MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3173436232 · doi:10.1049/gtd2.12234

Multi‐agent based protection scheme using current‐only directional overcurrent relays for looped/meshed distribution systems

2021· article· en· W3173436232 sur OpenAlexaff
Mohammad Ataei, Mohsen Gitizadeh, Matti Lehtonen, Roozbeh Razavi‐Far

Notice bibliographique

RevueIET Generation Transmission & Distribution · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Systems Fault Detection
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOvercurrentScheme (mathematics)Current (fluid)Computer sciencePower-system protectionElectrical engineeringElectronic engineeringElectric power systemEngineeringMathematicsPower (physics)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The complexity of the design of the protection system using directional over current relays, for modern power distribution systems has been increased due to the looped/meshed operation and the penetration of distributed generations. Finding a reliable and efficient protection scheme that can be easily implemented in these distribution systems is a major challenge. An efficient solution could be the use of artificial intelligent‐based multi‐agent systems. This paper proposes a novel distributed intelligent based multi‐agent protection scheme, which makes use of current‐only directional over current relays as agents for detecting and locating faults and isolating faulty areas (lines/busbars) in the distribution systems. All agents can make on‐board decisions by exchanging binary data, and do not need a control centre, so the safety of the protection system against one‐point failures and cyber‐attacks is increased. The proposed scheme does not need to exchange analogue data, and, therefore, it prevents the high bandwidth communication links. Moreover, it is free from the traditional coordination between relays. This scheme is implemented on the IEEE‐14 bus and IEEE‐30 bus test systems with the distributed generations and several scenarios have been simulated to evaluate its performance.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,228 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations19
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIET Generation Transmission & DistributionMême sujetPower Systems Fault DetectionTravaux en français237 207