Уважаемые коллеги, доброго времени суток! Представляем вам сингапурское научное издание Technology and Economics of Smart Grids and Sustainable Energy. Журнал имеет третий квартиль, издается в Springer Singapore, его SJR за 2020 г. равен 0,418, электронный ISSN - 2199-4706, предметные области - Экономика и эконометрика, Электротехническая и электронная промышленность, Возобновляемая энергия и окружающая среда, Энергетика. Вот так выглядит обложка:
Редактором является Ахмед Зобаа, контактные данные - ahmed.zobaa@brunel.ac.uk.
Дополнительные публикационные контакты - Archie.Miras@springernature.com, Kimberlyann.flores@springernature.com, journalpermissions@springernature.com, charlotte.cross@springer.com.
К публикации принимаются материалы по анализу, эксплуатации, управлению, безопасности, стабильности и контролю устойчивых энергетических систем, а также по экономике устойчивой энергетики и рынкам электроэнергии. Представляют интерес документы о новых технологиях устойчивой энергетики, а также образовательные и технологические аспекты устойчивой энергетики, строго оцененные тематические исследования, которые помогают выявить основные проблемы.
Адрес издания - https://www.springer.com/journal/40866
Пример статьи, название - An Intelligent Algorithm for Negative Sequence Directional Element of DFIG during Ferroresonance in Smart Grid. Заголовок (Abstract) - Smart grid comprises utility system and Distributed renewable power Generations such as wind and solar energy. The smart grid system represents bidirectional flowing of energy and communication facilities among utility system, Distributed Generations (DG) and consumers. Smart grid including wind farm is seriously exposed to high magnitudes of nonlinearities like ferroresonance. It causes mal operation of protective relays in wind farm. This paper investigates impact of ferroresonance in utility system on operation of DFIG (Doubly-Fed Induction Generator) and Negative Sequence Directional Element (NSDE) in Wind Park by means of PSCAD/EMTDC software. As smart grid insists on a self-healing protection, an intelligent algorithm based on wavelet transform, neural network and ferroresonance analysis in time domain is proposed for NSDE to discriminate ferroresonance. The algorithm appropriately conforms to smart grid protection strategy. It discriminates ferroresonance from other nonlinear abnormalities and is able to distinguish different types of ferroresonance. To accord with smart grid requirements, the algorithm is designed to forecast occurrence of ferroresonance in the grid. Keywords: Intelligent algorithm; Negative sequence directional element; Ferroresonance; Smart grid; Distributed generations