Microgrid Islanding Detection Using D-PMU and Phase Angle Analysis of Negative Sequence Impedance
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Unintentional islanding detection is a major challenge during the operation of a microgrid. When islanding occurs, distributed energy resources (DERs) need to be disconnected quickly, under 2 seconds, which makes fast islanding detection crucial. This paper describes a novel method for microgrid islanding detection utilizing distribution phasor measurement unit (D-PMU). The method involves examining the changes in the negative sequence impedance angle over time. Unlike past literature that uses only the phase angles of voltage and current sequence components for islanding detection, this method is more effective, as the phase angle of impedance captures the overall effects of resistance and reactance, which offers a clearer understanding of electrical behavior during disturbances. The study models a six-bus microgrid test case and a three-phase distribution phasor measurement unit (D-PMU) in PSCAD/EMTDC. Different non-islanding and islanding cases are analyzed through simulation, and the proposed method’s performance is evaluated in both the six-bus microgrid model and the standard IEEE-34 node system. The technique’s online performance is assessed using the industry-standard PhasorSmart software. The suggested detection technique can effectively distinguish non-islanding events while achieving islanding detection in under 50 ms, significantly faster than current passive techniques.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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