Method to include lumped devices in multi-conductor transmission line system models
Notice bibliographique
Résumé
Transient analysis and crosstalk in multiconductor transmission line (MTL) systems with internal and external losses has been widely studied by solving telegrapher's equation using the finite difference time domain (FDTD) method. Most of those studies are carried out with lumped loads/devices connected at the line terminations (at source and load ends). However, in practical systems such as typical railway and power systems, lumped devices, like, transformers, rotary converter stations, line interconnections and insulators, substation and switchgear equipments (grounding systems, insulators, surge protectors, circuit breakers, etc.) and signaling equipments exist either in series or in shunt with the MTL systems, but not necessarily at the ends. Detailed/complex circuit models (linear or nonlinear) for all those devices either exist in the literature or can be developed from experiments. In this paper a more general method based on Kirchoff's current law (nodal analysis) is proposed to interface the FDTD code with Alternative Transients Program/Electromagnetic Transients Program (ATP/EMTP) circuit simulation software for transient analysis with any complex circuit model along the MTL system. The method is efficient and simple and it could be beneficial for accurate and realistic transient protection, mitigation and insulation coordination studies in large distributed electrical systems. A case study is made for an electrified railway with booster transformer traction system.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».