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Enregistrement W2729846375 · doi:10.1007/s40565-017-0301-4

Application of new directional logic to improve DC side fault discrimination for high resistance faults in HVDC grids

2017· article· en· W2729846375 sur OpenAlexaff
Naushath M. Haleem, Athula Rajapakse

Notice bibliographique

RevueJournal of Modern Power Systems and Clean Energy · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHVDC Systems and Fault Protection
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCircuit breakerTransient (computer programming)RelayFault (geology)InductorModular designGridEngineeringElectrical engineeringTransmission lineElectronic engineeringFault current limiterLine (geometry)VoltageTransient voltage suppressorSensitivity (control systems)Current limitingComputer scienceElectric power systemPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes a simple and fast way to determine the direction of a fault in a multi-terminal high voltage direct current (HVDC) grid by comparing the rate of change of voltage (ROCOV) values at either side of the d i /d t limiting inductors at the line terminals. A local measurement based secure and fast protection method is implemented by supervising a basic ROCOV relay with a directional element. This directional information is also used to develop a slower communication based DC line protection scheme for detecting high resistance faults. The proposed protection scheme is applied to a multi-level modular converter based three-terminal HVDC grid and its security and sensitivity are evaluated through electromagnetic transient simulations. A methodology to set the protection thresholds considering the constraints imposed by the breaker technology and communication delays is also presented. With properly designed d i /d t limiting inductors, the ability of clearing any DC transmission system fault before fault currents exceeds a given breaker capacity is demonstrated.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations39
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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