Integration of Smart Materials in Loss of Excitation Protection Schemes for Synchronous Generators in Renewable Energy Systems

سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 38

فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_JCEEM-1-2_004

تاریخ نمایه سازی: 29 مهر 1404

چکیده مقاله:

The integration of renewable energy sources into modern power grids has significantly increased the operational demands on synchronous generators. Among various fault conditions, loss of excitation (LOE) presents a critical threat, causing under-excitation, instability, and potential damage to generators. Traditional protection schemes often rely on electromechanical relays and conventional sensors, which may not respond optimally under the variable operating conditions of renewable energy systems. This article explores the potential of smart materials—including piezoelectric, magnetostrictive, and shape memory alloys—to enhance LOE protection schemes. These materials can be integrated into sensing and actuation systems to provide rapid, adaptive, and precise responses to excitation loss. A comprehensive review of material properties, sensor integration strategies, modeling approaches, and experimental validations is presented. The findings indicate that smart-material-based schemes improve the detection speed, reliability, and fault-tolerant performance of synchronous generators while enabling seamless compatibility with distributed renewable energy systems. The paper concludes with a discussion of challenges and future directions, including material durability, system scalability, and cost-effective implementation.

نویسندگان

Ebadollah Amouzad Mahdiraji

Department of Electrical Engineering, University of Science and Technology of Mazandaran, Behshahr, Iran

Maziyar Khodadadi Zarini

Department of Engineering, Sari Branch, Islamic Azad University, Sari, Iran

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :