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Enregistrement W2784188395 · doi:10.1109/tpwrd.2017.2711502

Optimal Placement of GIC Blocking Devices Considering Equipment Thermal Limits and Power System Operation Constraints

2017· article· en· W2784188395 sur OpenAlexaff
Afshin Rezaei‐Zare, Amir H. Etemadi

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Delivery · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermal Analysis in Power Transmission
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesDivision of Electrical, Communications and Cyber Systems
Mots-clésElectric power systemTransformerAC powerEngineeringGeomagnetically induced currentControl theory (sociology)Permanent magnet synchronous generatorCapacitorVoltageElectrical engineeringComputer scienceAutomotive engineeringPower (physics)Geomagnetic storm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A practical mitigation of the geomagnetic disturbance (GMD) consequences in power systems is not possible without taking into account the equipment thermal limits and operational constraints. This paper presents such limitations, develops the required equations and characteristics, and proposes a general and comprehensive approach to incorporate these limits in any short-term or long-term geomagnetically induced current (GIC) mitigating solution. As an application, this study formulates the limits in the context of an optimal placement of the GIC blocking devices at the neutral point of the power transformers in the IEEE 118-bus benchmark study system. The proposed optimization problem takes into account synchronous generator real/reactive power capability, acceptable bus voltage magnitudes, transformer hot-spot heating, transmission-line thermal limits, capacitor bank harmonic loading, and synchronous generator rotor heating. This paper shows that the existing standards significantly underestimate the generator rotor heating under the GMD conditions and propose more accurate alternatives. The study results show that considering the equipment thermal limits results in a noticeably different solution when compared with the case of ignoring such limits.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations41
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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