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Enregistrement W2799878545 · doi:10.1109/tpwrd.2018.2827843

Hilbert Huang Transform Based Online Differential Relay Algorithm for a Shunt-Compensated Transmission Line

2018· article· en· W2799878545 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 · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Systems Fault Detection
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransmission lineControl theory (sociology)Hilbert–Huang transformElectric power transmissionAlgorithmProtective relayElectric power systemElectronic engineeringTransformerCurrent transformerElectrical impedanceEngineeringRelayVoltageComputer scienceElectrical engineeringPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A differential protection scheme, based on real-time analysis of a time-frequency based technique, is proposed for a transmission line with a midpoint-connected static synchronous compensator (STATCOM). The first intrinsic mode function obtained from the decomposition of current signals from both ends of the transmission system, processed through an ensemble empirical mode decomposition technique, is used to estimate the discrete Teager energy (DTE) through online Hilbert-Huang transformation. The differential DTE from both ends of the line is used to detect the exact faulty phase. For analysis, a midpoint STATCOM compensated transmission line model is considered and simulated using EMTDC/PSCAD. Test cases, such as high fault resistance, fault inception angle, reverse power flow, current transformer saturation, and variation in source impedance, are generated for different operating modes of the STATCOM. The method is also tested for a cross-country fault in a double-circuit transmission system. Comparative assessment reports with other conventional approaches verify the reliability, speed, and feasibility of the proposed method.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,945
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,222 · 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