Study of the Impact of Switching Transient Overvoltages on Ferroresonance of CCVT in Series and Shunt Compensated Power Systems
Notice bibliographique
Résumé
Ferroresonance phenomenon (FP) in a coupling capacitor voltage transformer (CCVT) profoundly deforms the voltage waveform. Transient overvoltage due to transmission line switching, particularly in series and shunt compensated power systems, is one of the most important issues that increases the exposure level of the CCVT to FP. A probabilistic study focused on the impact of transient overvoltages on the FP in CCVT is conducted in this article. Through this framework, the behavior of different types of ferroresonance damping circuits (FDCs) is investigated. By investigating the effect of several factors such as switching instance and different fault types in the presence of series and shunt compensation in the power system, the probability density function of the CCVT primary (bus voltage) and secondary (CCVT output) voltage signals with/without different FDCs is obtained. A criterion based on total harmonic distortion, designed to identify and determine the severity of the FP, is also introduced. Simulation results confirm that overvoltages in a series and shunt compensated power system will enhance the vulnerability of the CCVT against FP.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».