Islanding detection scheme for converter‐based DGs with nearly zero non‐detectable zone
Notice bibliographique
Résumé
This study presents a new method for detecting an islanding event in a microgrid with embedded converter‐based distributed generation (DG). Unlike other schemes, the proposed scheme injects negligible perturbations into the microgrid after the generation of an alert signal. The proposed scheme then uses another index called superimposed impedance, Δ Z . The Δ Z is characterised by a low steady‐state magnitude during the grid‐connected mode and a high magnitude during the islanded mode. Furthermore, for a fault at the point of common coupling (PCC), the magnitudes of Δ Z and PCC voltage are both very low – except during the initial transient period, where |Δ Z | momentarily crosses the threshold. Therefore, an islanding event can be detected if the magnitude of Δ Z is high for some specified time. Moreover, a fault event will not be misdirected as an islanding event because the steady‐state magnitudes of both the Δ Z and PCC voltage are very low in the case of a fault. The robustness of the proposed detection scheme is evaluated against different islanding conditions and also, for a fault at the PCC, first by using MATLAB‐based simulations and later by using a laboratory‐based experimental setup. A comparison with a recently published detection scheme shows the superiority of the proposed schemes.
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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 | 0,000 | 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 ».