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Enregistrement W4399374843 · doi:10.1109/icit58233.2024.10540937

The Behavior of DC Microgrid Connected Solid State Transformer During Internal Short Circuits

2024· article· en· W4399374843 sur OpenAlexaff
Kushan Tharuka Lulbadda, Ruvini De Seram, T.S. Sidhu, Sheldon S. Williamson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrogridTransformerOvervoltageVoltageFault (geology)OvercurrentComputer scienceElectric power systemElectrical engineeringElectronic engineeringEngineeringPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Solid State Transformer (SST) enabled DC micro-grids are a modern solution for replacing the conventional Low-Frequency Transformer (LFT) by enhancing the system power density. Further, using SSTs in power systems has several additional advantages which are impossible with LFTs. As the SST is made out of sensitive power electronic components, safety must be guaranteed successfully to maintain a reliable operation. Also, the existing system will operate differently fundamentally with the integration of SST and the Low Voltage (LV) DC network will experience new LV fault profiles. SST-enabled power systems can be vulnerable to several kinds of faults such as overcurrent, overvoltage, and switching failures which will be discussed in this research. Therefore, it is more important to conduct a fault analysis based on different types of faults in the SST-enabled DC microgrid. The manuscript is mainly focused on three areas faults in the Medium Voltage (MV) side of the SST, faults within the SST, and faults in the Low Voltage (LV) side of the SST. The main objective of this research is to study the behavior of the SST in faulty conditions mentioned above. Different types of faults in a DC microgrid based on SST are simulated and the results are discussed and analyzed in this paper. Further, it has been found that the SST has a moderated capability for fault-tolerant operation during the faults.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil0,316

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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