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Enregistrement W4393145448 · doi:10.1109/icpc2t60072.2024.10475112

Protection Coordination Impact on Reliability of Distribution Systems With Distributed Energy Resources

2024· article· en· W4393145448 sur OpenAlexaboutno aff
Rani Kumari, Bhukya Krishna Naick

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower System Reliability and Maintenance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDistributed generationComputer scienceReliability (semiconductor)Reliability engineeringEnergy resourcesDistributed computingEnvironmental scienceRenewable energyEngineeringElectrical engineeringEnvironmental protectionPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effectiveness and reliability of a power distribution system hinge on the establishment and maintenance of efficient coordination between protective relays. Alongside the prevention of unwarranted overloads, inadequate coordination among relays may lead to an increased likelihood of revealing concealed failures within crucial components of the protection system, like Circuit Breakers. To assess the potential degradation of system reliability due to protection system malfunctions, this study proposes the utilization of a Markov model (MM) in combination with a Monte Carlo simulation (MCS) algorithm. Furthermore, the study also addresses the impact of the protective equipment mis-coordination on the concealed failure of protection systems. Subsequently, using a modified Canadian benchmark distribution system, the study computes the reliability indices of System Average Interruption Duration Index (SAIDI) and Expected Energy Not Supplied (EENS) for three distinct scenarios characterized by varying relay settings and protection coordination. The findings are subsequently presented to demonstrate how miscoordination of protection systems within the distribution network can affect the overall system reliability.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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