[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
برای نویسندگان::
برای داوران::
ثبت نام و اشتراک::
صاحب امتیاز::
درباره انجمن::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
cope::
metrics::
تعارض منافع::
::
پایگاه های نمایه کننده
..
DOI
کلیک کنید
..
IEEE
..
DOR

..
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
:: دوره 14، شماره 1 - ( 2-1404 ) ::
جلد 14 شماره 1 صفحات 54-39 برگشت به فهرست نسخه ها
حفاظت تطبیقی در ریزشبکه با استفاده از KNN مبتنی بر مؤلفه‌های متقارن جریان خطا
مرتضی برخی ، جواد پورحسین*1 ، سیدعلی حسینی
چکیده:   (75 مشاهده)

حفاظت مطمئن ریزشبکه‌ها به دلیل عدم قطعیت منابع تجدیدپذیر و عملکرد غیرشعاعی، با چالش‌های قابل توجهی روبروست. این مقاله یک طرح حفاظتی تطبیقی نوین مبتنی بر داده‌کاوی با استفاده از الگوریتم K-نزدیک‌ترین همسایه (KNN) ارائه می‌دهد که تنها بر اندازه‌گیری‌های محلی (مقادیر مؤثر و مؤلفه‌های متقارن) متکی است و نیازی به زیرساخت ارتباطی ندارد. نوآوری‌های کلیدی این طرح شامل استقلال کامل از کانال‌های مخابراتی (که منجر به کاهش هزینه و افزایش قابلیت اطمینان می‌شود)، قابلیت تشخیص و طبقه‌بندی همزمان خطا با استفاده از داده‌های محلی، و در نظر گرفتن جامع عدم قطعیت‌های عملیاتی (شامل مقاومت خطا، سطوح مختلف تولید منابع تجدیدپذیر، میزان بار و حالت‌های کاری متفاوت ریزشبکه) در فرآیند تحلیل و آموزش است. به منظور ارزیابی، یک پایگاه داده جامع از سناریوهای مختلف با استفاده از شبیه‌سازی در نرم‌افزار DIgSILENT  ایجاد و الگوریتم KNN در پایتون پیاده‌سازی گردید. نتایج کلیدی، کارایی بسیار بالای روش پیشنهادی را تأیید می‌کند؛ به طوری که متوسط دقت کلی الگوریتم KNN در تشخیص و طبقه‌بندی صحیح خطا در تمام تجهیزات حفاظتی شبکه آزمون، حدود ۹۵.۲ درصد به دست آمد. قابل ذکر است که دقت در بسیاری از نقاط حفاظتی بالاتر از 98 درصد و در برخی موارد به 100 درصد نیز رسید. این یافته‌ها نشان می‌دهد رویکرد پیشنهادی مبتنی بر KNNراه‌کاری مؤثر، دقیق و قابل اطمینان برای حفاظت تطبیقی ریزشبکه‌ها بدون نیاز به ارتباطات و با در نظر گرفتن عدم قطعیت‌های دنیای واقعی ارائه می‌دهد.

واژه‌های کلیدی: حفاظت ریزشبکه، داده‌کاوی، عدم قطعیت، مؤلفه‌های متقارن
متن کامل [DOCX 939 kb]   (32 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: برق و کامپیوتر
دریافت: 1403/11/19 | پذیرش: 1404/1/30 | انتشار: 1404/2/10
فهرست منابع
1. E. Karimi, A. Ebrahimi, and F. Mahmud, "Exploring Self-Organized Criticality Conditions in Iran Bulk Power System with Disturbance Times Series," Scientia Iranica, vol. 21, no. 6, pp. 2264-2272, 2014.
2. W. Yang, S. N. Sparrow, M. Ashtine, D. C. H. Wallom, and T. Morstyn, "Resilient by design: Preventing wildfires and blackouts with microgrids," Appl Energy, vol. 313, p. 118793, 2022, doi: 10.1016/j.apenergy.2022.118793. [DOI:10.1016/j.apenergy.2022.118793]
3. M. W. Altaf, M. T. Arif, S. N. Islam, and Md. E. Haque, "Microgrid Protection Challenges and Mitigation Approaches-A Comprehensive Review," IEEE Access, vol. 10, pp. 38895-38922, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3165011. [DOI:10.1109/ACCESS.2022.3165011]
4. G. Kaur, A. Prakash, and K. U. Rao, "A critical review of Microgrid adaptive protection techniques with distributed generation," Renewable Energy Focus, vol. 39, pp. 99-109, Dec. 2021, doi: 10.1016/j.ref.2021.07.005. [DOI:10.1016/j.ref.2021.07.005]
5. A. A. Memon and K. Kauhaniemi, "A critical review of AC Microgrid protection issues and available solutions," Electric Power Systems Research, vol. 129, pp. 23-31, Dec. 2015, doi: 10.1016/j.epsr.2015.07.006. [DOI:10.1016/j.epsr.2015.07.006]
6. A. N. Sheta, G. M. Abdulsalam, B. E. Sedhom, and A. A. Eladl, "Comparative framework for AC-microgrid protection schemes: challenges, solutions, real applications, and future trends," Protection and Control of Modern Power Systems, vol. 8, no. 1, p. 24, Dec. 2023, doi: 10.1186/s41601-023-00296-9. [DOI:10.1186/s41601-023-00296-9]
7. B. J. Brearley and R. R. Prabu, "A review on issues and approaches for microgrid protection," Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 67, pp. 988-997, 2017, doi: 10.1016/j.rser.2016.09.047. [DOI:10.1016/j.rser.2016.09.047]
8. C. Cepeda et al., "Intelligent Fault Detection System for Microgrids," Energies (Basel), vol. 13, no. 5, p. 1223, 2020, doi: 10.3390/en13051223. [DOI:10.3390/en13051223]
9. A. Hooshyar and R. Iravani, "Microgrid Protection," Proceedings of the IEEE, vol. 105, no. 7, pp. 1332-1353, 2017, doi: 10.1109/JPROC.2017.2669342. [DOI:10.1109/JPROC.2017.2669342]
10. Ch. D. Prasad, M. Biswal, and A. Y. Abdelaziz, "Adaptive differential protection scheme for wind farm integrated power network," Electric Power Systems Research, vol. 187, p. 106452, 2020, doi: 10.1016/j.epsr.2020.106452. [DOI:10.1016/j.epsr.2020.106452]
11. K. A and V. C, "Design of adaptive protection coordination scheme using SVM for an AC microgrid," Energy Reports, vol. 11, pp. 4688-4712, Jun. 2024, doi: 10.1016/j.egyr.2024.04.021. [DOI:10.1016/j.egyr.2024.04.021]
12. M. Barkhi, J. Pourhossein, and S. A. Hosseini, "Integrating fault detection and classification in microgrids using supervised machine learning considering fault resistance uncertainty," Sci Rep, vol. 14, no. 1, p. 28466, Nov. 2024, doi: 10.1038/s41598-024-77982-7. [DOI:10.1038/s41598-024-77982-7]
13. P. T. Manditereza and R. C. Bansal, "Protection of microgrids using voltage-based power differential and sensitivity analysis," International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol. 118, p. 105756, 2020, doi: 10.1016/j.ijepes.2019.105756. [DOI:10.1016/j.ijepes.2019.105756]
14. L. He, Z. Shuai, X. Chu, W. Huang, Y. Feng, and Z. J. Shen, "Waveform Difference Feature-Based Protection Scheme for Islanded Microgrids," IEEE Trans Smart Grid, vol. 12, no. 3, pp. 1939-1952, 2021, doi: 10.1109/TSG.2020.3048191. [DOI:10.1109/TSG.2020.3048191]
15. W. Liu, J. Zhao, and D. Wang, "Data mining for energy systems: Review and prospect," WIREs Data Mining and Knowledge Discovery, vol. 11, no. 4, 2021, doi: 10.1002/widm.1406. [DOI:10.1002/widm.1406]
16. S. Jamali and S. Ranjbar, "Phase selective protection in microgrids using combined data mining and modal decomposition method," International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol. 128, p. 106727, 2021, doi: 10.1016/j.ijepes.2020.106727. [DOI:10.1016/j.ijepes.2020.106727]
17. D. S. Kumar, D. Srinivasan, and T. Reindl, "A Fast and Scalable Protection Scheme for Distribution Networks With Distributed Generation," IEEE Transactions on Power Delivery, vol. 31, no. 1, pp. 67-75, Feb. 2016, doi: 10.1109/TPWRD.2015.2464107. [DOI:10.1109/TPWRD.2015.2464107]
18. S. Kar, S. R. Samantaray, and M. D. Zadeh, "Data-Mining Model Based Intelligent Differential Microgrid Protection Scheme," IEEE Syst J, vol. 11, no. 2, pp. 1161-1169, 2017, doi: 10.1109/JSYST.2014.2380432. [DOI:10.1109/JSYST.2014.2380432]
19. T. Cover and P. Hart, "Nearest neighbor pattern classification," IEEE Trans Inf Theory, vol. 13, no. 1, pp. 21-27, Jan. 1967, doi: 10.1109/TIT.1967.1053964. [DOI:10.1109/TIT.1967.1053964]
20. J. Marín-Quintero, C. Orozco-Henao, W. S. Percybrooks, J. C. Vélez, O. D. Montoya, and W. Gil-González, "Toward an adaptive protection scheme in active distribution networks: Intelligent approach fault detector," Appl Soft Comput, vol. 98, p. 106839, 2021, doi: 10.1016/j.asoc.2020.106839. [DOI:10.1016/j.asoc.2020.106839]
21. T. F. Moraes, L. Lovisolo, and L. F. C. Monteiro, "Fault location in distribution systems from analysis of the energy of sequence component waveforms," IET Generation, Transmission & Distribution, vol. 12, no. 9, pp. 1951-1960, May 2018, doi: 10.1049/iet-gtd.2017.0693. [DOI:10.1049/iet-gtd.2017.0693]
22. E. Casagrande, W. L. Woon, H. H. Zeineldin, and N. H. Kan'an, "Data mining approach to fault detection for isolated inverter‐based microgrids," IET Generation, Transmission & Distribution, vol. 7, no. 7, pp. 745-754, Jul. 2013, doi: 10.1049/iet-gtd.2012.0518. [DOI:10.1049/iet-gtd.2012.0518]
23. "VII. Mathematical contributions to the theory of evolution.-III. Regression, heredity, and panmixia," Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series A, Containing Papers of a Mathematical or Physical Character, vol. 187, pp. 253-318, Dec. 1896, doi: 10.1098/rsta.1896.0007. [DOI:10.1098/rsta.1896.0007]
24. J. Rogel-Salazar, Data Science and Analytics with Python Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery Series, Illustrate. CRC Press, 2017.


XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Barkhi M, Pourhossein J, Hosseini S A. Adaptive protection in microgrid using KNN based on fault current symmetric components. ieijqp 2025; 14 (1) :39-54
URL: http://ieijqp.ir/article-1-1027-fa.html

برخی مرتضی، پورحسین جواد، حسینی سیدعلی. حفاظت تطبیقی در ریزشبکه با استفاده از KNN مبتنی بر مؤلفه‌های متقارن جریان خطا. نشریه کیفیت و بهره وری صنعت برق ایران. 1404; 14 (1) :39-54

URL: http://ieijqp.ir/article-1-1027-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 14، شماره 1 - ( 2-1404 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی- پژوهشی کیفیت و بهره وری صنعت برق ایران Iranian Electric Industry Journal of Quality and Productivity
Persian site map - English site map - Created in 0.06 seconds with 40 queries by YEKTAWEB 4710