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Enregistrement W2169074570 · doi:10.1109/tpwrd.2008.2002668

Impacts of Transformer Core Hysteresis Formation on Stability Domain of Ferroresonance Modes

2008· article· en· W2169074570 sur OpenAlexaff
Afshin Rezaei‐Zare, Reza Iravani, Majid Sanaye‐Pasand

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Delivery · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnetic Properties and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFerroresonance in electricity networksTransformerHysteresisControl theory (sociology)ExcitationMagnetic hysteresisVoltageMaterials scienceMagnetizationEngineeringPhysicsComputer scienceCondensed matter physicsElectrical engineeringMagnetic field

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates impacts of various formations of hysteresis on the stability domain of ferroresonance modes of a voltage transformer (VT). Based on four different hysteretic and two single-valued polynomial models, ferroresonance behaviors of the VT are studied. The hysteretic models are developed based on the Preisach theory. The first hysteretic model accurately duplicates the measured hysteresis loops of the VT in a wide variation range of the core excitation level. The other three hysteretic models represent different hysteresis loop formations. The polynomial models are based on identical single-valued polynomial magnetization characteristics but represent different core loss resistances (i.e., constant and dynamically varying core loss resistances, respectively). All of the models represent the same core losses as the measured value to investigate impacts of hysteresis loop formations on ferroresonance modes, independent of the corresponding hysteresis losses. The studies are conducted in time domain in the PSCAD/EMTDC software environment. The studies indicate that the VT model, which duplicates the measured hysteresis loops and the measured core loss over a wide range of excitation levels, results in more ferroresonance modes, expanded stability domains, and higher overvoltages. This paper concludes that formation of hysteresis is an independent factor which significantly impacts the ferroresonance phenomenon. Not only is it a single-valued magnetization characteristic but also a generic hysteretic characteristic; if it is not accurately constructed based on the measured core hysteresis data, it can result in significant error in determining the ferroresonance overvoltages and stability domains of the ferroresonance modes.

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations61
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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