing their operation time and time setting multiplier of each relay, improving the coordination between relays after implementation of IEC 60255-151:2009 standard. The results show that the new approach is able to achieve significant improvement in operation of OCRs at the wind farm and diminish the total operation time of the relays significantly.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».