Fast and systematic approach for adjusting ROCOF relay used in islanding detection of SDG
Notice bibliographique
Résumé
Frequency‐based relays, commonly used for islanding detection of synchronous distributed generation (SDG), may either have large non‐detection zones (NDZs) or wrongly operate for non‐islanding disturbances unless they are efficiently adjusted. Trial and error simulation‐based methods, employing application region (AR) and/or power imbalance AR (PIAR), are presented in the literature to adjust these relays for quick islanding detection without false trips. However, the associated settings are not optimal and finding them is time‐consuming. In this study, an approach utilising particle swarm optimisation algorithm is proposed to adjust a rate of change of frequency (ROCOF) relay, one of the most effective relays in SDG islanding detection. The proposed approach needs a set of analytical formulas for determining the ROCOF relay performance curve and NDZ as well as AR and PIAR. These formulas are developed to be employed in the relay adjustment. By applying the developed analytical formulas to the optimisation‐based approach, the ROCOF relay is adjusted fast and systematically. It is shown that while the performance of the relay adjusted by the proposed approach is close to the one with setting obtained by corresponding trial and error‐based method, the latter is much more time‐consuming than the former.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».