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Enregistrement W2794659127 · doi:10.3390/s18041038

Sensor-Based Optimized Control of the Full Load Instability in Large Hydraulic Turbines

2018· article· en· W2794659127 sur OpenAlexaboutno aff
Alexandre Presas, David Valentín, Mònica Egusquiza, Carme Valero, Eduard Egusquiza

Notice bibliographique

RevueSensors · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCavitation Phenomena in Pumps
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFP7 EnergyEuropean Commission
Mots-clésOperating pointTurbinePower (physics)GridHydropowerEngineeringAutomotive engineeringRange (aeronautics)Hydraulic machineryWind powerRenewable energyWork (physics)Maximum power principleControl engineeringControl theory (sociology)Computer scienceMechanical engineeringControl (management)Electrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydropower plants are of paramount importance for the integration of intermittent renewable energy sources in the power grid. In order to match the energy generated and consumed, Large hydraulic turbines have to work under off-design conditions, which may lead to dangerous unstable operating points involving the hydraulic, mechanical and electrical system. Under these conditions, the stability of the grid and the safety of the power plant itself can be compromised. For many Francis Turbines one of these critical points, that usually limits the maximum output power, is the full load instability. Therefore, these machines usually work far away from this unstable point, reducing the effective operating range of the unit. In order to extend the operating range of the machine, working closer to this point with a reasonable safety margin, it is of paramount importance to monitor and to control relevant parameters of the unit, which have to be obtained with an accurate sensor acquisition strategy. Within the framework of a large EU project, field tests in a large Francis Turbine located in Canada (rated power of 444 MW) have been performed. Many different sensors were used to monitor several working parameters of the unit for all its operating range. Particularly for these tests, more than 80 signals, including ten type of different sensors and several operating signals that define the operating point of the unit, were simultaneously acquired. The present study, focuses on the optimization of the acquisition strategy, which includes type, number, location, acquisition frequency of the sensors and corresponding signal analysis to detect the full load instability and to prevent the unit from reaching this point. A systematic approach to determine this strategy has been followed. It has been found that some indicators obtained with different types of sensors are linearly correlated with the oscillating power. The optimized strategy has been determined based on the correlation characteristics (linearity, sensitivity and reactivity), the simplicity of the installation and the acquisition frequency necessary. Finally, an economic and easy implementable protection system based on the resulting optimized acquisition strategy is proposed. This system, which can be used in a generic Francis turbine with a similar full load instability, permits one to extend the operating range of the unit by working close to the instability with a reasonable safety margin.

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 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 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,467

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,206 · 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 tête enseignante, 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

Citations18
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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