Journal de génie électrique et de technologie électronique

Système de production décentralisée : détection des pertes d'événements de réseau via l'identification de modèles

Faisal A Al Olayan * et Baldevbhai Patel

L'objectif de cet article est de discuter des différents types de méthodes d'identification de modèles qui sont couramment utilisées pour la détection de perte d'événements de réseau dans les sources d'énergie renouvelables de production décentralisée (DG). Le document de recherche est divisé en quatre parties : introduction, contexte, revue de la littérature et conclusion. L'introduction fournit un aperçu général du sujet, identifiant les raisons pour lesquelles les méthodes d'identification de modèles sont importantes pour reconnaître les événements d'îlotage. La deuxième section de l'article met en évidence une analyse détaillée des systèmes de production décentralisée et les risques qui peuvent survenir lorsque l'îlotage n'est pas détecté. La revue de la littérature analyse trois principaux réseaux neuronaux artificiels d'identification de modèles, un classificateur d'arbre de décision et un système d'inférence neuro-floue adaptatif. Ces trois systèmes utilisent l'apprentissage automatique pour former les systèmes via des algorithmes permettant d'identifier les systèmes d'îlotage et de non-îlotage. La quatrième section est un résumé généralisé de l'ensemble du document.

Avertissement: Ce résumé a été traduit à l'aide d'outils d'intelligence artificielle et n'a pas encore été examiné ni vérifié