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Enregistrement W4394744146 · doi:10.1109/access.2024.3387909

Modeling and Stability Analysis of an Active Islanding Detection Method in DC Microgrids Using Real-Time Wavelet Analysis

2024· article· en· W4394744146 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 canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIslandingWaveletComputer scienceStability (learning theory)Wavelet transformControl theory (sociology)Power (physics)Electric power systemArtificial intelligenceMachine learningPhysicsControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a new real-time method for fast and reliable detection of islanding events in DC microgrids (MGs). The method involves injecting a distinct periodic perturbation signal from the controller of the main bidirectional dual active bridge (DAB) DC-DC converter at predetermined intervals. This discrete signal significantly reduces its impact on power quality. Intentionally injecting a narrow-band perturbation signal enhances the method’s ability to differentiate islanding events from random fluctuations and disturbances, demonstrating its robustness. Decentralized detectors at each MG sub-DC link monitor system parameters. Real-time wavelet analysis concurrently decides to disconnect the main DC grid and common DC bus during islanding events, eliminating the need for complex DC circuit breakers (CBs). The proposed method is easily implementable without requiring a separate communication infrastructure and is applicable in scenarios with or without power exchange between the main DC grid and MGs. Detailed mathematical stability analysis confirms the method’s stability, aligning with the IEEE 1547 Standard, and is supported by extensive simulation results.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,396
Score d'incertitude au seuil0,800

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,299 · 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