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Enregistrement W4393305199 · doi:10.1109/access.2024.3383319

Improved Differential Based Protection Scheme for Renewable Energy Based Microgrids With Low Communication Burden

2024· article· en· W4393305199 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Access · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIslanding Detection in Power Systems
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenewable energyScheme (mathematics)Computer scienceDifferential (mechanical device)Differential protectionEnvironmental economicsElectrical engineeringEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to prevalence of distributed energy resources, especially inverter interfaced ones, conventional protection systems meet substantial challenges for fault detection. Differential protection is the most reliable protection method for current networks; however, the conventional method leads to high communication burden. We propose a new differential protection based on disturbance detection and positive phase angle differences. The disturbance detection method is proposed based on Mathematical Morphology which has high speed and accuracy. Instead of transmitting the instantaneous values or the phasor of the currents which impose high communication burden on the network, the phase angle of the current is the only data which is transmitted when a sudden change is detected. The proposed method reduces the communication burden significantly and increases the resiliency of the protection scheme. The effectiveness of the proposed method is verified in modified IEEE 9 bus 3 machine network with three distributed energy resources. PSCAD is used to simulate the microgrid and the proposed method is implemented in MATLAB. It is proved that this method works properly in both islanded and grid connected modes and despite significant changes in the grid. The robustness of method in presence of noise and its high reliability and dependability is verified through various simulation case studies.

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.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,964
Score d'incertitude au seuil0,680

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,224 · 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