A protection scheme for microgrids using intelligent relays
Notice bibliographique
Résumé
Microgrids are emerging as an important part in modern power distribution systems due to significant development in distributed generation technologies. Microgrids operate with a high level of inverter interfaced distributed generation (IIDG) penetration such as fuel cells, solar cell, and battery storage etc. The problem of microgrid protection becomes challenging as the fault current varies widely depending upon the operating conditions such as grid-connected and islanded mode in presence of IIDG. Fast and accurate fault detection coupled with a clearing mechanism is required for a safe and secured micro-grid operation.This thesis presents a microgrid protection scheme using intelligent relays. The proposed intelligent relay is developed by combining a Wavelet Transform and Decision Tree models. The relay detects and classifies faults using local measurements irrespective of the operating mode of the micro-grid. The process starts by measuring and pre-processing the current signal at the relaying point using the Wavelet Transform. Time-frequency features such as change in energy, entropy and standard deviations are calculated using the wavelet coefficients. Cases representing various faulted and normal conditions are simulated to generate the complete data set containing the above mentioned features. This data set is used to train the decision tree for fault detection. The fault classification data set contains line current negative and zero sequence components along with the wavelet based features from current signals for the faulted cases only. The detection and classification decision trees are extensively tested on a large unseen data set and the test results indicate that the proposed relaying scheme can reliably protect the micro-grid against faulty conditions under wide variations in operating conditions. The performance is superior to that of instantaneous over current relays. The performance of the decision tree model is compared with another data mining model known as the random forest model.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».