Centralized Protection of Networked Microgrids with Multi-Technology DERs
Notice bibliographique
Résumé
The structure and connections in networked microgrids consisting of two or more interconnected microgrids is influenced by the dynamic behaviors of power markets, the demand and supply interactions between market participants, and the possibility of operating in the grid-connected or islanded modes. Protection zones in the above-mentioned scenarios are dynamic and should not be determined a priori. Also, fault currents will vary depending on the operating modes, online or offline status of Distributed Energy Resources (DERs), variation of solar irradiation or wind speed, etc. This paper proposes a Centralized Intelligent Station-Level Protection (CISP) approach for the protection of various electric power equipment technologies in networked (interconnected) microgrids using adaptive protective relaying algorithms and a network theory-based zone selection algorithm. The proposed CISP approach utilizes wide area IEC 61869-9 Sampled Values (SVs) measurements and IEC 61850 Generic Object-Oriented Substation Events (GOOSE) messages, intelligently determines the protection zones, and automatically selects the protection algorithms to use in each of the protection zones based on the prevailing system topology and operating conditions. The effectiveness of the proposed CISP approach is demonstrated through real-time simulations using the RTDS®. The results obtained were promising for the various system configurations, operating conditions, and fault conditions considered.
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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 | 0,001 |
| 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 ».