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Enregistrement W3126810883 · doi:10.1109/epec48502.2020.9319922

Optimal Coordination of Directional Overcurrent Relays Using BBO when Electromechanical, Static, Digital, and Numerical Relays All Exist

2020· article· en· W3126810883 sur OpenAlex
Ali R. Al-Roomi, M.E. El-Hawary

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

Revue2020 IEEE Electric Power and Energy Conference (EPEC) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Systems Fault Detection
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelayOvercurrentCorrectnessDigital protective relayComputer scienceProtective relayMultiplier (economics)Electric power systemPower (physics)EngineeringElectrical engineeringVoltageAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nowadays, the literature is very rich with many techniques proposed especially for optimal relay coordination (ORC) problems of directional overcurrent relays (DOCRs). Many approaches have been applied to solve this stiff problem by considering different scenarios on protective relays and their network. However, the literature lacks a realistic model to deal with the inevitable fact that modern electric power networks have different relay technologies. Protection engineers could face electromechanical, static, digital “hardware-based”, and numerical “software-based” relays all together in the same network. Thus, existing ORC solvers are inapplicable to optimally coordinate such realistic networks. This paper presents a corrected model to deal with different relay technologies where the original problem dimension increases by 1.5× to indicate the relay types. To validate its correctness, the biogeography-based optimization (BBO) algorithm is used with the IEEE 6-bus, 15-bus, and 42-bus test systems. The results show that this realistic ORC problem can be solved, which means that it is possible to coordinate DOCRs that come with different speeds, coordination time intervals (CTI), and resolutions of time multiplier settings (TMS) and pickup settings (PS).

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,912
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,205 · 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