Line fault location for multi‐terminal MMC‐HVDC system based on SWT and SVD
Notice bibliographique
Résumé
This study presents a travelling wave (TW)‐based method for locating DC line faults in a modular multilevel converter (MMC)‐based high‐voltage direct current (HVDC) system by using local information. Pole voltage signals are adopted and denoised via stationary wavelet transform (SWT) with improved threshold functions. Hankel matrix‐based singular value decomposition (SVD) is utilised to detect TW arrivals. The arrival times of incidental and reflected wave heads are observed in SVD result. The reflected wave heads from the fault point and the opposite end can be discriminated by comparing surge polarities in SVD result. The proposed method relies on the TW principle but is independent of TW propagation velocity. The feasibility of the proposed algorithm is evaluated considering potential factors, such as fault resistance, close‐in fault, remote fault, sampling rate and noise. The superiority of this method is validated by comparing it with other signal‐processing techniques and TW‐based fault location principles. Electromagnetic transient simulation of the multi‐terminal HVDC system on Power Systems Computer Aided Design / Electromagnetic Transients including DC (PSCAD/EMTDC) is conducted to provide fault TW signals, which are analysed in MATLAB. A corresponding equivalent test model developed in a real‐time digital simulator is also provided for conducting a supplementary study to verify and further research this fault location method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».