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Enregistrement W4389077653 · doi:10.1109/isgt-la56058.2023.10328289

Field Validation of a Local, Traveling-Wave, Fault Detection Method for DC Microgrids

2023· article· en· W4389077653 sur OpenAlexaff
Javier Hernández-Alvídrez, Andrew R. R. Dow, Miguel Jimenez Aparicio, Matthew J. Reno, Daniel J. Bauer, Daniel Ruiz

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Systems Fault Detection
Établissements canadiensEmera (Canada)
Organismes subventionnairesU.S. Department of Energy
Mots-clésDigital signal processingEmulationOscilloscopeFault (geology)Digital signal processorVoltageComputer scienceSIGNAL (programming language)Electronic engineeringFilter (signal processing)Fault detection and isolationElectrical engineeringEngineeringComputer hardware

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes and validates a near realtime fault detection method using Traveling Waves (TWs) for DC microgrids. The method can be executed on low-cost embedded devices. Local positive pole voltage measurements are obtained at a high-sampling rate of 1 MHz, and a second-order high-pass filter is used to detect high-frequency transients on such time-series. A fault emulation hardware is assembled on a real DC microgrid to validate the performance of the method. A Texas Instrument Digital Signal Processor (DSP) device is mounted onto a custom signal-conditioning board. When a TW is detected, the DSP is capable of recording positive and negative pole voltages and positive pole current around the TW arrival time. Results show that the DSP's recording capabilities are similar to commercial oscilloscopes. This method can provide an accurate TW detection on DC microgrids in less than 15 microseconds.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,895
Score d'incertitude au seuil0,464

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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