Saltar para:
Logótipo
Comuta visibilidade da coluna esquerda
Você está em: Início > Publicações > Visualização > Comparative Study of Advanced Signal Processing Techniques for Islanding Detection in a Hybrid Distributed Generation System

Comparative Study of Advanced Signal Processing Techniques for Islanding Detection in a Hybrid Distributed Generation System

Título
Comparative Study of Advanced Signal Processing Techniques for Islanding Detection in a Hybrid Distributed Generation System
Tipo
Artigo em Revista Científica Internacional
Ano
2015
Autores
Mohanty, SR
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Kishor, N
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Ray, PK
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Revista
Vol. 6
Páginas: 122-131
ISSN: 1949-3029
Editora: IEEE
Outras Informações
ID Authenticus: P-00A-2KK
Abstract (EN): In this paper, islanding detection in a hybrid distributed generation (DG) system is analyzed by the use of hyperbolic S-transform (HST), time-time transform, and mathematical morphology methods. The merits of these methods are thoroughly compared against commonly adopted wavelet transform (WT) and S-transform (ST) techniques, as a new contribution to earlier studies. The hybrid DG system consists of photovoltaic and wind energy systems connected to the grid within the IEEE 30-bus system. Negative sequence component of the voltage signal is extracted at the point of common coupling and passed through the above-mentioned techniques. The efficacy of the proposed methods is also compared by an energy-based technique with proper threshold selection to accurately detect the islanding phenomena. Further, to augment the accuracy of the result, the classification is done using support vector machine (SVM) to distinguish islanding from other power quality (PQ) disturbances. The results demonstrate effective performance and feasibility of the proposed techniques for islanding detection under both noise-free and noisy environments, and also in the presence of harmonics.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Nº de páginas: 10
Documentos
Não foi encontrado nenhum documento associado à publicação.
Publicações Relacionadas

Dos mesmos autores

Optimal Feature and Decision Tree-Based Classification of Power Quality Disturbances in Distributed Generation Systems (2014)
Artigo em Revista Científica Internacional
Ray, PK; Mohanty, SR; Kishor, N; Catalao, JPS
Optimal Feature and Decision Tree Based Classification of Power Quality Disturbances in Distributed Generation Systems (2014)
Artigo em Livro de Atas de Conferência Internacional
Ray, PK; Mohanty, SR; Kishor, N; Catalao, J
Islanding Detection in a Distributed Generation Based Hybrid System using Intelligent Pattern Recognition Techniques (2012)
Artigo em Livro de Atas de Conferência Internacional
Mohanty, SR; Kishor, N; Ray, PK; Catalao, JPS
Intelligent pattern classification approach to power quality events (2012)
Artigo em Livro de Atas de Conferência Internacional
Mohanty, SR; Kishor, N; Ray, PK; Catalao, JPS
Impact of environmental factors on the classification of power quality disturbances in grid-connected wind energy systems (2012)
Artigo em Livro de Atas de Conferência Internacional
Mohanty, SR; Kishor, N; Ray, PK; Catalao, JPS

Ver todas (6)

Da mesma revista

Guest Editorial Special Section on Reserve and Flexibility for Handling Variability and Uncertainty of Renewable Generation (2016)
Outra Publicação em Revista Científica Internacional
Catalao, JPS; Contreras, J; Bakirtzis, A; Wang, JH; Zareipour, H; Wu, L
Time Adaptive Conditional Kernel Density Estimation for Wind Power Forecasting (2012)
Artigo em Revista Científica Internacional
Ricardo Bessa; Vladimiro Miranda; Audun Botterud; Jianhui Wang; Emil Constantinescu
Smart Wire Placement to Facilitate Large-Scale Wind Energy Integration: An Adaptive Robust Approach (2019)
Artigo em Revista Científica Internacional
Ahmad Nikoobakht; Jamshid Aghaei; Taher Niknam; Miadreza Shafie-khah ; João P. S. Catalão
Self-Scheduling Approach to Coordinating Wind Power Producers With Energy Storage and Demand Response (2020)
Artigo em Revista Científica Internacional
Jamali, A; Aghaei, J; Esmaili, M; Nikoobakht, A; Niknam, T; Shafie khah, M; Catalao, JPS
Risk-Oriented Multi-Area Economic Dispatch Solution With High Penetration of Wind Power Generation and Compressed Air Energy Storage System (2020)
Artigo em Revista Científica Internacional
Azizivahed, A; Razavi, SE; Arefi, A; Ghadi, MJ; Li, L; Zhang, JF; Shafie khan, M; Catalao, JPS

Ver todas (46)

Recomendar Página Voltar ao Topo
Copyright 1996-2025 © Centro de Desporto da Universidade do Porto I Termos e Condições I Acessibilidade I Índice A-Z
Página gerada em: 2025-10-17 às 00:50:22 | Política de Privacidade | Política de Proteção de Dados Pessoais | Denúncias | Livro Amarelo Eletrónico