Fault detection and location in medium‐voltage DC microgrids using travelling‐wave reflections
Notice bibliographique
Résumé
Fast dc fault detection method is required in medium‐voltage dc (MVDC) microgrids to avoid severe damage to the interfacing converters. Ensuring selectivity and sensitivity of the protection system within a few milliseconds is a major challenge. This study proposes a new technique based on fault launched travelling‐waves (TWs) to detect, classify, and locate different dc fault types in MVDC microgrids. Unlike the existing TW‐based protection and fault location methods, the proposed technique utilises the frequency of TW reflections, rather than their arrival time. Moreover, the fault initiated voltage TW is contained within the faulted line by adding smoothing inductors on line terminals, which (i) prevents relays on adjacent lines from detecting the TW and (ii) results in higher reflected TW magnitudes. Therefore, the proposed method's selectivity and sensitivity are enhanced compared to existing methods. Other salient features of the proposed scheme include a moderate sampling frequency of 2 MHz, detection speed of 128 μs, fault location accuracy of ±25 m, no communication requirement, and independence from system configuration. The proposed scheme's performance has been assessed using a ±2.5 kV TN‐S grounded MVDC microgrid under various conditions. The fault location accuracy of the proposed technique is compared to the conventional single‐terminal TW‐based method.
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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 ».