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Enregistrement W2003165555 · doi:10.1049/iet-gtd.2014.0683

Dual‐setting characteristic for directional overcurrent relays considering multiple fault locations

2015· article· en· W2003165555 sur OpenAlexaff
Khaled A. Saleh, Hatem Zeineldin, Amer Al‐Hinai, Ehab F. El‐Saadany

Notice bibliographique

RevueIET Generation Transmission & Distribution · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Systems Fault Detection
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesMasdar Institute of Science and Technology
Mots-clésOvercurrentDual (grammatical number)Fault (geology)Protective relayComputer scienceReliability engineeringRelayElectrical engineeringCurrent (fluid)EngineeringGeologyPower (physics)PhysicsSeismology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optimal relay settings are determined where coordination constraints are modelled considering only either one fault location (near end or midpoint) or two fault locations (near and far end) on a feeder. This study, first, investigates whether considering one or two fault locations is sufficient to guarantee proper coordination for faults at all other locations on a feeder. The results show that violations, in the coordination constraints, can occur at various points along the feeder if the relays are coordinated considering one or two fault locations. In addition, considering multiple fault locations while determining the optimal relay setting can avoid such problem but on the expense of the overall relay tripping time. Thus, a dual‐setting characteristic for directional overcurrent relays (DOCRs) is proposed instead of the conventional inverse time‐current characteristic. The study is conducted on the power transmission system of IEEE 24‐bus and the power distribution system of IEEE 14‐bus. The proposed characteristic achieves notable reduction in total DOCRs operating time over the conventional characteristic for both test systems while achieving proper coordination across a broader range of possible fault locations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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