Fuzzy Logic Based Adaptive Overcurrent Protection for Wind Farms
Notice bibliographique
Résumé
Despite recent technological advancements in wind farms, simple protection schemes are still being applied to wind farms which are non-optimal and unsatisfactory resulting in maloperation of relays. Consequently, the maloperation causes different levels of damage to power components in the plant during fault. Furthermore, due to the intermittent nature of wind farms, the generated current feeding the grid during extreme high and low wind speeds, creates a significant difference in magnituds of the generated current. Thus, existence of only one group of settings for the overcurrent relays (OCRs) would cause drastic miscoordination and false tripping during fault. In order to solve these issues, this paper proposes an effecient adaptive overcurrent protection and coordination for large-scale wind farms using rule-based fuzzy logic controller (FLC) scheme. In order to test the performance of the proposed FLC scheme several OCRs based on standard Schweitzer Engineering Laboratories industrial protection relay (SEL-751) are developed in Matlab/Simulink. A large-scale wind farm model is also developed to perform fault analysis, relay setting and coordination calculation. FLC is developed to provide adaptive feature for the relays so that the OCR group settings for each relay are intelligently updated according to the variation of wind speed. The performance of the proposed FLC protection scheme is found robust, reliable, efficient and satisfactory.
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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 ».