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Enregistrement W2888341068 · doi:10.1109/tdc.2018.8440349

Tertiary Voltage Unbalance Compensation for 500kV Single Phase Autotransformer Banks

2018· article· en· W2888341068 sur OpenAlexaff
Lianxiang Tang, Pengcheng Zhao

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRailway Systems and Energy Efficiency
Établissements canadiensHydro One (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformerAutotransformerOvervoltageElectrical engineeringEngineeringCapacitive sensingVoltageEmtpEnergy efficient transformerDelta-wye transformerElectromagnetic coilCapacitanceGroundDistribution transformerPhysicsElectric power system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In an ungrounded transformer tertiary system, most often the phase-to-ground voltages are slightly unbalanced. Therefore all equipment supplied by the tertiary must have extra insulation to withstand the expected phase-to-ground overvoltages that arise from such unbalance. However, in a recent 3 × 250MV A single phase transformer bank replacement project, it was found that the tertiary phase-to-ground overvoltages were abnormally high therefore the transformer bank could not be put back into service. After extensive investigation, it was found that the transformer inter-winding capacitances and tertiary phase-to-ground capacitances were unbalanced, resulting in excessive unbalance in the tertiary phase-to-ground voltages, which was directly responsible for the overvoltage. A mitigation plan was developed. The plan was to modify the tertiary phase-to-ground capacitances in such a way that the voltage unbalance due to the asymmetry in the inter-winding capacitances cancels the voltage unbalance due to the asymmetry in the phase-to-ground capacitances. Based on theoretical derivation and EMTP simulation, two CVTs (Capacitive Voltage Transformer) were selected from the warehouse and installed on the transformer tertiary. The voltage unbalance was successfully mitigated and the transformer bank was put back into service. The mitigation methodology developed in the project achieved significant cost saving and will have great value in future project development.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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