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Enregistrement W2285745776 · doi:10.1109/tpwrd.2015.2476341

Supplementary Impedance-Based Fault-Location Algorithm for Series-Compensated Lines

2015· article· en· W2285745776 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Delivery · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Systems Fault Detection
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFault (geology)Fault indicatorAlgorithmElectrical impedanceTransmission lineElectric power transmissionSubroutineEngineeringLine (geometry)Computer scienceSeries (stratigraphy)Electronic engineeringFault detection and isolationElectrical engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a new impedance-based supplementary fault-location algorithm for series capacitor-compensated transmission lines (SCCTLs), which improves the accuracy of the existing fault-location algorithms. The proposed algorithm utilizes the fact that the metal-oxide varistor (MOV) may become bypassed in faulted or all phases before the interruption of fault for certain fault scenarios. The removal of the nonlinear element, that is, MOV from the fault loop enables the proposed algorithm to provide more accurate fault-location results compared to the most advanced impedance-based technique. Another major advantage of the proposed algorithm is that the dedicated subroutines are not required for the location of a fault in a particular section of the transmission line. The proposed fault-location algorithm is rigorously tested for various fault scenarios in the 500-kV SCCTL simulated in PSCAD. The performance of the proposed algorithm is compared to a well-known existing impedance-based fault-location algorithm for SCCTLs to illustrate higher accuracy and improved sensitivity of the proposed technique.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,958
Score d'incertitude au seuil1,000

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 savante0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,220 · 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