An Improved Fault Detection Scheme for Power Transformer Protection
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this article, a new algorithm based on time-frequency analysis of differential current is presented for power transformer protection. Since the differential currents are non-stationary signals, the hyperbolic S-transform can be used as a powerful signal processing tool that yields the complete information in both time and frequency domains. A criterion function is proposed based on some extracted features from the obtained hyperbolic S-matrix and frequency contours. By selecting the proper threshold value, the internal fault can be detected correctly from other conditions. Various conditions of internal and external faults, transformer energization, over-excitation, and different levels of current transformer saturation are simulated using PSCAD/EMTDC software (Manitoba HVDC Research Center Inc., Manitoba, Canada), while the important parameters that have a direct effect on the differential current waveform are considered. Current transformers are simulated using accurate Jiels–Atherton model, and a real 230/63-kV power transformer is modeled based on a unified magnetic equivalent circuit. The obtained results show that the proposed algorithm remains stable during external faults and sends a trip signal in less than one cycle in the case of internal fault condition, even when the current transformers are saturated. Also, the effectiveness of the proposed algorithm is verified by using real data obtained from an event recorder of a three-phase power transformer.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle