電気工学および電子技術ジャーナル

分散型発電システム: パターン識別によるグリッドイベントの損失検出

ファイサル・A・アル・オラヤン*とバルデブバイ・パテル

この論文の目的は、再生可能エネルギー分散型発電 (DG) ソースのグリッド イベントの損失検出に一般的に使用されるさまざまな種類のパターン識別方法について議論することです。この研究論文は、導入、背景、文献レビュー、結論の 4 つの部分に分かれています。導入では、トピックの全体的な概要を示し、パターン識別方法が単独運転イベントの認識に重要である理由を特定します。論文の 2 番目のセクションでは、分散型発電システムの詳細な分析と、単独運転が検出されない場合に発生する可能性のあるリスクに焦点を当てています。文献レビューでは、3 つの主要なパターン識別人工ニューラル ネットワーク、決定木分類器、適応型ニューロ ファジー推論システムを分析します。これら 3 つのシステムは、機械学習を使用して、単独運転システムと非単独運転システムを識別するアルゴリズムを通じてシステムをトレーニングします。4 番目のセクションでは、論文全体の一般的な要約です。