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Enregistrement W3126814450 · doi:10.1109/ias44978.2020.9334863

An FPGA-based Cost-effective Digital Differential Relay for Wind Farm Protection

2020· article· en· W3126814450 sur OpenAlexaff
M. Nasir Uddin, Nima Rezaei

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Systems Fault Detection
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigital protective relayRelayField-programmable gate arrayOvercurrentProtective relayFault (geology)Wind powerWind speedPower-system protectionEngineeringComputer scienceElectric power systemReliability engineeringEmbedded systemElectrical engineeringPower (physics)Voltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wind farm protection against any abnormalities such as extreme wind speed, symmetrical and unsymmetrical faults remains an engineering challenge. Commonly, inverse time-delay overcurrent relay and distance protection relays have been used for power system protection against overcurrent incidences. However, the performance of these relays is not reliable for wind farm protection due to dynamic behavior of wind farms during harsh wind speed variations. A microprocessor-based differential protection relays (MDPR) with extensive communication capability may be used to tackle the effect of wind speed variation on protective relays. Nonetheless, implementing several MDPR in a large-scale wind farm could be extremely costly and in the event of communication failure, the relay would fail to operate during fault incidence. Therefore, in this research a cost-effective and more reliable differential protection relay is designed in a field-programmable gate array (FPGA) and is proposed as an alternative protection scheme for wind farms. The performance of the proposed FPGA-based digital differential protection scheme (FPGA-DDPS) is verified in the lab environment using DE2-115 FPGA board equipped with Cyclone IV E (EP4CE115F29C7). The experimental results show that the proposed FPGA-DDPR can successfully detects fault locations, trips the internal faults and even faults with extremely high resistance, while ignores the external fault. Thus, the proposed FPGA-DDPR protection scheme would be a cost-effective alternative to MDPRs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,811
Score d'incertitude au seuil0,651

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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