A Novel Architecture and Algorithm for Adaptive Synchrophasor Estimation in Renewable-Rich Electrical Distribution System
Notice bibliographique
Résumé
Sensing and measurement devices are keeping pace with the advancement in the industrial power distribution system. The ability to provide time-synchronized measurements at a fast reporting rate by distribution-level PMUs (D-PMUs) specially with increasing distributed energy resources (DERs) offer great opportunities for monitoring and control. However, unlike the transmission systems, the distribution system waveforms typically have more noise, harmonics and unbalanced phases, posing unique challenges to estimate phasors at the distribution-level. Lack of specific standards for performance requirements of D-PMUs make this further challenging. This work proposes a novel smart synchrophasor device architecture for estimating phasors on polluted signals. The proposed sensor architecture is adaptive to varying system conditions and can adjust reporting rates based on system demands. The proposed approach employs a Sliding Fast Fourier Transform (SFFT) and Signal Estimation by Minimizing Parameter Residuals (SEMPR) technique to simultaneously estimate the harmonic components along with the fundamental phasor. Further, to accommodate the signals generated from varying system conditions in the distribution system, an approach is proposed to update the measurement model for the PMU estimation using adaptive filtering and goodness-of-fit (GoF) measure.
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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 ».