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Enregistrement W3127779673 · doi:10.1109/epec48502.2020.9320040

A Novel Approach to Precisely Calculate Lumped Parameters for Transmission Lines with Sag Using the M-Model Equivalent Circuit

2020· article· en· W3127779673 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
ThématiqueThermal Analysis in Power Transmission
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransmission lineAdmittanceShunt (medical)Electrical impedanceEquivalent circuitElectric power transmissionControl theory (sociology)Electronic engineeringEngineeringVoltageComputer scienceElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Real transmission lines are exposed to dynamic weather conditions and operated under different system states. These changes force power cables to sag, and thus the values of their distributed series and shunt parameters vary as well. This study is an attempt to account for the variations in these parameters by using a new highly precise medium-length transmission line model called the M-model. This lumped circuit represents the changes in the shunt parameters by a variable slack admittance placed in the middle of the circuit and the changes in the series parameters by two variable series impedances. Two approaches are proposed in this paper to realize the lumped shunt admittance. The first one divides the line into three ideal parts and then calculates the shunt admittance of the middle part at an equivalent height. The second one takes the ratio of the area below the line before and after sag. These methods can directly solve the inherent weaknesses associated with temperature-dependent studies without the necessity to know any temperature coefficient.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,907
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
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,185 · 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