A Novel Power Cepstrum Based Differential Protection Scheme For LVAC Microgrid
Notice bibliographique
Résumé
AC microgrids have become a promising solution in the transition toward renewable energy, addressing climate change and the rising global demand for electricity.They enhance the flexibility, efficiency, and resilience of power distribution networks.However, to fully optimize the benefits of microgrids, it is essential to implement efficient protection systems capable of rapidly detecting faults.This paper proposes a power cepstrum based current differential protection scheme for fault detection in LVAC microgrid.The method utilizes the positive sequence current measured at the line ends.Fault detection is achieved by analyzing the difference in the power cepstrum obtained from both ends.The power cepstrum is derived by applying a logarithm to the Fast Fourier Transform (FFT) of the current signal, followed by an inverse FFT, with the final result obtained by taking the square and modulus of the transformed signal.This process ensures high sensitivity and reliability while helps in setting same threshold for fault detection in both grid-connected and islanded modes of operation.The proposed scheme can detect the fault under both operating modes of microgrid upto 6 ohm, and doesn't maloperate for measurement error and time synchronization error.It also remains stable for different system transients and has high accuracy and fast fault detection (maximum 17.7 ms).The proposed technique is implemented and tested on the 4-bus low voltage AC microgrid and simulated in MATLAB to assess the effectiveness of the proposed technique.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».