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Enregistrement W2084378519 · doi:10.1109/pesgm.2014.6939184

An accurate offline phasor estimation for fault location in series compensated lines

2014· article· en· W2084378519 sur OpenAlexaff
Mohammad R. Dadash Zadeh, Rubeena Rubeena, Tirath S. Pal Bains

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Systems Fault Detection
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhasorFault (geology)Electric power transmissionTransmission lineNoise (video)Computer scienceElectronic engineeringControl theory (sociology)Series (stratigraphy)Electric power systemEngineeringPower (physics)TelecommunicationsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary form only given. In series compensated transmission lines, current and voltage signals measured by the line protection system include considerable sub-synchronous frequency components (SSFCs) which are not sufficiently damped within a typical fault clearing time of line protection system. This does not allow accurate phasor estimation and thereby phasor-based fault location. This paper presents an accurate algorithm which effectively filters out unwanted frequency components and noise to perform accurate phasor estimation for fault location in series compensated transmission lines. Phasor estimation of a theoretical signal is first evaluated using the proposed method, direct Prony analysis and 4-cycle discrete Fourier transform algorithm. Then, various fault locations of a 500 kV series compensated transmission line simulated in PSCAD/EMTDC are used to comprehensively evaluate the performance of the proposed technique. It is shown that the proposed method can effectively attenuate SSFCs and other unwanted frequency components in current and voltage signals allowing accurate phasor estimation to be obtained.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,706
Score d'incertitude au seuil0,435

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,258 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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