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Enregistrement W2005433218 · doi:10.1080/15325008.2013.763312

Fault Location of Uncompensated/Series-compensated Lines Using Two-end Synchronized Measurements

2013· article· en· W2005433218 sur OpenAlexaboutno aff
Almoataz Y. Abdelaziz, S. F. Mekhamer, M. Ezzat

Notice bibliographique

RevueElectric Power Components and Systems · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Systems Fault Detection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhasorFault (geology)Phasor measurement unitElectric power transmissionMATLABSeries (stratigraphy)Transmission lineUnits of measurementLine (geometry)Computer scienceCompensation (psychology)EngineeringReal-time computingAlgorithmElectronic engineeringElectric power systemElectrical engineeringMathematicsPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phasor measurement units have gained great popularity in the field of control and wide-area protection during the last decade. One of the major protection applications based on phasor measurement unit technology is to determine the fault location in a transmission line. Therefore, research has been developed in the field of fault location. This article introduces a generalized model of fault-location algorithm for both uncompensated and series-compensated transmission lines. The proposed algorithm is based on the distributed parameters of the transmission line in the determination of fault location. Moreover, the proposed algorithm utilizes the synchronized measurements of voltages and currents at both ends of the line. The proposed algorithm is general for any allocation of series-compensation elements. The proposed algorithm is tested through the PSCAD offline simulation program (Manitoba Research Center, Manitoba, Canada) and mathematical analysis with the aid of MATLAB (The MathWorks, Natick, Massachusetts, USA).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,207 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations25
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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