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Enregistrement W4396213980 · doi:10.2316/j.2023.203-0455

A NEW ADAPTIVE UNDER-FREQUENCY LOAD SHEDDING SCHEME FOR MULTI-AREA POWER SYSTEM, 1-10.

2023· article· en· W4396213980 sur OpenAlexvenueno aff
Ahmed Tiguercha, Ahmed Amine Ladjici, Souheil Saboune

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Power and Energy Systems · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHVDC Systems and Fault Protection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLoad SheddingScheme (mathematics)Power (physics)Computer scienceElectric power systemControl theory (sociology)Electronic engineeringEngineeringMathematicsPhysicsControl (management)Artificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Under-frequency load shedding (UFLS) is a critical function of frequency control in a power system.This paper presents a new adaptive UFLS scheme in multi-area power systems, where the frequency thresholds and load to be shed are adapted to the severity of the disturbance in each control area.In this approach, the frequency thresholds are adapted by a fuzzy logic controller using the rate of change of frequency (RoCoF), the tie-line transit, the amount of load to be shed is estimated according to the available tie-line capacity and spinning reserve.The objective is to avoid the collapse of the power system following a major disturbance, by shedding a sufficient amount of load while avoiding the tripping of the tie-lines.Numerical simulations are performed on the multi-area Algerian transmission power system and used to demonstrate the effectiveness of the proposed approach compared to the conventional and adaptive approaches.The results show the effectiveness of the proposed approach, with a better quality of frequency control by adapting the amount of load shedding to the severity of the disturbance, and ensuring a better stability of the system by avoiding tripping of the tie-lines.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil0,645

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,236 · 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'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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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