Voltage-Sag Origin Detection in Smart Grids for Enhanced Resiliency
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.
Notice bibliographique
Résumé
The prompt and precise identification of voltage-sags in smart grids is crucial to manage voltage-sag mitigation, system restoration, and recovery effectively while ensuring the security and resiliency of the grid. Given that faults are a primary cause of voltage-sag events, accurately detecting these faults can significantly speed up the mitigation and recovery process. However, as the adoption of Inverter-based Resources (IBRs) increases, traditional fault-detection schemes have become inadequate because they overly depend on evaluating fault currents, which are limited by these IBRs. This paper introduces a methodology for detecting and identifying the origin of voltage sags, enabling the determination of whether a fault is located upstream or downstream from the system's PCC. The simulation results show that the technique is faster and more efficient compared to existing methods in the literature. The proposed fault detection algorithm utilizes a voltage/current estimation technique in combination with Tellegen's theorem to pinpoint the accurate geographical location of the voltage-sag origin in Active Distribution Systems (ADSs). A case study is conducted on a modified IEEE 33-bus distribution network with a three-phase balanced 12.66 kV system, incorporating IBRs throughout the network, to evaluate the algorithm's effectiveness.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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